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AI 工具解析

MCP 工具接得越多，Agent 不一定越強，可能只是越難管

Kilo Code：開源 AI coding agent 正在從編輯器外掛，長成跨工作流的工程入口

Agno 快評：它不是少寫幾行 Agent 程式，而是想把 Agent 變成可營運平台

Parlant：客戶-facing AI Agent 真正難的不是會聊天，而是能不能穩定照規則做事

MCP 導入坑：不是把工具都接上，Agent 就會變可靠

RAGFlow：RAG 真正難的不是接向量庫，而是把文件變成可信上下文

Roo Code 快評：適合想留在 VS Code 的 agent workflow，但別把多模式誤會成多一個團隊

kagent：把 AI Agent 放進 Kubernetes，不是比較潮，而是把責任邊界拉回平台層

Pydantic AI 值得現在看嗎？它真正賣的不是 agent 魔法，而是 Python 團隊熟悉的工程邊界

OpenCode：開源 AI coding agent 真正要比的，不是會不會寫 code，而是能不能進入團隊工作流