从 Function Calling 到确定性编排：生产级 AI Agent 工具调用层的工程化
从 Function Calling 协议本质出发，构建一个可落地的工具调用运行时，并讨论确定性编排与自由规划的取舍、生产级必补的三个工程坑，以及 Agent 的适用边界。
工具调用
MCP 协议深度实战:AI Agent 通用互操作协议的架构设计与工程落地
深度解析 Anthropic 推出的 Model Context Protocol (MCP) 协议架构设计原理、三大核心原语(Tools/Resources/Prompts)、传输层抽象以及生产环境工程实践,涵盖安全、可观测性、容错和扩展性等关键话题,并对比 MCP 与 A2A 协议的互补关系
Model Context Protocol (MCP) 深度实战：构建类型安全的 AI 工具调用协议
深入剖析 Model Context Protocol 的架构、生命周期与四大核心原语（Tools/Resources/Prompts/Sampling），并分别用 TypeScript 官方 SDK 与 Rust 裸 JSON-RPC 从零构建可用 MCP Server，涵盖 stdio 与 Streamable HTTP 传输及安全最佳实践。
MCP 协议与 AI Agent 生产级工具调用架构深度实践
深入分析 MCP 协议架构与生产级 MCP Server 设计，涵盖会话生命周期、权限控制、Prompt Injection 防御、性能工程及 A2A 协议互补关系
MCP协议深度解析：AI Agent通信的革命性标准
深度解析MCP协议：AI Agent通信的革命性标准。从架构设计到核心能力（Tools/Resources/Prompts），从JSON-RPC实现到企业应用场景，全面剖析LLM与外部世界的标准化连接方式。
