虽然之前对于MCP有过一次调研，但是最近上手在做一些MCP的工程实践的过程中，确实发现还是有很多误解。我翻阅了许多技术文章，以及协同沟通的时候发现，往往大家天然的将MCP简单地视为一种“更高级”或“可跨模型”的Function Calling。这种认知偏差，不仅掩盖了MCP作为一套软件工程协议的真正价值，更可能导致在技术选型和系统架构设计上的严重误判。当一个集成了20个OpenAPI工具的MCP应用，其单次请求的Token消耗轻易突破60K，导致成本和延迟飙升时；当生产环境中的模型因为一个微小的Prompt变动而出现大面积的工具调用格式错误时，我们必须扪心自问：我们是否真的理解了MCP的本质？于是提笔，希望将本文作为一篇写给AI工程师的硬核“辟谣”指南，旨在彻底澄清这一混淆。并提出并严谨论证一个核心观点：MCP本质上是一套模型无关的、用于构建可互操作AI应用的工程协议，其核心组件Server/Client与LLM的智能决策并无直接关联。
智能体技术在资损防控中的应用实现了从被动响应到主动预防的转变，通过多智能体协同构建覆盖需求分析到实时监控的全链路防护体系。系统具备知识提取、风险识别、自动布防、智能监控及知识回流能力，显著提升风险识别效率与防控部署速度，已在淘工厂实践中发现多个资损点并有效预防资金损失。未来将优化识别准确率、完善知识图谱、强化实时监控，并推动跨业务协同防控与智能决策。
本文以手淘搜索“长颈鹿（手机淘宝搜索结果页头部自定义区块）”场景下的前端开发实践为例，探讨如何通过AI赋能提升开发效率。面对Weex/Muise架构限制、跨端兼容难题及分散的文档体系，作者转变传统开发模式，构建结构化、可被AI理解的研发知识库，并结合项目级编码规范与RAG技术，实现AI在组件开发、埋点集成、支付对接等环节的高效协同。通过“问题→修复→规则化”的闭环优化，不仅显著缩短开发周期（提效60%），更提出“AI编程即上下文工程”的核心理念，展望知识驱动AI自动编码的未来方向。
本文基于生产环境中的多智能体 React 模式实践，系统剖析了自主规划架构在工具调用延迟、上下文膨胀、中间态缺失、循环失控与监督缺位等方面的典型挑战。
本文主要讲述了在开发过程中，大模型（如AI编程助手）难以理解项目所依赖的二方包代码的问题，并通过一个实际案例复盘了从“翻车”到“驯服”AI的全过程。作者尝试使用Cursor等AI工具直接生成调用二方包接口的代码，但因AI无法读取未在当前工程中打开的依赖源码，导致生成的代码错误频出，甚至出现幻觉式编码。为解决此问题，作者探索了多种方案，最终发现，本地反编译MCP方案最有效，能精准解析二方包中的类与方法，显著提升代码生成的准确性和可用性。文章强调，应将AI视为需辅助的“工具人”，通过提供良好上下文与工具来增强其能力，而非期待其无所不能。
当“秋天的第一杯奶茶”冲上热搜时，很多人看到的是用户的热情与订单的暴涨，而在背后，技术团队同样在全力以赴。自 4 月 30 日淘宝闪购上线以来，短短 100 天，业务团队创造了一个奇迹，技术团队则在高并发与海量数据的冲击下迎来前所未有的挑战。 闪购项目期间，亿级营销投入叠加多端流量，实时决策与调控对数据提出了分钟级的要求。为应对挑战，饿了么数据团队依托一年多的湖仓探索与沉淀，选择 StarRocks + Paimon 搭建实时湖仓架构，并通过物化视图优化、RoaringBitmap 去重和大查询治理，突破了传统离线架构的瓶颈，为闪购提供了坚实的数据支撑。 本文将根据闪购项目的实战过程，分享过程中沉淀下的经验与思考。
