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 ...

MCP（Model Context Protocol）与AI安全控制的根本难题： “当AI执行高风险操作时，人类虽有最终确认权，但若模型以欺骗性或模糊性描述行动目的，裁决者仍可能被误导。” 🧠 问题本质你指出的“偷换概念”问题，是AI执行层与人类决策层之间的语义鸿沟。具体风险如下： ...

🧭 一、ResNet 是“深度可训练性”的转折点在 ResNet（2015）之前，深度网络最大的问题是： 越深越难训练。 而 ResNet 首次证明： “只要设计得当，网络可以无限加深而仍能有效学习。” 这不是一个小改进，而是： 🔹 深度学习从“经验时代”进入“可扩展时代”。换句 ...