AI Agent 是一种能够感知环境、进行推理、做出决策并执行行动的智能系统。它不仅仅是简单的问答，而是能够完成复杂任务的"智能体"。
ReAct (Reason + Action) 是一种让语言模型通过交替进行推理和行动来解决问题的框架。
MCP (Model Context Protocol) 是 Anthropic 提出的标准化工具调用协议，让 AI 能够标准化调用外部工具与服务。这是我们"调整 MCP"的核心操作对象。
Dify 提供了强大的 Agent 功能，让你可以轻松构建具备工具调用能力的智能助手。
将 AI 应用从原型推向生产环境需要考虑的工程化问题，包括部署、监控、安全等方面。
容器化部署：使用 Docker 容器化 AI 应用，便于在不同环境中部署和扩展。
API 网关：通过 API 网关统一管理多个模型服务，实现负载均衡和限流。
Kubernetes 编排：对于大规模部署，使用 Kubernetes 进行容器编排和自动扩缩容。
性能监控：监控 API 响应时间、吞吐量、错误率等关键指标。
成本监控：跟踪 Token 消耗、API 调用次数，控制成本支出。
日志管理：记录所有请求和响应，便于问题排查和审计。
数据加密：传输和存储数据时进行加密，保护用户隐私。
访问控制：使用 API Key、OAuth 等方式进行身份验证和授权。
内容安全：对输入输出内容进行审核，防止有害内容生成。
A/B 测试：对比不同提示词、模型参数的效果，选择最优方案。
评估指标：使用 BLEU、ROUGE、人工评估等方式衡量输出质量。
持续迭代：根据用户反馈和评估结果持续优化模型和系统。