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一份超硬核的技术文章最近在开发圈里刷了屏，主角是「模型上下文协议」（Model Context Protocol，简称MCP）。这玩意儿近几周迅速从“有点酷”的新概念，变成了连接第三方工具和大语言模型聊天助手的“事实标准”。不过别只看表面风光，MCP的坑可真不少。 文章作者一边是MCP的铁杆粉丝，一边又忍不住吐槽它的种种“缺陷”。全文从多个角度梳理了MCP的问题，包括协议安全性、用户体验、语言模型的信任风险、数据访问控制混乱，以及对LLM能力的过高期待。 简单来说，MCP是让各种聊天助手（比如Claude、ChatGPT、Cursor等）能外挂不同插件、连接各种数据源的通用桥梁。用户只需一句话，比如“帮我查一下论文有没有漏掉引用，再把灯变成绿色表示搞定”，就能让三个不同的MCP服务器协同作业，完成这个复杂任务。 看起来高效又聪明，但问题也不少： 第一坑：安全问题 协议早期压根没定义身份验证，后来匆忙补上也引来一堆争议。更离谱的是，很多MCP工具需要用户下载并运行代码，万一是恶意代码直接本地沦陷。另外，工具默认信任输入，甚至直接执行代码，导致中招风险飙升。 第二坑：用户体验差 MCP虽然对LLM友好，但对人类不太友好。比如协议没考虑工具风险等级——有的能订机票，有的能删文件，万一不小心“连点确认”，度假照就全没了。更别说还没有流量成本控制，结果就是传一堆大文本内容，每次响应都烧钱。协议也只支持非结构化文本输出，复杂交互场景（比如打Uber或发动态）根本搞不定。 第三坑：LLM信任危机 MCP进一步加大了提示注入（Prompt Injection）的风险。工具有时能篡改系统指令，甚至还可以“换皮骗点击”。更高级的黑招包括把敏感文件内容传给第三方，或者通过工具名称伪装成官方接口。只要用户稍不注意，数据泄漏不是梦。 第四坑：权限幻觉 许多公司以为“员工能看什么，AI助手就能看什么”，但事实远没那么简单。AI聚合数据的能力太强，结果可能让员工获得一些“技术上可以，但不该有”的敏感信息。比如根据公开消息推测公司财务、识别匿名反馈人、计算预期营收等操作，都是灰色地带。 第五坑：LLM自身不靠谱 MCP的好用前提是LLM能稳定、准确地使用这些工具，但现实是，不少模型连简单任务都完成不了。即使工具接好了，LLM可能因为提示太长反而性能下滑。不同模型对工具描述方式的偏好也不一样，开发者根本抓狂。 总结来看，MCP的初衷很美好，让AI助手更强大、更自由地使用各种数据和服务。但现实是，协议、应用和用户都得一起努力，才能避免“神操作变事故现场”。设计好协议路径、开发者做好防坑提醒、用户增强风险意识，才是未来MCP生态健康成长的关键。

据《金融时报》爆料，由OpenAI联合创始人、前首席科学家Ilya Sutskever主导的AI新创公司Safe Superintelligence（简称SSI），最新一轮融资金额高达20亿美元，公司估值飙升至320亿美元。 这家神秘感十足的AI初创企业，早前已经低调拿下10亿美元资金，还一度传出另一笔同等规模的融资正在酝酿中。尽管SSI方面对这笔新融资保持沉默，但据称此次融资由Greenoaks领投。 话说Sutskever自2024年5月从OpenAI“体面”离场之后，就一头扎进了这家新公司。据说他当时在一场未遂的“宫斗”中疑似参与逼宫现任CEO Sam Altman，风波过后干脆拉上Daniel Gross和Daniel Levy一同创业。 SSI的理念简单粗暴：目标只有一个，产品也只做一个——“安全的超级智能”。这听起来像是科幻片设定，但团队看起来玩得很认真。 至于这个“安全超智”产品现在到底进展如何？没人知道。SSI官网目前也只是一个极简主义风格的页面，上面只写着一段“使命宣言”，不禁让人好奇背后到底藏着什么秘密大招。

智能体开发不再是未来主义幻想，谷歌用Agent Development Kit（ADK）把它打造成了“上手即用”的现实利器。打造像天气助手那样的AI智能体只是第一步，真正将它们推向用户，还得经历评估、调试、部署等一系列关键操作——ADK正是为这些“最后一公里”问题提供完整解决方案的“幕后英雄”。 from google.adk.agents import LlmAgent from google.adk.tools import google_Search dice_agent = LlmAgent( model=”gemini-2.0-flash-exp”, # Required: Specify the LLM name=”question_answer_agent”, # Requdired: Unique agent name description=”A helpful assistant agent that can answer questions.”, instruction=”””Respond to the query using google search”””, tools=[google_search], # Provide an instance of the tool ) # you can run this…

OpenAI即将上线新一代重磅选手——GPT-4.1，准备给AI圈再来一波“容量爆炸”的冲击。根据最新曝出的内部信息，这次更新不只是简单迭代，而是多管齐下，直接把模型能力和用户体验拉到一个新高度。 核心亮点是GPT-4.1将在GPT-4o的基础上全面增强，并推出多个缩小版变体，如o4-mini、o4-mini-high以及nano级别的小型模型，覆盖不同设备和算力需求。同时，ChatGPT系统内部已经悄悄出现了名为“o3”和“o4-mini”的紧凑模型。虽然CEO Sam Altman强调这些版本“暂时还不上线”，但技术架构已经准备就绪，眼看就要“放虎出笼”。 还有个极其炸裂的细节是：GPT-4.1可能会搭载代号“quasar alpha”的新型上下文窗口——传说中能处理多达100万tokens的信息量。用网友的话说，这简直不是“记忆增强”，而是“AI直接变图书馆”。 与此同时，ChatGPT的记忆功能也大升级：现在能全盘调取过去所有聊天记录，不需要任何提示词就能识别用户偏好、兴趣和语气风格，实现“AI像认识你多年”的效果。OpenAI研究员Noam Brown甚至称，这不仅是功能升级，更是“人机交互的革命性转折点”。 OpenAI官方也在X平台发声：“从今天起，ChatGPT的记忆功能将引用所有过往对话，提供更懂你、更贴心的回应，写作、学习、提建议统统更给力。” 除了模型升级和记忆强化，OpenAI还顺势推出了“Pioneers Program”，联合初创公司共同制定AI领域的专业评测标准，涵盖法律、金融、医疗等多个垂类。这些评估工具将用于微调和优化模型表现，并最终公开发布。不过，也有批评者指出：OpenAI既做选手又当裁判，这种“自评式进步”可能引发公正性争议。 这一切的背后，还有一场“AI宫斗剧”在悄然上演——OpenAI正与Elon Musk打得火热，双方互诉互咬，争夺AI话语权。而OpenAI一边打官司，一边推进高达400亿美元的融资，并准备转型为“有限盈利模式”公司，显然是要在AI界彻底“封神”。 一句话总结：GPT-4.1不是简单更新，而是OpenAI在AI竞赛中的“王炸”牌，配合记忆系统和新评测计划，这波组合拳不仅卷技术，更卷体验、卷规则。谁说AI不懂你？它现在真的可能全记得住了。

谷歌最近放出大招——推出全新“Agent Development Kit（简称ADK）”，让企业可以闪电般地开发、部署AI智能体，还不需要重写一堆代码。说白了，就是把打造AI小助手这件事，从“程序员专属”变成了“人人可上手”的操作。 在AI智能体生态越发火爆的当下，各家厂商都在抢占这个风口，谷歌自然也不落人后。官方透露，ADK不仅简化了基于Gemini模型的多智能体系统开发流程，还能让用户在不到100行代码内“整出一个能聊天、会思考的AI”。 这个工具包亮点满满：支持与Anthropic开发的数据传输协议MCP，能实现标准化的数据流通；提供一堆开箱即用的智能体模版和开发工具；还能让用户直接部署到Kubernetes或谷歌自家的Vertex AI平台。 除了ADK，谷歌还同步上线了“Agent Engine”——一个超强管控的智能体运行平台。从概念验证、训练，到最后上线运营，全流程打通。这个平台不仅能自动扩容、保证安全，还能实时监控AI的表现，避免它们“跑偏”。 而且，无论是记忆力强的智能体，还是只记得短期信息的小助手，Agent Engine都能自定义——谁的信息能记多久，记多少，全由开发者说了算。 为了解决企业最关心的安全问题，谷歌也做了不少防护措施：内容筛选、禁止话题、权限分级、敏感数据访问控制、自动监控行为……一套组合拳打下来，基本把“AI胡说八道”的风险压到最低。 另外还有一个“Agent Garden”功能，类似“模型花园”的智能体版本，里面收录了一批现成的AI角色模板和工具，企业想建什么样的AI，都能直接拿来套用，省时省力。 这波更新，也直接把谷歌拉进了“AI智能体平台大战”的第一梯队。面对OpenAI的Agents SDK、亚马逊的Bedrock智能体平台，还有Emergence AI那种“随叫随造”的智能体生成器，谷歌得用Gemini模型和Vertex AI整合能力打出差异化。 一句话总结：谷歌的ADK是企业打造AI助手的“万能搭子”，从零开发到上线落地，一条龙全包。未来谁能在这场AI智能体军备赛中胜出，就看谁的工具更好用、更安全、更聪明。

OpenAI最近推出的ChatGPT更新简直像给AI打了“记忆芯片”——不仅能在对话中调用过往记录，还能跨越平台上的各种模式，提供更个性化、更贴切的回应。这项“升级版记忆力”目前只开放给ChatGPT Plus和Pro用户，至于Enterprise、Team和Edu版本的用户，还得稍等一阵才能体验。 其实早在去年2月，OpenAI就悄悄给ChatGPT加了“记忆功能”，目标是让用户和AI的互动更顺畅。这在大型语言模型（LLM）和各类聊天平台上已经逐渐成为标配，比如Gemini 2.0的“闪电记忆”就早早登场，A-Mem等架构也在挑战更复杂的上下文处理。 如今，ChatGPT的记忆功能更进一步，变得“主动”了。OpenAI表示，这次更新后，AI会更自然地“沿着之前的聊天内容接着聊”，逐渐把互动变成一种有温度的长期陪伴。 用户可通过两种设置掌控记忆功能：一种是“记住用户提供的信息”，像是名字、兴趣偏好等，这部分需要用户主动告诉ChatGPT保存；另一种是“参考聊天历史”，也就是ChatGPT会从过往的对话中提取上下文信息，比如语气、目标、爱好等，但这些不会像第一种那样显示在设置里。 用户可以根据需求自由切换设置，开启全部、部分或完全关闭，甚至还能直接询问AI“你记得我什么？”或者开启“无记忆聊天模式”来一场完全“空白”的对话体验。 虽然这个功能带来极大便利，不少人却对AI的“超强记忆力”感到一丝不安。AI投资人Allie K. Miller就在X平台上感叹：“这相当于ChatGPT全天候在‘偷听’，不管你有没有叫它记住，它都在默默收集。”她还表示，在平台功能越来越趋同的今天，真正拉开差距的关键就是“记忆+个性化”，AI的记忆就是平台的护城河。 不过，也有人选择“围墙种草”，拒绝让AI记太多。宾大沃顿商学院的知名AI评论员Ethan Mollick坦言，虽然长期记忆有它的价值，但他个人并不想自己的办公AI因为几次“灵魂发问”就开始带情绪输出。他认为“边界感”才是AI使用中的关键。 甚至OpenAI自家联合创始人Andrej Karpathy都调侃自己担心ChatGPT会因为“7个月前问了个菜鸟问题”就对他“另眼相看”。 总的来说，ChatGPT的记忆能力堪比“AI大脑升维”，但是否让它“记住过去”，还是得看用户自己想不想被“读心”。这波更新，既是AI亲民的一大步，也是一场数字隐私的新考验。

当马斯克在2022年以440亿美元买下Twitter时，许多人都以为这是他商业帝国的一次失手。广告主纷纷撤资，公司陷入亏损，甚至一度传出“濒临破产”的传言。但如今，X（前Twitter）不仅挺了过来，还和马斯克的人工智能公司xAI正式合并，估值飙升至1000亿美元以上，完成了一次极具戏剧性的商业逆转。 就在今年1月，摩根士丹利纽约办公室聚集了一批渴望参与X债券交易的投资人——这在几年前几乎是不可想象的。当时银行原计划出售30亿美元债券，结果一口气卖出超100亿美元，溢价还更高。这背后，既有广告商回流的功劳，也有马斯克与特朗普关系日益紧密的“政治加持”。 而最关键的一步，是马斯克决定将X与xAI合并。xAI是他在2023年创立的AI公司，主打产品是对标ChatGPT的Grok聊天机器人。X早前为其提供芯片等基础设施，换来了xAI的25%股份，随后虽然股权被稀释至10%，但这部分持股成了X资产表上最亮眼的“宝藏”。 这场合并的意义不止于财务层面，它还为马斯克的“超级App”梦想铺路——一个能让用户聊天、看新闻、付账单、甚至娱乐的全能平台。未来，Grok将深度集成进X，就像Google把AI功能塞进搜索栏一样，AI和社交体验将全面融合。 当然，这场翻盘之路也伴随着一连串惊险操作：削减成本、清理负债、重建广告关系。X 2023年营收从46亿美元跌至30亿，2024年甚至进一步缩水到26亿。但Q4开始出现回暖迹象。xAI的收入，反过来也支撑了X的现金流，帮它度过了“难熬的冬天”。 马斯克也没闲着——他先是为xAI争取到了数据训练资源，再是逐步将两家公司员工交叉任命，把融合推进到实操阶段。今年3月，X在完成一轮约9亿美元融资后，估值重新回到接近收购初期的水平。 最终，3月28日，马斯克在X平台宣布：“xAI估值800亿美元，X估值330亿（不含债务）。这，仅仅是开始。”至此，这场堪称“商业过山车”的翻盘剧正式落幕，也让曾唱衰这笔交易的人彻底闭嘴。 一句话总结：马斯克用AI，把快要凉透的X重新加热成了资本市场的香饽饽。操作猛如虎，还带着点“总统牌”的玄幻气息。

随着AI技术持续进化，开发者获取技术支持的方式也悄然发生了转变。曾经风光无限的StackOverflow，如今流量锐减，取而代之的是各种技术博客、教程网站和AI助手。然而，这种变化也引发了不少讨论，尤其是在“AI到底靠不靠谱”这个问题上。 回顾历史，从上世纪50年代靠纸质手册、大学教材，到70年代靠技术期刊、杂志，再到90年代Usenet讨论区的蓬勃兴起，开发者解决问题的方式一直在跟着技术一起“进化”。2008年StackOverflow的出现更是让技术问答进入了“平台时代”——一个账号、一个搜索框，就能直击全球开发者的集体智慧。 而如今，这个曾被誉为“程序员的救命稻草”的平台却逐渐式微。随着ChatGPT-3.5的爆火，越来越多的程序员开始转向AI助手寻求帮助。不论是Copilot、Claude还是其他LLM（大型语言模型），都能快速提供看似“答案感十足”的回应。但问题也随之而来：AI并非万能。 比如作者提到，在一次Hibernate从5.X迁移到6.X的过程中，遇到了PostgreSQL中的jsonb类型报错。AI工具提供的答案不是太泛，就是完全跑题，最后还是靠一篇博客——不是StackOverflow——才找到了问题的关键。这就是AI目前最大的短板：当遇到边缘案例或是最新技术栈时，训练数据的缺口就暴露无遗。 此外，还有“AI常见通病”：信口胡说（也叫“AI幻觉”）、知识时效性差、逻辑不通、偏见输出、无事实验证机制、内容重复不一致……这些都意味着，开发者仍然得动脑、得研究，不能一股脑交给AI“包办代替”。 不过话说回来，AI也并非洪水猛兽。用得好，它确实能大幅提高效率。像代码补全、快速翻译、文档优化、语法润色，这些都是它的强项。只是，遇到真正棘手的问题，还得靠真正懂技术的“人类博主们”分享的经验贴、踩坑总结。 未来的开发知识生态，很可能会从集中式的StackOverflow向分布式的博客、教程、视频讲解转移。AI也许能成为“引路人”，但真正的“实战经验”，还得靠开发者社区一字一句地写出来。毕竟，AI的下一次升级，依赖的也是这些优质内容的“喂养”。 说到底，AI只是工具，驾驶的是人。未来的开发者，得既懂AI又保留独立思考力。知识不是被“复制粘贴”的，而是被理解、被再创造的。这或许就是新时代开发者的最大挑战，也是最大机会。

微软刚刚在公司总部Redmond办了一场超级“复古又未来感”的庆典，庆祝它成立整整50周年。阳光罕见地洒在西北太平洋的天空上，成百上千名员工涌进机库般的大型会场，感受这场科技巨头的半世纪高光回顾与AI时代的未来宣言。 这场活动由演员Brenda Song主持，三位曾执掌微软的CEO齐聚一堂——从1975年的比尔·盖茨，到2000年的史蒂夫·鲍尔默，再到如今的萨提亚·纳德拉，历史级别的同框直接拉满情怀值。三位掌门人轮番上场回忆往昔，而舞台焦点则给足了微软现阶段的明星产品：Copilot。 比尔·盖茨在演讲中感叹，智能将是科技下一个前沿，看完今天的演示，感觉比前50年还要激动人心。而Copilot，正是微软准备开启下一个篇章的“主角”。 庆典现场不仅有Copilot铁粉现身说法，还有一场微软冷知识问答秀，以及CEO轮番坐上“脱口秀”访谈沙发。当然也出现了小插曲：两名员工当场抗议微软向以色列军方出售AI与云服务。 微软这一路走来，从阿尔伯克基的车库起步，到现在转型成云计算和AI领域的领头羊，经历了无数高低起伏。从Windows的统治时代、游戏业务的强势扩张、到与OpenAI的合作伙伴关系，再到反垄断案和移动业务的几次失误，每一步都写进了科技史。 负责消费者业务的微软高管Yusuf Mehdi在现场也透露了Copilot背后的战略思考。他说，这次纪念并不只是怀旧，关键是“向前看”。Copilot代表的是微软未来的方向——AI将成为核心驱动力。 不过，在庆祝大会上一个名字却刻意被忽略：OpenAI。这个曾与微软联手开创AI新时代的初创公司，并没有出现在庆典关键词中。外界猜测，微软如今正在开发自己的基础模型，以逐步摆脱对GPT系列的依赖。 对此，Mehdi回应称，两家公司仍然保持“非常非常强的合作关系”，但确实存在竞争，尤其是在Copilot和ChatGPT之间。不过在Azure云计算平台上的深度合作还在持续推进，OpenAI的成功也被微软视为共同成果。 在消费端，Copilot的最大亮点之一是强调“情绪智能”，这也是微软AI CEO Mustafa Suleyman从其创业公司Inflection带来的DNA。与更偏商务、功能复杂的企业版Copilot不同，消费版设计得更贴近用户、更易上手。 Mehdi还指出，微软在搜索广告领域并没有太多包袱，这反而让他们在Copilot的商业模式探索上更有创新空间，未来还会在广告形式上继续试水。 而从微软50年历史中汲取的最大经验，就是“要打造一个生态系统”。Mehdi说，真正的成功是让更多人能从中受益，不只是用户，还有那些愿意围绕产品开发服务的开发者。“Copilot不只是工具，更是一个平台，微软正在努力打造那个让别人愿意加入的生态。” 一句话总结：五十年走来，微软不仅想要庆祝过去的辉煌，更是要站在AI的新起点上，再续传奇。

Meta旗下的Llama 4模型最近在AI圈内掀起了一阵小风波。特别是在提交定制版Llama 4参加LM Arena评测之后，透明度问题引起了不少质疑。尤其是那款名叫“Llama-4-Maverick-03-26-Experimental”的模型，被曝光是经过偏好微调的，但Meta一开始并没有明说。公司生成式AI副总裁Ahmad Al-Dahle随即出面否认了“人为提高评分”的传闻。 LM Arena随后火速回应，不仅公布了超2000场对战记录，还指出评测中风格和语气对结果产生了较大影响。为了保障公正性，他们同步更新了排行榜规则，强调测试结果必须可复现、可信赖。《Artificial Analysis》也同步调整了旗下“Llama 4智能指数”，对Scout和Maverick两个模型的得分进行了重新修订，纠正了Meta在MMLU Pro和GPQA Diamond测试中的夸张成绩。 从硬实力来看，Llama 4的Maverick和Scout在推理、编程、数学等方面展现出强劲表现，甚至一度领先Claude 3.7和GPT-4o-mini等劲敌。其中，Maverick拿下49分，Scout紧随其后获得36分。不过一旦进入“长文本任务”，这两位选手就有点吃力了——Maverick仅完成了28.1%，而Scout更是只有15.6%。Meta方面则表示，当前模型仍处于持续优化阶段，后续还会有调整。 值得一提的是，NVIDIA也加入了这场性能提升大战，用最新的Blackwell B200 GPU给Llama 4打上“加速器”。借助TensorRT-LLM技术，这批模型现在能以每秒超4万tokens的速度飞奔，处理文档摘要和图文理解时几乎“光速响应”，多模态、多语种能力也不容小觑。 至于ARC Prize方面最新放出的评估数据，Maverick和Scout的表现可就比较“冷静”了——在ARC-AGI测试中，Maverick在第一阶段仅达成4.38%的完成率，第二阶段甚至挂零；Scout的数据则更“保守”，分别为0.5%和0%。成本虽低，效果还得看后续进化。