在科技界的聚光灯下，微软近期宣布了一项重大决策——全面融入多模态内容处理平台（MCP），然而这一领域早已是群雄逐鹿，竞争态势白热化。OpenAI、谷歌、百度、阿里巴巴等科技巨头均已在MCP领域排兵布阵，宣传攻势此起彼伏。在这股热潮中，部分企业或许意在借MCP之风推广自家产品，而真正致力于开放生态、为开发者提供实质性支持的企业仍属凤毛麟角。
早于微软宣布之前，百度已在开发者大会上由李彦宏率先发声，强调要助力开发者全面融入MCP。他将MCP形象地比喻为“AI界的通用接口”，通过标准化接口，使各类外部服务能轻松与大模型对接，开发者无需为每种工具单独编写代码，开发门槛显著降低。百度已付诸行动，不仅推出了全球首个电商交易MCP，还将其搜索、地图、文库、网盘等业务全面开放MCP Server，供开发者自由调用。这一举措意味着开发者无需再为模型能力、成本、开发工具及平台等问题所困扰，能够更专注于应用开发。
标准化趋势在各行各业中愈演愈烈，AI领域亦不例外。MCP的标准化进程被视为行业发展的必然趋势，李彦宏及百度所选择的道路，从当前行业动态来看，无疑具有高度的前瞻性。在这条赛道上，企业亟需明确方向，加速奔跑。
为培养更多适应AI时代发展的专业人才，工业和信息化部教育与考试中心推出了人工智能（大模型）工程师中级课程。该课程旨在帮助工程师全面深入地掌握大模型的核心理论、开发技能及应用实践，提升其在行业中的影响力。
课程内容丰富多样，从AIGC与大型语言模型（LLM）的基础知识讲起，涵盖大模型的基本概念、运作机制、发展历程及未来趋势。学员将深入理解AIGC的概念、LLM的工作原理及其生态系统，为后续实践操作打下坚实基础。
在掌握基础知识后，学员将学习如何构建和优化提示词，以提升LLM的输出质量。通过有效的提示词设计，学员能够与LLM进行更高效的交互，提高模型输出的准确性和相关性，这对于提升用户体验及实现特定任务至关重要。
课程还将教授学员如何搭建LLM开发环境，实现离线应用开发。学员将学会获取和管理Open API Key，独立操作实际项目，实现个性化和定制化的应用开发，增强项目的可控性和安全性。
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最后，学员将学习如何利用LangChain的Tool和Toolkit，实现检索增强生成（RAG）、数据库查询、异步通讯机制、角色扮演和头脑风暴活动，以及自主搜索和自动策略制定。这些技能将极大地提升学员在AI应用开发领域的竞争力。
