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Anthropic官方给出的【如何通过代码执行+MCP，来构建更高效的AI智能体】，把token消耗从15万降到了2千，时间/费用节省98% 随着连接工具的增多，直接工具调用方式导致的Token消耗过高、智能体效率降低问题 核心思想，把MCP服务器视为代码API，非直接的工具调用，让智能体编写代码来与MCP服务器交互 来增强智能体上下文效率、降低成本、减少延迟，也可以增强智能体处理复杂任务的能力，同时兼顾隐私 工具发现机制，把MCP工具组织成文件系统结构，比如，servers/google-drive/getDocument.ts，智能体可以通过探索文件系统来按需发现和加载所需的工具定义，无需一次性加载所有工具 代码编排，智能体不再直接调用工具，而是生成一段代码比如TypeScript，这段代码会调用封装好的函数来与MCP工具交互，比如说，将“从Google Drive下载会议记录并附加到Salesforce线索”的任务，转化为一段包含 gdrive.getDocument() 和 salesforce.updateRecord() 调用的代码 隐私保护上，中间结果默认保留在执行环境中，只有明确记录或返回的数据才会进入模型的上下文 对于敏感数据，比如个人身份信息 PII，MCP客户端可以在数据到达模型之前对其进行脱敏，并在需要时再进行反脱敏，确保敏感信息永远不会直接暴露给模型 #MCP #AIagent
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which of my colleagues went to a yacht party and didn't invite me? (yuck) 🤔
Head of Talent for a16z speedrun - ex @RiotGames, @Scopely, @Amazon - lover of games, poker, surfing, running, meme'ing
Trump has characteristics of a king.
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
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可能有遗漏，如果想要入选的朋友，请参考仓库readme .md之中的格式，在issue之中填写（并在此post之中留言）。 我预计本周末批量更新到仓库之中。