Agent 定义被炒作泛化，聚焦功能更重要
- 现在 “Agent”（智能体）概念被营销炒烂了，大家不必纠结定义；
- 更重要的是：它能完成什么任务，可以把工作流也视作智能体。
构建 agent 需要哪些能力
- 准确的判断力：把握项目下一步的方向，知道什么可行，什么不可行及时转换方向。
- 熟练使用各种工具的经验。
- 评估系统的建立
MCP
- 其与 anthirpic 合作了一个介绍 mcp 的课程，用于科普清楚。后续可以学习一下。
- mcp 提供了一个很好的接口标准化方案
- mcp 是用来处理数据集成的
vibe coding
- 这个词被滥用了，使用 ai 辅助编程的时候，有很多需要学习和考虑的事。
- 只有掌握基本的计算机运作原理，才能帮你更好的下达指令。让操作更加精准到位。
- 至少要学习一门编程语言
开发者缺乏 “战术直觉” 和多样工具
- AI 系统开发需要 “经验 + 判断”，新手易走弯路；
- 工具生态就像乐高积木，掌握越多颜色，就能构建更复杂系统。
语音技术与 MCP 协议是潜力股
- 企业重视语音，但开发者社区尚未跟上；
- MCP 标准旨在解决数据集成难题，但目前仍处早期混乱阶段。
AI 创业成功的两个关键
- 速度：执行速度决定成败；
- 技术直觉：理解技术原理的人最稀缺，能快速判断方向对错。