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从 MCP 到 SKILL:关于 Agent 扩展机制的思考

转自:https://weibo.com/1648815335/Qn8iCfNyt(微博:jolestar) 去年 MCP 爆火,大家一度有种感觉:只要把工具都接进来,AI Agent 就会“活”过来,像一个长了手脚的人,什么都能干。 如果把 LLM 看作大脑(智力引擎),tool call / function call 就像让它能指挥四肢:模型填参数,代码去执行,再把结果喂回去继续推理。 MCP(Model Context Protocol)把这套机制做成了“标准插头”:以前各家服务各自一套 SDK + API,你要给 Agent 封装工具,就得处理语言、依赖、鉴权、返回格式,复杂度会指数上升;MCP 的价值是把“接入”这件事工程化、标准化。 所以当时最乐观的推论很自然:只要 MCP 工具够多,Agent 就有无限多的手脚,什么都能干了。 但很快大家就撞墙了。 第一堵墙:容量瓶颈(上下文预算) 工具的定义本身要进入系统 prompt 或等价的工具上下文;工具越多,占用越多,留给“干活”的空间越少。于是你会看到一些很现实的限制:某些 AI coding 工具最多支持配置 100 个 ...

OceanBase DataPilot 获得 Hugging Face DABstep 最高分:让 Agent 不只是“答对”,更要“持续变强”

本文作者:OceanBaseAIApplicationDeveloper&DataScientist格奥 编者按 OceanBase DataPilot 在被誉为“数据智能时代新基准”的 HuggingFace DABstep 基准测试 Hard 级别中获得全球最高分,并已连续 1 个月大幅领先第二名,位居全球第一。该⼯具旨在评估最前卫的语⾔模型和 AI 代理在多步骤推理中的能⼒,特别是在数据分析领域的表现。 引言:当“更聪明的 Prompt”不再奏效 当今世界数据无处不在,而数据科学一直被视为人类智能的重要体现。 在大型语言模型(LLM)的应用探索中,数据分析一直被视为重要方向。然而,当开发者试图将 Text-to-SQL 或简单的 Python Agent 投入真实的金融、风控或运维场景时,往往会撞上一堵无形的墙:模型似乎“听懂”了,但分析出来的数据总是不对;脚本在测试集跑通了,上线面对脏数据却频繁崩溃;复杂的业务口径在不同轮次的对话中发生漂移。 所以,一家来自荷兰的支付解决方案提供商 Adyen 与享誉全球的AI 社区 Hugging Face 才会一起联手,想搞清楚 A...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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