MCP 不只是开发工具：生产级 Agent 集成的三条路
Anthropic 系统梳理了 Agent 连接外部系统的三条路：直接调 API、CLI 和 MCP 协议。本文详解生产级 MCP 服务器的设计模式、认证标准化、Tool Search 上下文优化，以及 Skills 与 MCP 的互补定位。
ARCHIVE / INDEX
MCP
按时间与主题浏览长期积累的技术文章。
像 Agent 一样思考：Claude Code 工具设计的进化史
编译自 Claude Code 工程师 Thariq 的长文，复盘工具设计方法论：AskUserQuestion 的三次迭代、Todo 演化为 Task、搜索从 RAG 到 Grep，以及渐进式披露如何在不加工具的情况下扩展 Agent 能力。
Claude Code 终于解决了 MCP 最大的痛点
Claude Code 新增 MCP Tool Search，用懒加载解决 MCP 工具定义预先占满上下文窗口的老问题。本文解析工具搜索的触发阈值与工作流程，对比 Skills 与 MCP 的分工差异，并给出 MCP 服务器开发者打磨 server instructions 的建议。
Notion CEO：每个时代都有“奇迹材料”，现在轮到AI了
Notion CEO Ivan Zhao 长文《蒸汽、钢铁与无限心智》全文翻译，通过类比钢铁与蒸汽机的历史，探讨 AI 作为这个时代的奇迹材料如何重塑知识工作，从提升个人效率到改变组织形态乃至重构经济结构。
Anthropic万字报告揭秘 AI Agents 落地真相
解读 Anthropic《2026 State of AI Agents Report》，报告调研 500 多家企业，发现 57% 已部署多阶段工作流 Agent、80% 看到投资回报、90% 使用 AI 辅助编程，揭示 AI Agents 从试点走向规模化落地的真相。
AI 编程助手的正确打开方式：OpenAI 工程师的实战指南
OpenAI 工程师用 Codex 在 28 天、50 亿 tokens 内做出生产级 Sora 安卓应用，本文提炼其四步方法：把 AI 当新员工培训、用计划文档引导长任务、让多个 AI 并行工作、重新定位人的角色。
OpenAI 和 Anthropic 居然合作了？聊聊 Agentic AI 基金会背后的野心
OpenAI、Anthropic 联合 Block 成立 Agentic AI 基金会并把核心开源项目捐给 Linux Foundation，本文类比当年 CNCF 统一容器编排的历史，解读这场合作背后争夺 AI Agent 标准话语权的野心。
当 Kubernetes 遇见 AI：云厂商如何为大模型训练重塑基础设施
Google Cloud 实验环境跑通 13 万节点 GKE、AWS 支持 10 万节点 EKS，本文从 xAI、Meta、Anthropic 的算力竞赛切入，剖析云厂商如何为大模型训练重塑超大规模 Kubernetes 集群的底层基础设施。
Agent RFT 深度解析：如何让 AI 智能体自我进化
OpenAI 在 Build Hour 分享的 Agent RFT 强化微调走了一条与人工调 Prompt 完全不同的路，让 Agent 在真实任务中试错、对了奖励错了惩罚，从而自我进化找到最优路径，本文是视频学习笔记与要点梳理。
上下文工程：为什么你的 AI Agent 总是“断片”？
AI Agent 处理复杂任务时为什么总是断片健忘？本文结合 Chroma 上下文腐烂实验和 Manus、Anthropic、Cursor 等团队的实战经验，用管理计算机内存的思路讲清上下文工程的缓存、压缩与筛选方法。