在大型语言模型（LLM）与企业级软件系统的集成进程中，上下文提供的摩擦力一直是限制人工智能应用深度的核心瓶颈。传统的架构范式高度依赖于静态的检索增强生成（RAG）管道或高度定制化、紧密耦合的应用程序接口（API）集成。这些传统方法不仅维护成本高昂，且难以适应底层数据模式的动态演进。模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的出现从根本上改变了这一现状，它为人工智能系统 ...

伴随模型能力持续跃迁，简单调用 LLM API、套一层提示词就能做产品的时代，已经走到尽头。 AI 应用正在从“单次生成”，迈向“持续执行”。下一代软件系统，不再只是把大模型接进工作流，而是围绕一层全新的 agent orchestration 架构展开：它负责让智能体自主规划、调用工具、编写代码、管理文件、压缩上下文、调度子智能体，并在长时程任务中保持连贯行动。 这也意味着：简单封装 AI 的时 ...