全量MCP规范的隐藏力量:为何“跑得起来”还不够
这场由微软 VSCode 团队的 Harald Kirschner 带来的演讲,讨论的不是如何快速搭建一个 MCP Server,而是为什么只有“完整支持 MCP 规范”,你才能真正释放它的能力。从动态发现、工具控制到采样与有状态工具,演讲揭示了许多开发者忽略却至关重要的设计初衷。
这场由微软 VSCode 团队的 Harald Kirschner 带来的演讲,讨论的不是如何快速搭建一个 MCP Server,而是为什么只有“完整支持 MCP 规范”,你才能真正释放它的能力。从动态发现、工具控制到采样与有状态工具,演讲揭示了许多开发者忽略却至关重要的设计初衷。
在这场题为“MCP is all you need”的分享中,Pydantic作者Samuel Colvin用一场真实的代码演示,解释了为什么MCP正在成为连接大模型与工程系统的关键抽象。本文还原他的核心观点、演示脉络,以及他对“复杂AI应用为何必须先变简单”的判断。
Apify 创始人 Jan Curn 提出一个激进判断:通用智能不会诞生于更大的模型,而是来自大量自治 Agent 的互动。通过 MCP,这些 Agent 首次具备“发现工具、购买服务、协同工作”的能力,一个真正的 Agentic Economy 正在出现。
这场来自微软的分享,罕见地把GitHub Copilot的演进路径、Agent Mode的真实使用方式,以及MCP(Model Context Protocol)如何接入现实系统串成了一条完整链路。即使你没看过视频,也能从中理解:AI 编程助手正在如何从“建议代码”走向“完成任务”。
Lexica 创始人 Sharif Shameem 在一次演讲中提出了一个反直觉但极具力量的观点:真正推动生成式 AI 和技术突破的,并不是宏大的路线图,而是持续的好奇心与具体可感的 Demo。这篇文章还原他的核心论点、关键案例与方法论,解释为什么“跟着好奇心做 Demo”可能是 2025 年最重要的工程能力。
这是一场来自 Replicate 的自我反省式演讲。Zeke Sikelianos 以 Andrej Karpathy 的一次“随手黑客松”项目为线索,讲述了一个残酷但正在发生的转变:AI 产品的第一用户,已经不再是人,而是大语言模型本身。
这是一场由 ComfyUI 原作者 ComfyAnonymous 亲自讲述的完整工作坊。从个人项目的诞生,到被数百万创作者和大厂采用,再到节点式工作流为何能承载生成式 AI 的未来,这场演讲给出了许多只有一线开发者才能说出的真实判断。
这是一次几乎失控的成功。Luma AI 在发布首个视频生成模型 Dream Machine 后,4天内涌入百万用户,基础设施被瞬间压垮。本文复盘演讲者在真实压力下的决策、失误与反直觉选择,拆解他们如何重构推理系统、处理公平调度与突发流量,以及从“非常糟糕的早期方案”走向可持续扩展的关键经验。
这是一次罕见的内部视角分享:Google Photos 工程师 Kelvin Ma 讲述了 Magic Editor 等功能背后的技术演进与真实取舍。从传统计算摄影到生成式 AI,从云端到端侧,这个拥有 15 亿月活用户的产品,如何在“好看、可控、可规模化”之间做选择。
在这场演讲中,Bespoke Labs 创始工程师 Ryan Marten 复盘了 OpenThoughts 项目的完整探索过程:为什么 DeepSeek R1 的成功让他们意识到“数据配方”才是推理模型的关键,以及他们如何通过系统化实验,把监督微调(SFT)的推理能力推到新的高度。