[完结9章附电子书]AI Agent 开发新范式 MCP 从入门到多场景全链路实战

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[完结9章附电子书]AI Agent 开发新范式 MCP 从入门到多场景全链路实战
 

引言：AI Agent的演进与MCP范式的崛起
近年来，随着大语言模型（LLM）的爆发式发展，AI Agent（人工智能代理）逐渐成为AI落地的重要载体。传统的AI开发模式往往依赖定制化模型训练和复杂规则编排，而新一代的AI Agent开发范式——MCP（Memory, Control, Planning），正在重塑智能体的构建方式。

MCP范式通过模块化设计，将AI Agent的核心能力拆解为记忆（Memory）、控制（Control）和规划（Planning）三大核心组件，使开发者能够更高效地构建适应多场景的智能代理。本文将系统介绍MCP范式的核心概念，并通过实战案例展示如何从零构建一个全链路的AI Agent。

一、MCP范式的核心组件解析
1. Memory（记忆）：让AI Agent具备持续学习能力
记忆模块是AI Agent的“大脑”，负责存储和检索历史交互信息，使其能够基于上下文做出更合理的决策。记忆系统通常包括：
短期记忆（Short-term Memory）：存储当前会话的上下文，如聊天记录、临时数据。
长期记忆（Long-term Memory）：通过向量数据库（如FAISS、Milvus）存储结构化知识，支持语义检索。
外部记忆（External Memory）：集成知识图谱、数据库或API，增强Agent的信息获取能力。