AI 应用工程化:MCP 工作流与 Agent 编排
MCP 协议、Tool Calling 架构、Agent 状态机、Prompt 版本管理与 AI 应用从 Demo 到生产的工程化路径。
大前端全栈 · 热衷技术 · 乐于分享
大前端 / 全栈偏前端工程师 · 8 年经验
从 Web 前端到跨端、Node/BFF、监控与 AI 应用——用全链路视角设计和交付复杂系统。
把架构决策和踩坑经验,写成可复用的工程笔记。
32+ 文章 · 18 专题系列 · 6 项目复盘 · 8 年 从业经验
大前端工程师
02
从这里开始读——每篇都是原理、架构与实践经验,不是 API 清单。
MCP 协议、Tool Calling 架构、Agent 状态机、Prompt 版本管理与 AI 应用从 Demo 到生产的工程化路径。
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03
18 个方向,按领域系统学习。
04
Tool Calling 可视化、Multi-Agent 协作界面、Human-in-the-Loop 与 Agent 状态机的前端设计。
MCP 协议、Tool Calling 架构、Agent 状态机、Prompt 版本管理与 AI 应用从 Demo 到生产的工程化路径。
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