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什么是 MCP 它和传统 API 有什么不同
MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的开源标准，让大模型能通过自然语言描述自主调用外部工具与数据，无需手动编码；相比传统API的强耦合、高门槛，MCP更灵活易扩展，已接入GitHub、家居自动化、网页浏览等丰富服务，正加速构建智能体开发生态。
什么是上下文工程 如何快速掌握上下文工程
上下文工程是优化大模型有限上下文窗口的关键技术，核心在于适时注入恰好的信息（如指令、记忆、工具描述等），避免干扰与幻觉。常见方法包括写入、选择、压缩和隔离上下文，本质是高效组织信息，提升智能体决策准确性与效率。
Google 无代码 AI 迷你应用构建器 Opal 将服务扩展至 15 个国家
Google 无代码AI迷你应用构建器Opal正式登陆加拿大、印度、日本等15国，并升级工作流调试能力——支持可视化分步执行与精准报错定位；同时优化底层性能，显著提升启动速度并支持多步骤并行运行，助力用户高效构建复杂AI应用。
AI 流利性框架基础课程 第十一课：课程总结
AI流利性框架提出“委托、描述、分辨、尽责”四项核心能力，对应自动化、增强、代理三种人机协作模式，强调任务分配合理性、意图传达准确性、结果评估批判性与伦理责任全程性，助力用户在真实场景中提升AI应用实效与责任感。
AI 流利性框架基础课程 第六课：深入了解 “委托”
委托”不是简单交任务，而是基于清晰目标与AI能力认知的科学分工：先厘清问题本质、成功标准与现实约束，再结合不同AI工具特性动态分配人机职责，在效率、创造力与安全性间取得平衡。它考验的是对任务的拆解力、对AI的判断力，以及复杂场景下的统筹力。
AI 流利性框架基础课程 第三课："4个D" 核心素养
Anthropic 提出人机协作的“4个D”核心素养：委托（合理分工）、描述（精准表达需求）、判断（批判性甄别结果）、尽责（坚守伦理与责任）。这套能力不依赖具体工具，适用于各类AI协作场景，是提升协作质量与安全性的基础。
AI 流利性框架基础课程 第二课：三种 AI 协作模式
Anthropic 提出AI协作三大模式：自动化（明确指令高效执行）、增强（人机协同激发创意）、代理（AI自主决策、用户把控方向）。三者无优劣之分，需依任务目标灵活组合——需求清晰用自动化，探索创新选增强，长期运行靠代理，共同提升AI使用流利性与实效性。
7 部来自 OpenAI、Google 和 Anthropic 的提示工程和 AI 智能体开发指南
OpenAI、Google 和 Anthropic 联合发布7部AI开发指南，覆盖企业落地、智能体构建、提示工程与用例拓展等关键方向，含实操方法与场景示例，适合开发者与业务人员参考。附百度网盘下载链接。
Windows 11 拥抱MCP协议：构建更安全的智能体生态
Windows 11 将原生支持轻量级开放协议MCP，实现AI智能体与系统工具的安全、标准化交互；通过智能体调解、工具级授权、运行时隔离等机制，应对提示注入、工具投毒等新型威胁，强调用户控制、最小权限与强制安全基线。