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3邓明轩_v4.pdf

上传人: 拾亿 编号:751806 2025-07-29 58页 7.80MB

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本文主要内容概述如下: 1. **LLM Agent开发新范式**:介绍了基于大型语言模型(LLM)的Agent开发新范式,包括语言解析机制、限制以及整体思路。 2. **MCP架构**:详细阐述了MCP(Model Coordination Protocol)架构,它通过客户端-服务器模式实现LLM模型与外部服务的通信。 3. **Strands Agents SDK**:由AWS主导的开源Agent开发框架,提供易上手、生产级的应用软件库。 4. **E2B项目**:开源的AI代码解释基础设施,提供安全的代码执行环境。 5. **AgentCore**:AWS推出的新工具,旨在简化AI Agent的生产部署,提供运行时、网关、记忆管理、浏览器会话和代码解释器等企业级服务。 核心数据引用: - **MCP架构**:Host应用、MCP客户端、MCP服务器和资源四个组成部分。 - **Strands Agents SDK**:提供包括文件操作、Shell集成、记忆工具等在内的内置工具集。 - **E2B操作流程**:包括代码执行请求、解析沙箱Node位置、请求路由至沙箱等步骤。 - **AgentCore**:提供运行时、网关、记忆、浏览器和代码解释器等企业级服务。 关键点分条列出: - LLM Agent开发关注自然语言的解析与执行。 - MCP架构促进了LLM模型与外部服务的标准化通信。 - Strands Agents SDK简化了Agent的开发流程。 - E2B项目为AI代码提供了安全的执行环境。 - AgentCore是AWS推出的全面解决方案,用于构建、部署和管理AI Agent。
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