Jina官方MCP三板斧:搜、读、筛
Jina官方MCP三板斧:搜、读、筛模型上下文协议 (MCP) 是连接 LLM/Agent 与外部工具的通信标准。它允许 LLM 动态发现并调用 API工具,将他们串成一个完整的工作流,从而实现自主规划、推理与执行。 上个月我们悄悄发布
模型上下文协议 (MCP) 是连接 LLM/Agent 与外部工具的通信标准。它允许 LLM 动态发现并调用 API工具,将他们串成一个完整的工作流,从而实现自主规划、推理与执行。 上个月我们悄悄发布
最近,微软宣布了一项新功能的公开预览。该功能使 Azure Logic Apps(标准版)能够充当 MCP 服务器,为开发者提供了一种灵活的方式来构建和管理代理。在 Azure Logic Apps 中,用户可以重新配置 Standard Logic App 使其充当远程模型上下文协议(MCP)服务器,快速启动这些工具的构建工作。
8 月 11 日,在世界机器人大会上,阿里达摩院宣布开源自研的 VLA 模型 RynnVLA-001-7B、世界理解模型 RynnEC、以及机器人上下文协议 RynnRCP ,推动数据、模型和机器人的兼容适配,打通具身智能开发全流程。
想象一个世界:AI 智能体不再仅仅为你工作,更能彼此协作,形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体(A2A)协议,正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议(MCP)相比,孰优孰劣?本文将为您深入剖析。
由于语言泛化,今天出现了很有趣的现象:「Agent 是什么」,这个问题没有了标准的定义。一个常见的观点是:Agent 是一种让 AI 以类似人的工作和思考方式,来完成一系列的任务。一个 Agent 可以是一个 Bot,也可以是多个 Bot 的协同。
各位大佬,激动人心的时刻到啦!Anthropic 开源了一个革命性的新协议——MCP(模型上下文协议),有望彻底解决 LLM 应用连接数据难的痛点!它的目标是让前沿模型生成更好、更相关的响应。以后再也不用为每个数据源写定制的集成代码了,MCP 一个协议全搞定!