ChristopherWu

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🏢  hika
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ChristopherWu 最近回复了
@wuyadaxian 是就好咯。。
设计规划可以看看这个: https://www.aiprotocolshub.com
把主流的 Function Calling 、ChatML 、MCP 、ReAct 等协议的标准、教程和实现示例都汇总了一下,还有测试工具
@kneo 谁不想偷懒啊
@CottLin 看第一第二张截图呀,用来面试别人,魔法打败魔法
13 小时 38 分钟前
回复了 JustW 创建的主题 程序员 探索 MCP-我的学习与实践笔记
aiprotocolshub.com

其实不只有 MCP 一种协议,我用上面的网站都整理起来了。LCEL 比 MCP 早很多



| 协议 | 主要优势 | 主要劣势 | 最佳使用场景 | 实现复杂度 |
| :--------------- | :------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------- | :------------------------------------ | :--------- |
| Function Calling | 标准化的函数调用格式强大的参数验证与多种 API 和工具兼容 | 依赖于准确的函数描述复杂参数可能出错需要额外的错误处理 | 工具调用、API 集成、数据检索任务 | 中等 |
| ChatML | 清晰的角色定义广泛的行业支持简化多轮对话管理 | 元数据支持有限无官方标准规范多模态内容支持不完善 | 聊天机器人、客服系统、多轮对话应用 | 低 |
| MCP | 支持复杂的多智能体协作灵活的智能体通信路由可扩展性强 | 实现复杂资源消耗较高调试难度大 | 多智能体系统、协作任务、复杂问题解决 | 高 |
| ReAct | 结合推理和行动能力提高复杂任务处理能力增强对环境的适应性 | 需要精心设计的提示模板可能陷入推理循环 Token 消耗较大 | 推理密集型任务、需要环境交互的场景 | 中等 |
| LCEL | 组件化和可重用性强强大的链式调用能力丰富的内置组件 | 学习曲线较陡峭依赖 LangChain 生态灵活性有一定局限 | 数据处理管道、复杂工作流、构建 RAG 系统 | 中高 |
@andy101wong 当然支持,直接一句话,自动写面试评价了,美滋滋
@brave256 托管的,前端菩萨 vercel
既然有 500 个,考虑一下投资 hika.fyi ? 我们对个人投资者也持开放态度
我还做了 RougeLike 扫雷呢。。
挺厉害的, 能坚持做~
我坚持做过一些事情就知道这有多难
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