从 Tool Name、Description、JSON Schema、参数设计、返回结果、错误处理、安全边界等方面，系统介绍 MCP Tool 的工程设计方法，以及如何让 AI Agent 更准确地理解和调用工具。
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从 AI Agent 的工具调用问题出发，理解 MCP 的设计目标、核心架构以及 Tools、Resources、Prompts 等概念，并厘清 MCP 与 API、Function Calling、Tool Calling 之间的区别。
发表评论理解 Context Engineering 为什么会成为 AI Agent 开发中的重要概念，以及 Prompt、代码、知识库、工具、Memory 和任务状态如何共同构成 Agent 的上下文。
发表评论从 AI 代码补全和对话式编程出发，理解 Agentic Coding 的概念、工作方式以及它与传统 AI Coding 的区别，并分析 AI 如何从生成代码逐渐走向完成完整的软件工程任务。
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