系统介绍知识图谱的核心概念、数据结构、构建流程、存储查询、典型应用,以及它与大语言模型、RAG 和 Agent 的结合方式
从产品定位、交互方式、代码上下文、工具权限、MCP 生态、自动化能力和适用场景对比 OpenAI Codex 与 Claude Code,给出实际选型建议
系统拆解 AI Agent 的评估方法:任务成功率、轨迹评估、工具调用评估、LLM-as-Judge、人工验收与可观测性闭环
系统拆解大模型工具调用机制:函数描述、JSON Schema、工具选择、参数生成、执行回填、并行调用、错误恢复与安全边界
系统拆解 Model Context Protocol 的核心原理:Host/Client/Server 架构、JSON-RPC 协议、Tools、Resources、Prompts、Sampling、Roots 与安全边界