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大模型、LangChain、ToolCall、MCP 到底什么关系？一篇讲透

本文澄清了关于LangChain、ToolCall和MCP的常见误区，通过层级图展示了四者关系：LLM（决策层）负责思考并输出ToolCall指令；LangChain（编排层）处理循环、记忆和异常；MCP/自写代码（执行层）实际调用工具并返回结果。ToolCall仅是LLM与执行层间的通信约定，而非能力本身。文章强调LLM原生支持ToolCall，LangChain仅简化开发流程，而MCP作为协议

 only-qi
2026-08-18 18:59:38

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 10

#前端 #javascript
标书业务的三步工作流，模型该怎么分工与收口

今年 GPT-5、Claude Opus 4.7、Gemini 3 Flash 在长文本处理上的落地，让招投标代理这类"文件密集型"业务有了明显的效率空间。一份招标文件动辄几百页，一份响应文件的编制周期常常压在三五天内。8 月我给一家招标代理机构做接入梳理，把他们的活拆成三步之后，模型该用在哪、该用哪一档，就清楚了。先说清边界：模型在这里只做这类辅助工作，所有对外提交的文件必须经过项目负责人复核定

 dragonkill
2026-08-18 16:14:47

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 4

#java #javascript #人工智能
面试官说“打开你的AI工具“——我才发现，他考的根本不是写代码

Starboard的负责人James Lowman面试时爱问一句：“讲讲你最近写的三个Claude Code skills。” 有个实习生答了俩字——理由是用不起付费工具。我刷到这事的时候愣了一下。不是因为心疼那个实习生，是我突然想明白——这两年我面过、看过、听过的AI相关面试题，没几个人真正搞懂面试官在问什么。

Kyrie的前端进阶之路
2026-08-17 20:09:28

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 9

#人工智能 #javascript #前端 +3
DeepSeek Harness 插件开发指南

DeepSeek Harness（dsh）的 Cordis 插件系统，手把手带你写第一个插件：从 apply(ctx) 函数开始，到服务、事件、配置校验，最后注册一个模型可调用的真实工具。

孙启超
2026-08-15 19:42:08

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 7

#javascript #人工智能
破解JS混淆动态Cookie：猿人学逆向实战

虽然这道题通过mcp的方式得到了最终答案，但是这里面还有很多知识没有搞懂，继续接着上次的绕过反调试继续逆向cookie的值，其中反调试的可以参考首先抓包复制到curl中得到基础代码通过观察可以发现第一个请求的结果是一段字符串，js乱码，通过注释掉可以发现这里的cookie是没有用的，可以直接拿到数据，数据在第二个请求中，继续分析第二个请求。继续抓包之后发现两个数据包的携带参数都是一样的，这里让人很

 Mick..
2026-08-15 13:37:31

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 6

#javascript #前端 #开发语言
AI Agent 是怎么“想一步做一步“的？拆解 ReAct 模式

就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

 winty~~
2026-03-06 11:40:03

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 7

#人工智能 #react.js #前端 +2
DeepSeek Harness插件｜dsh‑mcp‑bridge 一键接入完整MCP工具生态

DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek 推出的本地 Agent 运行框架，框架原生提供了 MCP（Model Context Protocol）客户端能力，但属于裸引擎，没有预置可直接使用的 MCP 服务配置。普通开发者想要给 Agent 配置 MCP 工具，需要自行寻找各个 MCP 服务、处理依赖、手写配置、排查 stdio 通信异常，上手门槛很高。

Magician142857
2026-08-15 05:49:22

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 9

#javascript
MCP转CLI实战：并发问答优化揭秘

本文探讨了优化PC端应用与IMA知识库交互的两种方案。首先尝试将MCP调用方式改为CLI，但发现CLI本质上仍需依赖MCP的底层架构，无法真正改变访问方式。随后聚焦于MCP本身的优化，发现原串行问答模式的效率瓶颈在于服务端并发限制（IMA_ASK_CONCURRENCY_LIMIT=1）。通过调整该参数并配合客户端线程池实现并发请求，最终达成"多问题并行处理+即时响应+结果有序归并&qu

suaizai_
2026-08-14 20:45:00

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 7

#前端 #javascript #开发语言
2026Agent 能力栈：MCP、Skill 与 Computer Use如何选

从工程视角拆解 Skill、MCP 与 Computer Use 的职责边界、路由顺序、失败恢复和验证机制，说明 Agent 为什么不能只看模型。

xierui123123
2026-08-11 18:23:07

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 8

#前端 #javascript #开发语言 +2
TypeScript MCP SDK进阶：高级特性与最佳实践

上周有个朋友问我，他用 Python 的 FastMCP 写了个 MCP 服务器，跑得好好的，为啥我非得折腾 TypeScript SDK。原因很简单，我手头的项目前端是 React 全家桶，后端是 Node.js，用 TS 写 MCP 服务器可以跟现有代码库共享类型定义，不用来回切语言。这篇就来聊聊我在实际项目里用 TypeScript MCP SDK v2 踩出来的一些经验和模式。

白话机器学习
2026-08-10 09:09:28

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 22

#typescript #ubuntu #javascript +1
GLM-5 Pro 套餐刚买就限速，到底怎么回事

摘要：GLM-5 API发布后立即出现用户投诉，反映Pro套餐刚使用就被限速。分析显示GLM-5存在三个限速层面：QPS限制、并发限制和Token速率限制。相比GLM-4.7，GLM-5更易触发限速，主要因计算成本高和发布初期流量洪峰。建议采取模型降级、减少Token消耗、控制请求频率和分时段使用等策略。智谱需改善限速说明和API反馈机制，用户可考虑多平台LLM Router方案平衡成本与可用性。

147AI
2026-02-12 13:48:23

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 19

#数据库 #javascript #开发语言
Qwen3-Max javascript Uncaught TypeError: Assignment to constant variable.

这个错误 “Uncaught TypeError: Assignment to constant variable.” 是 JavaScript 中非常常见的错误，意思是：你试图给一个用 const 声明的变量重新赋值，而 const 声明的变量是不可重新赋值的。// x = 10;for (const item of items) { // ✅ const 在 for…user = { name

稚辉君.MCA.P9.JAVA
2026-02-13 09:03:36

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 9

#java #javascript #ecmascript +2
AI Agent 是怎么“想一步做一步“的？拆解 ReAct 模式

就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

 winty~~
2026-03-06 11:40:03

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 5

#人工智能 #react.js #前端 +2
从零构建智能文档翻译流水线：基于 Python 与大模型 API 的开源 PDFTranslator 架构设计与实战

**摘要**：如何在Electron桌面应用中内置MCP Server？本文详解从进程架构、命名管道通信、到工具注册的完整方案，帮助桌面应用开发者理解如何将AI能力暴露给WorkBuddy等外部AI客户端。Electron是桌面应用开发的主流框架，而MCP协议让外部AI客户端（如WorkBuddy）可以调用应用内的功能。但Electron的多进程架构（Main/Renderer/Utility）给

 楠楠子呀
2026-08-07 11:23:02

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 21

#electron #人工智能 #javascript +1
高并发企业级文档翻译中台：基于 FastAPI 与异步任务队列的 PDFTranslator 微服务架构演进

**摘要**：如何在Electron桌面应用中内置MCP Server？本文详解从进程架构、命名管道通信、到工具注册的完整方案，帮助桌面应用开发者理解如何将AI能力暴露给WorkBuddy等外部AI客户端。Electron是桌面应用开发的主流框架，而MCP协议让外部AI客户端（如WorkBuddy）可以调用应用内的功能。但Electron的多进程架构（Main/Renderer/Utility）给

 楠楠子呀
2026-08-07 11:21:20

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 16

#electron #人工智能 #javascript +1
读《Agent Skills开发实战》：智能体能力工程化到底藏着哪些技术

《Agent Skills开发实战》一书揭示了智能体能力工程化的核心技术路径，突破了传统单体提示词的局限性。书中提出将AI能力模块化为"数字乐高"的理念，通过文件系统化封装（SKILL.md+脚本/知识库/资源）实现能力复用。核心机制"渐进式披露"采用三级加载策略（发现→激活→执行），有效控制token消耗。该书区分了Skills（方法论）与MCP（执行层）的协作关系，并详细讲解了从本地开发到企业

 honker707
2026-08-06 16:42:30

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 12

#java #android #javascript
给 AI 一双手：用 webmcp-cli-skill 让大模型直接操控浏览器

本文介绍 webmcp-cli-skill 技能：安装连接浏览器、state 查询、调用页面工具完成点击填写，让大模型像人一样操控浏览器。

m0_70721415
2026-08-05 00:15:26

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 10

#人工智能 #javascript #前端
从零拆解 AI 办公智能体：千问办公与 WorkBuddy 背后的技术架构对比

本文从技术架构层面对比阿里千问办公与WorkBuddy两款AI办公智能体产品。核心拆解为5层架构：感知层（多模态输入与上下文处理）、规划层（任务拆解策略）、记忆层（会话记忆与知识检索）、工具调用层（标准化协议MCP）、编排层（自动化工作流）。分析指出，千问办公侧重阿里生态深度整合，WorkBuddy则采用开放连接器策略。文章还总结了工程落地的四大挑战：上下文成本控制、工具调用可靠性、权限管理及系统

 ljl869852202
2026-07-30 19:30:00

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 4

#前端 #javascript #开发语言
Chrome插件版本管理：语义化版本与更新策略

本文介绍了如何在Chrome插件开发中规范管理版本号，通过一个Node.js脚本实现语义化版本（SemVer）的自动化更新。脚本自动读取并递增manifest.json中的版本号，支持major/minor/patch三种更新级别。文章强调了版本号作为契约的重要性，提供了与CI集成、回滚策略、更新日志联动等工程化建议，并解答了常见问题。规范化的版本管理能有效避免更新混乱，特别适合多形态产品（如同时

 小龙飞刀
2026-07-29 10:44:26

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 5

#chrome #前端 #javascript
结合openai协议谈谈tools调用是怎么实现的

一直迷惑agent怎么实现tools的调用，可能我的prompt不对，问千问、豆包，回复都很抽象，感觉自己知道了，好像又不知道。下面以程序员的角度，以实例分析一下tools的调用过程。告之agent，当前交互需要调用工具。如下所示，截取LLM返回的2个chunk。4. agent拼接上下文后（role:tool），再次请求LLM，LLM会返回请求的结果。例如，你定义了一个递归的函数作为tool，然

 chenlq618
2026-07-28 15:41:23

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 5

#microsoft #前端 #javascript
一文讲透Agent三件套：MCP、Skill、Hook如何给大模型装上护栏

让 Agent 会干活不难，难的是让它干得安全、可控、有迹可循。prompt 约束是软的，Agent 一旦"自信"起来就会绕过；真正的安全边界，要靠工程架构来保障。

小马不会过河
2026-07-23 21:59:53

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 9

#windows #服务器 #数据库 +4
凌晨三点，我写下了第一个ReactPress插件

作者分享了为ReactPress CMS开发企业微信群同步插件的全流程。从克隆插件模板开始，逐步解决插件身份认证、钩子函数注册、后台UI集成、配置热更新等核心问题，最终实现文章发布自动同步功能。通过对比WordPress开发经验，重点解析了ReactPress插件系统的三大设计哲学：逻辑与界面分离、热加载机制和插槽式UI扩展。文章以实战视角呈现了现代CMS插件开发的完整路径，为开发者提供了可复用的

 小牛itbull
2026-07-19 11:12:59

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 7

#javascript
飞机取证分析_pp-airframe

以下为本文档的中文说明该技能用于从公开公共记录进行飞机取证分析——包括尾号档案、机队研究、机型级安全记录和事故历史追踪。Printing Press（pp）是一套CLI和MCP工具集，此技能专注于航空器领域的数据挖掘和取证分析。用户可以利用此技能查询飞机的注册信息、所有权历史、维修记录和安全事件，为航空安全研究、飞机采购尽职调查或事故调查提供数据支持。适用于航空安全研究员、飞机买家、保险公司和航空

 shallwegzgdj
2026-07-19 10:03:02

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 5

#java #前端 #javascript
2026年必须搞懂的20个 Agent 工程概念（系统能力篇）：大白话一次讲清。

Tool Calling 与 MCP（工具调用与模型上下文协议）让 Agent 能真正“动手做事”当 Agent 学会了如何组织上下文，并进行推理与规划时，下一步面临的问题就是：它如何把思考赋予行动？

小马不会过河
2026-07-13 21:30:12

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 6

#网络 #数据库 #前端 +3
自研抖音直播间交互扩展 LiveBot V3.0 完整技术架构拆解

近期基于 Chrome MV3 规范开发一款直播间本地交互扩展 LiveBot V3.0，完整重构授权、AI 调用、页面交互三大模块，解决旧版云函数代理、签名校验、DOM 输入乱码等十余项底层 bug，本文完整记录开发思路、模块分工、踩坑修复方案，适合学习浏览器扩展、前端页面自动化、第三方 API 直连交互的开发者参考。本项目最大优势是零后端依赖，纯客户端完成卡密授权、大模型调用、页面自动化交互，

weixin_46074558
2026-07-12 21:41:05

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 4

#架构 #javascript #人工智能 +3
HoRain云--Hermes Agent 仪表盘（Dashboard）

摘要：Hermes Dashboard 是一个基于 Web 的可视化管理工具，用于集中管理 Hermes 的配置、模型、技能、服务器及任务。通过浏览器访问，用户可轻松切换不同 Profile，配置主/辅助模型，监控用量与费用，安装/管理技能（支持社区和自定义学习），部署 MCP 服务器，在线测试聊天，以及创建定时任务。Dashboard 默认本地运行（端口 9119），支持 Docker 部署，强

 HoRain 云小助手
2026-07-08 09:18:13

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 3

#前端 #github #javascript
RAG、长上下文、MCP：AI 到底该怎么拿到外部知识？

做 AI 应用绕不开一个问题：模型本身不知道你的业务数据。它不知道你公司今天的订单状态，不知道内部文档最新版，不知道代码仓库刚合并了什么，也不知道某台设备半小时前报过什么告警。

Python_金钱豹
2026-07-07 21:46:49

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 8

#人工智能 #前端 #html +2
一站式开发者工具箱：DevTools Box，把日常调试装进一个 Chrome 扩展

一个功能丰富的 Chrome 扩展，集成了 JSON 格式化、加解密、二维码解析、URL 编解码、时间戳转换、Cron 表达式生成、单位转换、正则测试、进制转换、MCP 协议调试等多种实用工具。

一路前行_8888
2026-07-06 09:57:38

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 5

#javascript
claude-sonnet-5 + Claude Code MCP Server 配置教程：subagents 权限的三处隐藏差异（附 claude-opus-4.8 对比）

标题：claude-sonnet-5 + Claude Code MCP Server 配置教程：subagents 权限的三处隐藏差异（附 claude-opus-4.8 对比）正文：上周三我给团队的 Claude Code 升级底层模型到 claude-sonnet-5，MCP Server 配起来只花了 15 分钟——但之后 subagents 死活不执行 tool call，不报错、不超时

 奇牙coding123
2026-07-05 14:03:26

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 5

#前端 #javascript #开发语言 +1
AI-Agent开发实战指南（新兴技术选型）

AI Agent（智能体）是能够自主感知环境、制定计划、执行操作并学习迭代的 AI 系统。感知（Perception）：从环境中收集信息，包括用户输入、API 数据、文件内容等规划（Planning）：将复杂任务分解为可执行的步骤序列记忆（Memory）：短期记忆（对话上下文）和长期记忆（向量数据库、知识图谱）行动（Action）：调用工具、执行代码、操作外部系统反思（Reflection）：评估

 songtenjun
2026-07-02 19:42:18

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 5

#前端 #javascript #开发语言
AI工程的进化密码：Harness Engineering让模型调用不再是终点，Agent系统才是新起点！

大模型应用演进中的控制工程（Harness Engineering）核心解析本文系统分析了大模型应用从单次请求到复杂Agent任务的演进过程中，控制工程（Harness Engineering）的关键作用和实现方法。主要内容包括：任务复杂度的演进：从单次请求到Function Calling，再到Agent Loop和长任务，系统责任逐步增加模型输出从文本响应发展为对外部世界的持续干预控

 专门坑人小分队
2026-07-02 18:05:00

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 5

#人工智能 #javascript #开发语言 +1
Chrome DevTools MCP + Claude Code 自定义skills 一句话搞定接口代码生成器

在开发中应该都经历过：后端发来一个Swagger 链接，于是我们打开文档，一个个的去将接口cv到我们项目中，即重复又枯燥但还不得不做本文的由来就此诞生，意在通过输入命令打开 Swagger 文档、提取接口信息、并勾选需要的接口，写入到项目中。

程序喵~~
2026-07-01 14:44:48

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 8

#chrome devtools #前端 #javascript
企业私有知识库搭建：从爬虫清洗到 RAG 入库全流程

在企业 AI Agent 落地过程中，私有知识库是决定成败的地基工程。再强大的大模型，如果缺少高质量的企业专属知识输入，也只能输出泛泛而谈的内容，无法真正解决业务痛点。

Python编程杰哥
2026-06-29 21:06:23

 666

 6

#爬虫 #知识图谱 #oracle +3
agent工作模式之ReAct实战

模型不负责获取数据，它不能直接连数据库，不能直接 SSH 到机器，不能直接改配置。它应该先提出动作意图，然后由程序层做白名单校验、参数解析、权限控制和工具调用，这部分可以后面改造到mcp中去。下一轮模型就可以基于这个事实继续推理，不断循环，直至大模型已经得出排查完成，或者达到最大轮次。这就是显式 ReAct 的特点，用 prompt 规范输出格式。后，代码会解析 action 内容，然后调用对应

 专一的黑猫
2026-06-27 19:35:33

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 7

#react.js #前端 #javascript
Typora 插件开发实战，从 Electron 架构到自定义快捷键的完整实现

本文详细记录了作者基于Electron架构深度定制Typora编辑器的全过程。通过分析Typora的插件加载机制，作者实现了四大核心功能：1）全局快捷键绑定快速插入代码块；2）拦截Markdown-it渲染流程实现增量更新，将公式渲染延迟降低80%；3）开发带毛玻璃效果的侧边栏面板，集成目录生成与API调用；4）基于文本上下文实现Markdown智能补全。技术难点包括Electron沙箱调试、CS

渡码桑
2026-06-26 21:10:10

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 6

#electron #javascript #前端 +3
用 LangGraph 写 Agent 写到第三个，我决定看看 DeepAgents 到底替我做了什么

用 LangGraph 写到第三个 Agent，我开始有点烦。每次都要从头搭一遍：定义 State、写 ReAct 循环、自己管 Tool 调用、自己处理上下文超长、再加一遍 checkpoint。每个项目都把这套样板抄一遍，抄到最后我都怀疑：这些代码是不是其实应该被框架吃掉？

Python_金钱豹
2026-06-12 22:22:31

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 6

#前端 #javascript #react.js +3