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EP165:AI 代理与 MCP 的对决

Posted on 2025-06-01

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如果缓慢的 QA 流程成为您或您的软件工程团队的瓶颈,并因此导致发布速度变慢 — — 您需要查看 QA Wolf。

QA Wolf 的 AI 原生服务支持 Web 和移动应用程序,在几周内提供 80% 的自动化测试覆盖率,并通过将 QA 周期缩短至几分钟帮助团队以 5 倍的速度交付。

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好处是什么?无需再进行手动端到端测试。无需再进行缓慢的 QA 周期。生产环境中不会再出现任何 bug。

借助 QA Wolf, Drata 的 80 多名工程师团队实现了 4 倍的测试用例和86% 更快的 QA 周期。

安排演示以了解更多信息


本周的系统设计复习:

  • AI 代理与 MCP 对比

  • HTTPS 如何工作?

  • 如何学习 Kubernetes?

  • 最常用的 6 种服务器类型

  • 具有第三方集成的 Amazon Key 架构

  • 正在招聘:顶级人工智能初创公司和人工智能职位

  • 赞助我们


AI 代理与 MCP 对比

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AI代理是一种软件程序,它可以与环境交互,收集数据,并利用这些数据实现预定目标。AI代理可以选择最佳操作来实现这些目标。

人工智能代理的主要特征如下:

  1. 代理无需人工持续干预即可执行自主操作。此外,它们还可以由人类参与控制。

  2. 智能体拥有记忆功能,可以存储个人偏好并实现个性化。它还可以存储知识。法学硕士 (LLM) 可以承担信息处理和决策功能。

  3. 代理必须能够感知和处理来自其环境的信息。

模型上下文协议 (MCP) 是 Anthropic 为使 AI 模型更加强大而推出的新系统。

它是一个开放标准,允许 AI 模型(如 Claude)连接到数据库、API、文件系统和其他工具,而无需为每个新集成编写自定义代码。

MCP 采用客户端-服务器模型,包含 3 个关键组件:

  1. 主持人:像Claude这样的AI应用

  2. MCP 客户端:AI 模型(如 Claude)内部的组件,允许其与 MCP 服务器进行通信

  3. MCP 服务器:连接 AI 模型和外部系统的中间人

交给你:你使用过 AI Agents 或 MCP 吗?


使用更智能的静态代码分析阻止软件侵蚀(赞助)

本次网络研讨会“正确使用静态代码分析”探讨了静态代码分析如何成为维护代码质量、防止软件侵蚀和确保长期可维护性的有力盟友。

无论您从事汽车、医疗、嵌入式系统还是其他安全关键行业,您都将获得实用的见解,以发现设计偏差、管理架构一致性以及避免 C 和 C++ 代码库中的常见陷阱。

在这个 40 分钟的网络研讨会中,我们将分解现实世界的挑战,并展示如何深思熟虑地使用静态分析来帮助您从内到外构建更强大、更可靠的系统。

立即观看


HTTPS 如何工作?

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超文本传输​​协议安全 (HTTPS) 是超文本传输​​协议 (HTTP) 的扩展。HTTPS 使用传输层安全性 (TLS) 传输加密数据。如果数据在线被劫持,劫持者得到的只是二进制代码。

数据如何加密和解密?

步骤 1 – 客户端(浏览器)和服务器建立 TCP 连接。

步骤 2 – 客户端向服务器发送“客户端问候”。该消息包含一组必要的加密算法(密码套件)以及服务器支持的最新 TLS 版本。服务器会响应“服务器问候”,以便浏览器了解其是否支持这些算法和 TLS 版本。

然后,服务器将 SSL 证书发送给客户端。证书包含公钥、主机名、有效期等信息。客户端验证证书。

步骤3 – 验证SSL证书后,客户端生成会话密钥并使用公钥对其进行加密。服务器接收加密的会话密钥,并使用私钥对其进行解密。

步骤 4 – 现在客户端和服务器都持有相同的会话密钥(对称加密),加密数据在安全的双向通道中传输。

HTTPS 在数据传输过程中为什么要切换到对称加密呢?主要有两个原因:

  1. 安全性:非对称加密是单向的。这意味着,如果服务器尝试将加密数据发送回客户端,任何人都可以使用公钥解密数据。

  2. 服务器资源:非对称加密增加了相当多的数学开销,不适合长时间会话的数据传输。

交给你:与 HTTP 相比,HTTPS 增加了多少性能开销?


如何学习 Kubernetes?

Kubernetes 是一个开源容器编排平台,可自动执行容器化应用程序的部署、扩展和管理。

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  1. 核心概念和架构
    这包括什么是 Kubernetes、集群、节点、Pod、控制平面和工作节点等主题。

  2. 工作负载和控制器
    这包括 Pod、ReplicaSet、Deployment、StatefulSet、Job、CronJob、Labels、Selectors 和 Autoscalers(HPA、VPA 和 Cluster Autoscaler)等主题。

  3. 网络和服务管理
    这涉及集群网络模型、服务(ClusterIP、NodePort、LoadBalancer)、Ingress 和网络策略等主题。

  4. 存储和配置
    这包括卷、持久卷、持久卷声明、存储类、配置映射、机密和有状态应用程序等主题。

  5. 安全与访问控制
    这涉及 RBAC、服务帐户、机密管理、准入控制器、Pod 安全、TLS 和 API 访问等主题。

  6. 工具、可观察性和生态系统
    这包括 kubectl、YAML 文件、Helm Charts、CI/CD 集成、GitOps、日志记录、监控和 EKS 等主题。

交给你:你还想在学习 Kubernetes 的列表中添加什么内容?


最常用的 6 种服务器类型

diagram, schematic

  1. Web 服务器:
    托管网站并通过互联网向客户提供网络内容

  2. 邮件服务器:
    处理跨网络的电子邮件发送、接收和路由

  3. DNS 服务器:
    将域名(如 bytebytego.com)转换为 IP 地址,使用户能够通过人类可读的名称访问网站。

  4. 代理服务器:
    充当客户端和其他服务器之间的网关的中介服务器,提供额外的安全性、性能优化和匿名性。

  5. FTP 服务器:
    促进客户端和服务器之间通过网络传输文件

  6. 源服务器:
    托管内容的中心源,这些内容被缓存并分发到边缘服务器,以便更快地交付给最终用户。

交给您:您认为哪种类型的服务器对您的在线体验最重要?


具有第三方集成的 Amazon Key 架构

Amazon Key是一种非常方便的方式,可以将您的包裹安全地送到您的车库或多户住宅内。

我们与Kaushik Mani和Vijayakrishnan Nagarajan坐下来,了解一个小型副项目如何发展成为一个全球平台:现在每年为超过 1 亿个安全门解锁提供支持。

graphical user interface

这个故事充满了宝贵的教训:

  • 在数千个地点扩展物联网基础设施

  • 为现实环境构建有弹性、现场就绪的硬件

  • 克服冷启动和连接挑战

  • 设计微服务架构以实现全球扩展

  • 创建一个安全、合作伙伴就绪的平台来支持第三方集成

  • 以及更多

请在此查看完整的新闻通讯。


正在招聘:顶级人工智能初创公司和人工智能职位

本周快速发展的人工智能初创公司中最具影响力的职位

  • Pano AI 人工智能平台软件工程师

  • Mutiny 高级软件工程师(AI 产品)

  • Vercel 金融基础设施高级软件工程师

  • Otter.ai 高级软件工程师

  • Waymo 高级软件工程师、机器学习基础设施、预测规划师

  • Gatik 高级全栈工程师

  • Waabi 模拟平台高级/主管软件工程师

  • Nuro 高级嵌入式软件工程师

本周高薪软件工程师职位

  • Anthropic 机器学习性能与扩展工程经理

  • WorkAsPro 数据平台工程总监

  • TikTok 信任与安全工程经理

  • Netflix 高级全栈软件工程师

  • 领英GTM 工程副总裁

  • Stripe 发票产品高级后端工程师

  • 康卡斯特东北部销售工程副总裁

  • Salesforce 高级软件工程师,iOS

今天最新的 ML 职位 – 立即招聘!

  • Adobe 首席机器学习服务工程师

  • Tinder 机器学习高级软件工程师

  • Uber 机器学习高级工程经理

  • Waymo 高级机器学习软件工程师

  • Affirm 高级机器学习工程师(ML Portfolio)

  • 亚马逊机器学习工程师

  • 雅虎高级机器学习工程师

  • Atlassian 机器学习工程首席数据科学家


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将您的产品展示给超过 1,000,000 名技术专业人士。

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原文: https://blog.bytebytego.com/p/ep165-ai-agent-versus-mcp

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