这里聚合了本站在 AI 工程化 方向上的全部文章:不是"大模型能做什么"的科普,而是把它接进真实系统时会遇到的问题——上下文怎么省钱、检索召回不准怎么办、多 Agent 的任务边界怎么划、MCP 协议怎么落地、线上怎么观测和降级。
如果你刚开始接触,建议按「先跑通、再理解、最后优化」的顺序读:先看 MCP 与 Agent 的落地案例建立整体印象,再回头补 RAG 的检索与重排细节,最后看成本、延迟和稳定性的工程取舍。
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