近期爆火问题： MCP和A2A有什么区别？

在AI Agent的设计中，意图识别是自然语言理解（NLU）的核心环节，直接影响用户体验和业务目标达成。作为AI产品经理，需从业务场景、技术实现和用户体验三个维度系统设计意图识别方案1. 明确业务需求与意图分类体系- 场景拆解：根据Agent的应用场景（如客服、智能家居、电商导购）梳理高频用户诉求。例如：- 客服场景：咨询、投诉、退款、查询进度等- 智能音箱：播放音乐、设置闹钟、控制设备- 意图分层设计：采用树状结构（主意图→子意图→槽位），避免分类粒度混乱。例如：主意图：订机票├─子意图：查询航班（槽位：出发地、目的地、日期）└─子意图：改签机票（槽位：订单号、新日期）- 兜底策略：设计"未知意图"分类，结合澄清话术（如“您是想查询订单还是联系客服？”）或转人工流程。2. 数据驱动的模型构建- 数据采集与标注：- 通过用户历史对话、搜索日志等获取真实语料。- 标注时需注意同义表达覆盖（如“帮我订票”和“买张去北京的机票”）。- 技术选型方案：- 规则引擎（正则表达式、关键词）：冷启动阶段/高确定性场景（如命令词）- 深度学习（BERT、TextCNN）：复杂语义场景- 大模型微调（Few-shot Learning）：长尾意图识别- 多模型融合：规则兜底+模型预测，例如先用规则处理高频意图，剩余流量走模型。3. 用户体验闭环设计- 容错机制：- 置信度阈值设置（如低于0.7时触发澄清）- 上下文继承（用户说“换一个时间”时继承前文航班查询意图）- 效果评估指标：- 技术指标：准确率、召回率、F1值- 业务指标：任务完成率、转人工率、单次对话解决率（FCR）- 用户感知：用户主动纠正次数、满意度调研- 持续迭代闭环：- 建立bad case分析流程，将误识别样本反馈至标注池- 监控意图分布变化（如新增促销活动可能引发未覆盖的咨询意图）的         

前言以下教程仅针对本人的大大小小几十场暑期实习面试的经验总结，个人背景（双9，无论文、无竞赛、无大厂实习、无奖。）。简历几易其稿，相对于原来的初版，可谓是脱胎换骨，洗经易髓。二月中旬开始面试，到四月中旬陆续收尾。最终斩获字节、腾讯、百度、得物、商汤等多家大小厂offer！剩余淘天、蚂蚁已过hr面，等待排序结果。怎么写简历简历就一个字，吹！只要hold住，就往深了吹。个中滋味需要细细品味。不会写的，搜STAR法则。注意列数据。用百分号表示你的效果提升。用15w(6W)代表你的训练数据量。用7B(2B)表示你的模型大小。用8*A100（2*3090）表示你的训练资源。怎么投简历多投多投多投！建议不...

# 什么是模型上下文协议（MCP）及其作用## 1. 介绍MCP（模型上下文协议）在机器学习和深度学习领域中，模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一种用于规范模型与外部环境交互的协议。它定义了如何将模型嵌入到特定的应用程序环境中，并且能够使模型更好地理解并响应来自应用程序的需求。## 2. MCP可以做什么MCP的主要功能包括但不限于以下几点：- **数据提供**：允许模型获取来自应用程序的数据，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。- **状态管理**：帮助模型维持与外部环境之间的状态信息同步，从而确保模型的行为与实际应用场景保持一致。- **反馈机制**：为模型提供了向应用程序返回结果和决策的渠道，以便进一步优化模型性能。- **交互性增强**：通过定义明确的接口标准，使得模型能够更灵活地与其他系统和服务进行交流。## 3. 结论以上就是关于MCP的基本介绍及其作用。作为一项重要的技术规范，它对于提高模型在实际应用中的适应性和表现具有重要意义。希望本文对初学者有所启发和帮助！

京东云 一面二面合集。Java又Win了,之前海投投了京东，没想到给我面了，感谢东哥。整体面试官比较温和，对我不会的问题不会太压力我，体验感比较好。一面：整体面试难度还可以没手撕1.自我介绍2.Redis和Mysql的区别3. Gateway统一认证是怎么做的4.Runnable和Callable的区别5.HaspMap、HashTable、ConcurrentHashMap三者的共同点和区别6.Spring IOC AOP思想、具体应用7.MySQL慢查询优化8.你在项目中用到了Guava的ratelimiter，这用了什么算法？9.线程的栈帧里面有什么？10.ratelimiter的buc...