MCP由Anthropic公司制定的模型-工具调用接口协议，模型通过系统提示词调用指定工具和接收返回的内容。官方介绍：Introducing the Model Context Protocol工具开发工具开发者只需要结合接口协议关注MCP Server官方教程：Connect to local MCP servers网友の实现：MCP (Model Context Protocol)，一篇就够了。 - LastWhisper的文章 - 知乎
DevOps以目标导向作为输入信息，这与大模型根据用户的PRD（Product Requirement Document）1、平台：dify、cozen2、项目：OpenClaw项目及衍生产品，如QClaw、WorkBuddy。Skills多模态大模型本质上集成了许多内部工具对不同的输入信息进行解析，最后转换成token进行计算。MCP(Model Context Protocol)大模型调用工具的过程包括工具定义，然后将工具处理结果交给模型，这一点与模型与用户之间输入、输出的token计算方式是一样的。为了满足不同工具跟模型的适配性，MCP类比主机与外设之间常见的USB接口协议。Elements工具名称、描述、参数，这是MCP中模型对工具调用的重要提示词信息python { "name": "real_file", "description": "从代码中读取内容", "parameters": { "filename": "文件名称", "filepath": "文件路径" } }
路线1、Transformer架构，分为bert(embedding)、gpt(LLM)两种核心2、LLM，开发平台有Huggingface、魔搭社区3、私有化部署，开发平台有Ollama4、预训练(pre-training)与指令微调<SFT(Surpervised Fine-Tuning)、Prompt Tuning、Lora>5、量化、蒸馏、剪枝智能助手——本地知识库查询、检索1、代码开发，Llamaindex、LangChain2、图形工具，AnythingLLM、MaxKB.补充1、对话/指令微调又叫post-training，对话本质上也属于Prompt Tuning2、开源框架是从宏观层面对向量数据库构建和索引、大模型API接口、指令微调（prompt-enginerring、temperature、top_k等超参数）进行整合，用于对垂类大模型快速部署3、幻觉解决方式，自我对话（推理）、上下文对话窗口、网络搜索要成为大模型算法工程师，至少应该掌握哪些内容？来自一线算法工程师的建议
背景介绍在Windows上为开源Openclaw项目创建一个虚拟机作为试验平台操作1、在<启用或关闭Windows功能>中，打开Windows上的虚拟化功能；在两种虚拟化工具：WSL和Hyper-V中任选其一，我们这里用的是WSL-2.0（Windows System for Linux），然后等待系统重启2、使用wsl.exe list --online查看当前支持的Linux发行版本，然后可以选择在WinStoreApp或Linux官网下载。3、进入Docker官网下载docker engine，并获取Openclaw项目的镜像文件（image），然后使用docker命令创建该项目的容器（container）4、至此，你已经可以通过docker运行这个项目了一点建议1、OpenClaw作为AI-Agent（智能体）的范例，优点是：模仿人类思考使用工具的创造性自动化，所以可以在推理大模型和Skills（外部工具）方面加深理解，DIY自己的业务场景2、Agent作为AI前沿科技尚且不成熟，合理使用，规避风险