专题演讲嘉宾：陈仲寅

在过去的大模型实践中，我们重塑了软件开发范式，从人工编码逐步转为辅助编码，从最初的工具逐步进化为智能编程助手，编码的体验在飞速发展。在演进的过程中，逐步延伸出了性能、安全、成本等当下的核心问题，而随着系统复杂度的提升和业务定制化需求增强，工具和 Agent 的生态能力逐渐成为提升工程效率、增强平台能力的关键，是未来发展的基石。

本次分享将深入探讨如何通过 MCP 以及 Agent 构建一个可扩展的生态体系，内容涵盖自定义 Agent 的设计与接入方式、如何与一方内部工具集成、MCP 等三方生态工具如何共建。同时，也将展望下一阶段的技术演进方向，包括语言无关的能力扩展方式与云原生场景下的新挑战。

演讲提纲：

1. 当前大模型能力的挑战与限制
   • 大语言模型的能力范式与落地边界
   • 大模型在调用外部系统过程中的典型问题与瓶颈
2. 工具调用架构的演进路径
   • 传统 ToolCall 模式的局限性
   • MCP 的核心价值与架构设计思路
   • 与现有应用工具链的集成与协同机制
   • 工具调用的权限控制与能力隔离方案
3. 构建可扩展的生态能力体系
   • 一方工具链的集成路径与能力打通
   • 自定义 Agent 的接入机制与能力封装模型
   • Multi-Agent 协同的处理链设计与调度逻辑
4. 复杂对话场景下的上下文构建挑战
   • 在 MCP + Multi-Agent 模型下构建稳定上下文
   • 多轮对话中的信息对齐、能力拆解与状态保持
   • 架构设计中的上下文缓存、数据隔离与一致性保障
5. 未来趋势展望
   • 工具能力的深度演进与自动化趋势
   • 云端能力的支撑和协同

听众收益：​

• 系统理解大模型在实际工程化落地中的挑战与解决路径
• 掌握 MCP + Agent 生态体系的设计方法与实践经验
• 前瞻性洞察未来多智能体协同与云原生场景下的技术趋势