鐵人檔案
這次我想用 30 天的時間，從 Python 開發基礎一路走到 AI Agent 的實際應用。內容會涵蓋 MCP、Agent Framework、多代理協作、記憶、評估與安全等主題，也會實際使用 ADK、LangGraph、OpenClaw 等工具進行實作。
希望不只是介紹名詞，而是把每個技術之間的關係、適合使用的場景，以及實際開發時可能遇到的問題整理出來。最後也會透過完整實作，將前面學到的內容串在一起，整理出一條從 Python、MCP 到 AI Agent 的學習路線。
為什麼想挑戰這個題目？ 這半年看了不少 MCP、Agent、Multi-Agent 的文章，很多教學第一步都是： client = OpenAI(api_key...
昨天先把本機模型選好，今天開始補第一塊地基。 看到「型別提示、dataclass、Pydantic」可能會覺得有點基礎，但如果後面要碰 MCP，這幾個東西其實很...
前兩天把模型跟資料結構準備好，今天來處理另一個後面會一直遇到的東西：async / await。 如果去看 MCP Python SDK，很快就會看到大量： a...
前面三天把型別、Pydantic 和 async 補起來之後，今天來到 Python 地基的最後一天。 接下來寫 MCP 時，會一直看到這三種東西： @mcp....
前四天都在補地基，今天終於開始讓專案真的動起來。 今天做兩件事： 用 uv 把專案骨架建起來 從最基本的 HTTP 請求開始，真的呼叫第一支 LLM API...
Day 6：MCP 是什麼？Host / Client / Server 的三角關係 昨天我們已經讓模型成功呼叫工具。 流程其實不複雜： 模型決定要用工具...
昨天把 MCP 的 Host、Client、Server 三個角色拆開來看。 其中 Server 的工作，是把能力提供給 Client。但「提供能力」不只有 T...
前兩天講了架構和原語。今天完全不用 MCP SDK，只用 Python 標準函式庫，手寫一個 MCP Server 和一個 Client。 然後拿那支手刻 cl...
昨天把 MCP 的 JSON-RPC 訊息拆開來看，知道 initialize、tools/call 這些訊息實際長什麼樣。 但還有一個問題： 這些 JSON...
昨天把 MCP 的兩種傳輸方式拆開來看。 stdio 適合跟著本機應用一起跑，Streamable HTTP 則適合獨立部署成服務。 今天先不再拆協定了。 前九...
