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Hello，大家好，我是人月聊IT。今天做下AI和大模型方面的书籍推荐。如果经常看我公众号文章的可能会留意到，我最近小半年的研究重点除了AI工具的使用外，更加重要的还是AI智能体开发和MCP协议集成方面的内容。包括在这方面也输出了大量的分析和实践类文章。
所以今天对于AI智能体开发和MCP各导读和推荐一本书供大家参考。

1. AI智能体开发
   对于AI智能体开发，我个人还是推荐采用开源的解决方案来进行。AI智能体的开发不仅仅是涉及到场景的AI智能知识库+RAG增强检索，也涉及到类似智能问数，自动生成需求文档方案，自动填表等各种和业务相关的智能体AI应用。
   对于AI Agent开发，当前主流的有类似Dify，AutoGen，RagFlow等各种解决方案。我个人实际还是推荐采用Dify，包括我当时也专门做了场景对比如下：
   
   Dify更像是一个面向AI应用的低代码开发平台，而且整体界面简洁，配置简单，同时提供向量存储，可视化Workflow编排能力，也提供主流外部大模型的API集成能力。如果企业内部不仅仅是RAG应用，还涉及到其他业务类AI智能体开发，我们实践下来Dify还是一个最佳的选择。
   
   包括实际我们也在年初就开始了AI智能体工具类开发的实践，也做了类似AI智能问数，AI智能填报，AI自动生成会议纪要，AI知识库等常用的智能体。也将我们自己的集成平台做了AI应用集成，实现了自然语言快速接入接口服务等。整体使用下来Dify的使用体验还是最好。
   上次我和一些专门做数字化规划，架构规划的IT咨询顾问做沟通，我开始推荐了豆包Coze的智能体开发和编排，这个我在前面也专门写过相关的内容，整体易用性也不错。但是朋友还是希望能够基于开源的工具来做一些对客户有用的小工具。所以遇到的最大的问题还是有理工科背景，有最基础的编程知识，但是没有做过具体的大项目开发，能否快速的上手类似Dify这种工具。
   所以今天给大家推荐的这本书《零基础开发AI Agent-用Dify从0到1做智能体》就适合稍微有些技术背景，但是又想做AI智能体的业务人员，咨询顾问，或刚入职场的IT从业人员等。
   这本书我看起来相当来说简单了点，但是正是这样更加适合零基础的人快速上手和入门，包括从最基础的Dify本地环境的安装开始讲起。因为自己安装部署过Dify的可能就知道，Dify本地都是采用虚拟机方式安装部署，需要了解最基本的Docker桌面版，Windows WSL服务等知识，包括Ollama大模型管理平台和Dify的集成等。但是这些内容书里面按照步骤一步一步的讲解的很清楚，完全可以指导你按照步骤去安装和部署。
   这本书没有去讲繁琐的AI Agent底层原理和理论知识。而是完全和案例实操相结合，包括里面谈的AI智能体知识库，标书审核，发票助手，数字员工等都是常见的企业AI智能体应用案例，你按照这些案例去实操完，基本就对Dify的配置，Dify Workflow的涉及，流程的编排，数据的映射，外部能力的调用等有了基础的认识。也知道了从头到尾涉及一个AI Agent的方法和流程。同时这本书对于每一个案例都从场景问题出发，然后进行需求分析和设计，最终才是基于Dify如何开发和配置，整体思路清楚，配置步骤也写的很详细。方便没有基础的人员进行学习和阅读。
   本书采用“方法总结—工具操作—项目实战”的结构循序渐进展开介绍，共9章。首先，本书揭示了Agent在AI应用落地中具有的场景化、流程化、个性化、本地化的价值，总结了生产级Agent的开发流程与开发注意事项。
   然后，本书介绍了Dify的平台特性与使用方式，详细演示了Dify在本地电脑及云服务器上的部署方法与操作步骤，以案例化的形式展示Dify的5种AI应用的特点，并借助10余个案例详细介绍了Dify的18个工作流节点的具体使用方法。最后，本书选取了发票识别与处理、长文档处理、本地知识问答、人才招聘这4个典型的业务场景，用6个典型的项目案例，手把手演示了从需求分析、运行流程、节点设计到运行效果的全链路Agent开发过程，并总结了每个案例的开发经验，为你提供了开发类似功能的Agent的思路。
   当然如果你不希望本地安装部署开源的AI Agent平台，那么还是可以使用Coze在线的智能体开发平台。我在早期也推荐了另外一本基于Coze的智能体开发的书《零基础开发AI Agent-手把手教你用Coze做智能体》。
   为了让更多非技术出身的人能够通俗地理解Agent，并零门槛利用Agent开发平台设计自己的Agent，我们撰写了本书。本书分为入门篇、工具篇、实战篇。入门篇介绍了Agent的概念、发展、与Prompt和Copilot的区别，Agent对个人和企业的价值，以及开发Agent需要掌握的基础知识。
   同时在工具篇详细介绍了Agent开发平台的演进，盘点了国内的主流Agent开发平台，重点介绍了扣子平台的操作要点，并提出了Agent开发的通用流程。实战篇围绕5个典型的Agent使用场景，详细介绍了11个Agent的开发过程。
   再次说明上面推荐的两本智能体开发书籍更加适合有理工科背景，但是没有编程经验的人阅读。因为整个过程和步骤都Step By Step讲得很细。如果本身就是程序员个人还是建议直接阅读在线手册文档更好。
2. MCP协议与大模型集成实战
   首先还是看下MCP协议的简单解释。
   在大模型开发中，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出并开源。它旨在实现大型语言模型（LLM）应用与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成。MCP 协议的核心在于模型上下文，也就是 LLM 在运行过程中所需的所有外部信息和工具，包括数据库、API、文档库等外部数据源，以及计算工具、搜索引擎、第三方服务等。通过 MCP 协议，LLM 应用能够动态访问和集成这些外部资源，从而增强模型的功能性和灵活性。
   MCP 协议的工作原理是，当 LLM 应用需要外部数据或服务时，它会向外部资源发送上下文请求，这个请求包含了所需的数据或服务类型。外部资源接收到请求后，会返回相应的上下文数据，LLM 应用再将这些数据集成到模型中，用于生成响应或执行任务。此外，MCP 协议还支持动态管理 LLM 的对话上下文，确保在多轮对话中保持连贯性。
   MCP 协议的优势在于它能够减少开发时间，因为开发人员可以利用预构建的 MCP 服务器完成常见任务，而不是为每个数据源或工具构建自定义集成。同时，它增强了互操作性，使用 MCP 构建的应用程序可以与任何兼容的工具和数据源无缝协作，从而创建一个真正可组合的生态系统。此外，MCP 协议的模块化设计使得调试、授权、审计和链接等关注点可以标准化并实现一次，然后在整个生态系统中重复使用。总之，MCP 协议通过标准化模型与外部资源的交互方式，提升了 LLM 应用的功能性、灵活性和可扩展性。
   MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。
   官方给了一张图可以参考：

结合这个图更加容易理解。MCP就是大模型和待访问的外部资源或工具之间的一个中间层，这个中间层类似Hub集线器，起到了统一标准，统一接口和适配的作用。这样大模型就可以更加方便地调用和使用外部资源或工具。
简单来说，MCP 不是为了让大模型更聪明，而是为了让开发者更容易、规范、稳定地“指挥”大模型完成任务。就像早期网页开发从拼 HTML 转向用浏览器标准、前端框架统一开发逻辑一样，MCP 的本质也是让“乱糟糟的模型交互逻辑”走向标准化、模块化和工程化。
一句话总结：大模型已经能听懂话了，但 MCP 让它们知道“该听谁的、听多少、听几次、听完该干什么”，这才是构建下一代 AI 系统的基础。
那么如果你是AI大模型应用相关的开发人员，能力要求就不再是简单的AI Agent开发，而是包括了MCP协议集成和A2A智能体应用集成等。

而今天推荐的这本书《MCP协议与大模型集成实战：从协议设计到智能体开发》本书全面、系统地讲解 MCP 的原理机制与工程实现路径。整个书还是从最基础的LLM大模型，Transformer 架构，MCP基础概念，架构，组件和原理协议讲起。以帮助读者从语义协议的视角建立对其整体框架的认知。接着就会聚焦 MCP 与 LLM 模型的通信机制、上下文管理方式、协议格式及生命周期控制策略，是全书技术密度最高的部分。
在有了这些理论基础后进入到MCP实际的开发和集成方面。除了最基础的MCP开发环境的搭建，SDK的使用外。对于我关心的几个关键点，包括MCP Server的开发和配置，MCP和外部工具链的基础，MCP和智能体应用开发的集成，MCP和RAG增强检索的集成等，在本书都有独立的章节进行介绍。同时在最后章节还通过多场景案例展开分析，介绍 MCP 在客服、金融等系统中的实际落地经验，并讨论其生态构建与技术演进趋势。
对于我们团队AI实践，除了前面讲的AI Agent工具集开发外，另外一个重点就是类似当前已有的API能力开放平台，AI知识库等能否作为一个MCP Server集成到大模型里面，实现大模型能力的延伸，而这些我关心的问题基本在书籍里面也做了专门的解答。
与以往只聚焦 Prompt 编排或模型调优的开发实践不同，本书强调协议驱动的上下文语义工程，从系统设计视角看待模型开发问题。本书在确保内容专业性的同时，注重工程可操作性，所有示例代码均可运行，所有架构设计均可复用，适用于构建具备上下文感知能力的智能系统。
本书面向的读者包括大模型平台的系统架构师、企业级智能应用开发者、智能体与 RAG 系统构建者，以及希望深入掌握语境协议机制的研究者与高级工程师。若你希望不止于调用 LLM API，而是构建一个“能控、能扩、能协作”的智能体系统，那么MCP 就是你通往下一代大模型开发范式的关键工具。