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本地 MCP 服务器安装门槛高：要装运行时、手改 JSON 配置、处理依赖。Desktop Extensions 把服务器和全部依赖连同一个 manifest.json 打成 zip 包（现扩展名 .mcpb），双击即可安装；配置收集、密钥存储、跨平台、自动更新、企业管控都由宿主应用负责，规范和工具链也已开源。

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Claude 的 Research 功能采用编排者-工作者架构：主智能体制定计划，并行派出子智能体搜索，再由引用智能体补出处。多智能体有效主要因为能投入更多 token（成本约为聊天的 15 倍）。文章总结了八条提示原则、小样本起步加 LLM 评委的评测方法，以及有状态长流程的生产可靠性挑战。

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百度硅谷 AI 实验室 2015 年的论文：用一个从频谱直接输出字符、以 CTC 损失训练的深层 RNN，取代传统语音识别中手工设计的多级流水线，几乎不改结构就能同时做英语和普通话。关键是更深的模型（BatchNorm、SortaGrad）、上万小时数据和高性能训练系统。数据每增加 10 倍，词错率相对下降约 40%。

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仿照经典的“12-Factor App”，从工程实践角度总结出 12 条（外加附录 1 条）构建生产级 LLM 应用的原则。核心主张：好的智能体大部分是普通软件，LLM 只在合适的位置做决策；提示、上下文窗口和控制流都应该由开发者自己掌控。