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1. 原由上周在阅读文章的时候，发现其实当前很多成熟的AI产品，他们都会将自己的一些经验分享成博客，这些知识有些是他们在项目开发中趟过的坑，有些是一些新奇的思路，有些是一些新功能，对于我们这些追随者来说，都是一些非常好的经验，值得借鉴，学习，思考。

1. 文章 1.1 AI代理的上下文工程：构建Manus的经验教训 manus.imAI 总结主要介绍了在构建 Manus AI 代理时，通过上下文工程学到的经验教训。 Medium链接： Context Engineering for AI Agents: Lessons …

1 优秀项目汇总 1.1 OmniDocBench opendatalab/OmniDocBench [CVPR 2025] A Comprehensive Benchmark for Document Parsing and Evaluation ⭐ Stars: 1.6k 🍴 …

1 前言 Model Context Protocol（MCP）为我们提供了一种优雅的方式来扩展AI助手的能力。今天，我们将一起学习如何构建自己的MCP Server，让AI助手可以调用我们自定义的工具和资源。

1 Function Call 简介 Function Call 是大模型提供的一种调用外部工具的能力。用户通过传入工具的名称、简介、参数及其描述，让大模型能够理解工具的用途和用法。在对话过程中，大模型会根据当前的上下文和用户需求，自动判断是否需要调用某个工具，并生成相应的调用请 …

1 现存问题在 MCP 协议出现之前，AI 应用若要连接外部数据源或工具时面临诸多挑战：开发成本高昂：每接入一个新系统都需要单独开发集成方案，导致开发和维护成本居高不下扩展性差：每对接一个新工具，都要适配不同的接口和返回格式，系统耦合度高，互操作性弱安全性不统一：缺乏统一 …