AI Agent+MCP从0到1打造个人专属编程智能体(一)

原创 已于 2025-12-16 11:14:25 修改 · 29 阅读 · 0 ·
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于 2025-12-07 22:54:02 首次发布

一.什么是AI Agent
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AI Agent 是一个具有自主意识的智能实体（程序或系统）它能够感知环境、进行推理决策，并采取行动
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二.智能体和模型，大模型的区别
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三.智能体的类型
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AI Agent+MCP从0到1打造商业级编程智能体
wjianwei666的专栏
10-24 102
商业级编程智能体基于MCP（Memory-Control-Planning）范式构建，通过记忆模块沉淀编程知识、控制模块保障可靠性、规划模块拆解复杂任务，实现从需求到代码的全流程自动化。技术架构采用混合模型部署与多模态交互，结合领域知识库确保代码质量。某金融案例显示，该智能体提升开发效率60%，代码准确率达85%。商业落地需遵循标准化到定制化路径，未来将向自学习、跨语言和团队协作方向演进，成为企业研发效能提升的核心引擎。
完结20章AI Agent+MCP从0到1打造个人专属编程智能体
11-24
正是在这样的背景下，AI Agent与MCP（模型上下文协议）的结合，为我们打开了一扇通往下一代编程体验的大门——打造真正属于个人的专属编程智能体。 理解AI Agent与MCP的核心价值 AI Agent，即人工智能代理，是一种...
完结20章AI Agent+MCP从0到1打造个人专属编程智能体课
11-24
在编程的世界里，我们是否曾幻想过拥有一个永不疲倦的编程伙伴？它能够理解我们的需求，自动完成重复性工作，甚至在复杂问题上提供创意性的解决方案？随着AI Agent与MCP（Model Context Protocol）技术的成熟，这一幻想正逐渐成为现实。从简单的代码补全到能够自主完成复杂项目的智能代理，我们站在了一个全新的编程范式变革的门槛上。 理解AI Agent与MCP：智能编程的核心引擎 AI Agent，或称人工智能代理，是一种能够感知环境、做出决策并执行行动以达成特定目标的智能系统。在编程语境下，AI Agent不再是简单的代码提示工具，而是能够理解项目上下文、分析需求并产出高质量代码的智能实体。 MCP（Model Context Protocol）作为连接AI模型与现实世界的关键桥梁，为AI Agent提供了标准化的工具调用和环境交互能力。它本质上是一套协议规范，允许AI模型安全、可控地使用外部工具和数据源，从而突破纯文本交互的局限，实现真正的“行动能力”。 传统编程助手仅能在单一文件层面提供帮助，而基于MCP的AI Agent能够理解整个代码库的结构和语义。它记得之前的对话内容，能够跨多个会话维持项目上下文，真正成为了项目的“长期合作伙伴”。
人工智能完结20章AI Agent+MCP从0到1打造个人专属编程智能体
11-21
内容概要：本文系统阐述了如何从零开始打造个人专属的编程智能体，强调将AI从被动工具转变为具备自主思考与协作能力的“编程伙伴”。通过介绍智能体应具备的三大核心能力——深度理解、持续学习和主动协作，文章描绘了从起步到成熟的实现路径，并深入探讨了技术栈、编码风格与思维模式三个层面的个性化构建。智能体可在代码开发、问题调试、学习成长等多个场景中发挥重要作用，最终实现开发者与智能体的共生进化，推动软件开发模式的变革。; 适合人群：具备一定编程经验，对AI技术感兴趣，希望提升开发效率与智能化水平的开发者或研发人员。; 使用场景及目标：①在日常编程中获得契合个人风格的代码建议与设计支持；②提升问题调试效率，精准定位并分析bug根源；③作为个性化学习导师，辅助掌握新技术与最佳实践；④构建长期伴随成长的智能编程伙伴。; 阅读建议：建议结合实际开发需求逐步实践文中提出的构建路径，注重与智能体的持续交互以强化其个性化能力，保持开放心态，在使用中不断优化和深化人机协作关系。
AI Agent+MCP从0到1打造个人专属编程智能体(二)
Cocktail_py的博客
12-08 163
一.python 包管理器和环境管理器。方法1、Ollama本地调用。3.3 ollama大模型的。方法2、阿里云百炼API调用。查看本地安装了哪些大模型。
教你一套从0到1搭建商用AI Agent（智能体）的系统方法论
m0_53539063的博客
04-16 1311
需求与场景定义大家好，我是偶然，AI洞察，AI智能体，AI工作流分享学习智能体的这段时间，我发现一个比较有意思的现象，就是大多数市面上的智能体只有价值，没有商业价值。有的智能体功能看起来很炫酷，但就是解决不了一点实际问题，有的智能体却能帮助企业实现 300% 提效。这是因为大多数人在制作一个普通智能体或运用在商业的智能体上，他们都没有一套系统的方法论。可以说很多人在制作智能体的时候，都在自嗨，甚至连受众用户群体都没了解过。
从零到一，打造属于你的专属AI智能体！下一代工作方式来了
m0_65555479的博客
04-27 1511
AI Agent，这个词最近正在席卷全球科技圈。从OpenAI的AutoGPT到Google DeepMind的Gemini，越来越多的顶尖科技公司，都在押注智能体（Agent）这一全新方向。著名未来学家Ray Kurzweil早在十年前就曾预言，真正强大的AI不会是单体作战，而是由无数专门化智能体组成的协作网络。而今天，这个预言正在加速成真。所谓AI Agent，可以简单理解为：具备感知、决策、行动能力的自主智能体。
全球首个网页 MCP 发布 —— 亮数据 Bright Data AI+MCP 服务智能体教程
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08-27 3万+
亮数据Bright Data发布全球首个网页MCP（模型上下文协议），实现AI与实时网络数据的无缝连接。MCP支持大语言模型和智能体实时访问、搜索和提取网络数据，提供两种运行模式和每月5000次免费请求额度。开发者可通过专属链接获取25美元额外额度，5分钟即可搭建AI+MCP智能体。该技术适用于网页抓取、市场调研等场景，助力AI突破静态知识限制。教程视频和详细指南已同步上线。
【混元AIGC+腾讯云智能体+首创Coze核心流思维导图MCP】：打造一个文思通-智能写作助手Agent
热门推荐
LucianaiB的博客
09-06 13万+
"文思通-智能写作助手"是一款基于腾讯混元AIGC大模型和腾讯云智能体平台的AI写作工具，旨在解决内容创作者在写作过程中遇到的灵感枯竭、结构混乱等问题。该工具通过结合自研的思维导图MCP服务，实现了从文本到可视化思维导图的自动转换，帮助用户理清写作思路。其主要功能包括内容生成、结构引导、语言优化和可视化辅助等。开发流程采用了混元AIGC作为核心引擎，腾讯云智能体平台作为操作系统，并集成了思维导图MCP插件。最终构建的工作流能够根据用户需求自动生成大纲、优化文本并输出思维导图，显著提升了写
亮数据MCP Server + Dify：打造智能AI代理的实时
优快云博客专家，领域包括但不限于：AI、大数据、Python、架构师，有合作、课程、问题、疑惑请私信博主
09-17 5万+
亮数据Bright Data提供高效合规的电商数据采集解决方案，通过"零代码"Web Scraper API和全球代理网络突破反爬限制，实现自动化数据采集。其核心优势包括：1）全球代理服务动态切换IP，规避封禁；2）结构化数据输出降低处理成本；3）可视化界面让非技术人员也能轻松操作。此外，亮数据MCP Server支持实时获取YouTube、TikTok等平台的影音数据，为AI应用提供丰富数据源。该方案显著降低了数据采集门槛，助力企业快速获取市场洞察，支持AI驱动的业务创新。
打造你的专属AI Agent：从理论到实践的完全指南
2401_84494441的博客
05-19 954
构建个人AI Agent不再是科技巨头的专利，现在每个人都可以创建自己的智能助手。通过本文介绍的方法，即使没有编程背景，你也可以打造一个具备基础智能的Agent，并随着你的需求不断发展它的能力。AI Agent技术正处于快速发展阶段，今天的实践将帮助你了解其工作原理，为未来更复杂、更强大的个人AI应用做好准备。开始动手吧，你的专属数字助手正等待被创造！
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 924
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
12-10 761
copy()
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 972
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
12-15 974
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 420
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
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Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
Pandas库入门
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摘要：本文介绍了Python中Pandas库的核心数据类型Series和DataFrame。Series是一维带标签数组，可通过列表、字典、ndarray等多种方式创建，支持类似ndarray和字典的操作方法。DataFrame是二维表格型数据结构，可由二维ndarray、字典等多种形式创建，具有行列索引功能。文章详细展示了两种类型的创建方法、基本操作和属性，包括索引访问、运算对齐、name属性设置等，并通过代码示例演示了实际应用场景。Pandas的这些数据结构为数据分析和处理提供了高效灵活的工具。
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DeepSeek 前几天发布了 V3.2 的正式版公告。标准版的DeepSeek - V3.2适用于日常场景，而DeepSeek - V3.2 - Speciale 则具备较强的指令跟随、数学证明和逻辑验证能力。
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