深度｜LangChain创始人：MCP是“昙花一现”还是未来标准？
深度｜LangChain创始人：MCP是“昙花一现”还是未来标准？当你想将tool带入一个你无法控制的Agent时，MCP就是有用的。
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5036 点击 2025-03-24 10:09
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当你想将tool带入一个你无法控制的Agent时，MCP就是有用的。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
OpenAI在LangSmith用户群中继续稳居最常使用的大语言模型供应商宝座，其使用率是排名第二的Ollama的六倍以上。开源模型的采用率有了显著增长，特别是Ollama和Groq两家公司，它们支持用户运行开源模型，并在今年成功跻身行业前五。
LangChain 最近调查了 1,300 多名专业人士——从工程师和产品经理到企业领导者和高管——以揭示 AI Agents 的现状。
在当前 AI 开发中，提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim[1]，为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词，显著提升开发效率。
在当前大语言模型（LLM）蓬勃发展的环境下，Prompt工程师们面临着一个两难困境：要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架，要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL（Prompt Declaration Language，提示词声明语言）或许打破了这个困境，让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
实验证明，大模型的 System 2 能力还有待开发。
提示词工程不再玄学！
在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术（从 RAG 角度） • 各种 query 理解技术的实现（基于 LangChain）