手搓生产级 AI Agent 系统（5）：MCP 协议从零实现——打造 Agent 的应用商店
从零实现MCP协议：JSON-RPC通信、Server/Client架构、工具热插拔自动发现、安全沙箱隔离。Agent启动时自动拉取可用工具，零代码扩展。附与Function Calling的六维对比。
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2026-07-08
手搓生产级 AI Agent 系统（4）：A2A 协议——让两个 Agent 互相通信
从零实现A2A协议：三种通信模式（广播/点对点/委托）、统一消息格式、任务分配策略、错误自动恢复。双Agent协作安全审查成功率90%，比单Agent高15%。
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2026-07-08
手搓生产级 AI Agent 系统（1）：ReAct 核心循环深度实现——从原理到50行代码
不依赖框架从零手写ReAct核心循环。拆解三种输出解析策略失败率对比（JSON23%vs正则4%）、四层停止条件、工具描述质量5倍差异实测。50行代码跑通。
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2026-07-07
手搓生产级 AI Agent 系统（3）：Agent 与工具系统完整集成——从 ReAct 到自主决策
将ReAct循环与工具系统完整集成：动态工具发现、四层停止条件、上下文管理、任务防漂移。20个任务端到端测试：成功率90%、比LangChain省38% Token。
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2026-07-07
手搓生产级 AI Agent 系统（2）：工具系统深度实战——从参数校验到沙箱安全
深入 AI Agent 工具系统设计：通用工具注册框架、参数 Schema 自动校验、工具描述对调用准确率的影响实测、危险操作沙箱隔离、失败恢复策略。附完整可运行代码。
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2026-07-06
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