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MCP
Agenta:AI agent 下一個麻煩點,不是會不會跑,而是誰能安全地把它排進日常工作
Agent 進公司後,真正要改的不是工具,而是管理方式
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
MCP 導入坑:不是把工具都接上,Agent 就會變可靠
kagent:把 AI Agent 放進 Kubernetes,不是比較潮,而是把責任邊界拉回平台層
Mastra 值得現在看嗎?TypeScript 團隊需要的不是更多 Agent Demo,而是能放進產品裡的工程骨架
VoltAgent 值得現在看嗎?當 AI agent 從 demo 變成產品,真正缺的不是又一層 prompt,而是工程化控制面
MCP Server 導入坑:別把它寫成一次性工具膠水
Docling 值得現在看嗎?真正難的不是把 PDF 轉成文字,而是你把版面、表格與脈絡一起弄丟了
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