*Cypress Container → VSCode 大模型（Agent）→ MCP → 触发其他工具 → 完成告警 → 最终形成事件驱动体系**。 整体架构、事件流、MCP 设计、容器交互方式、告警链路、最终事件驱动闭环 逐层讲透。 🚀 一张图先看懂整体机制123456789101 ...

LangChain、Agent、MCP 的关系一次性讲透。 ✅ 一句话总结三者关系 LangChain：一个 框架生态 —— 用来构建 AI 应用（LLM、工具调用、workflow）。 Agent：一种 运行模式/架构模式 —— 让 LLM 根据目标自主选择步骤和工具。 MCP ...

MCP 与 Agent 的区别 MCP（Model Context Protocol） 和 Agent（智能体） 在 AI 系统中常常被同时提及，但其实它们属于不同层次的概念，作用、边界与关注点各不相同。将从核心定义、工作方式、示例对比、协作关系、安全性等多个维度，对它们进行详细的对比与分析 ...

核心思路（一句话） 把信任问题从模型端入手，是与外部签名/哈希链并行的另一条关键路径。下面把可行的技术路线、实现细节、优缺点和落地顺序都列清楚，给你一套可操作的「模型可可信性增强」蓝图。 除了用外部 证明 / 哈希链 做不可篡改记录外，让模型自身产生更可靠、可解释、可验 ...

“MCP schema 验证机制的核心矛盾”： ✅ 安全性 ↑ → ❌ 性能 / 响应延迟 ↑ 这其实是 AI 工具调用链（MCP）设计中最棘手的博弈点之一 - 为什么延迟不可避免、如何分层缓解、以及哪些方案能让安全与速度同时并存。 🧩 一、问题本质：语义验证 ≠ 简单类型 ...

MCP（Model Context Protocol） ≠ API但 MCP 是为“大模型”专门设计的一种 新一代协议层，包裹和协调 API 的安全调用、上下文共享与语义控制。 🧩 一句话区别 对比点 API MCP（Model Context Protocol） 设计对象 ...