MCP 不只是一組工具：用 mcp-use 把 Server、React View 與 Inspector 串成可執行的 AI 應用
MCP 的價值不只在於讓模型呼叫工具，而在於能否把工具、結構化結果、互動介面與除錯流程組成一個可維護的應用。本文以 mcp-use 為例，從快速建立 MCP Server 開始，拆解它如何把 TypeScript 型別、React View、Inspector 與代理導向的開發流程放在同一個框架裡，並整理適用情境與導入時必須面對的限制。
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從 RAG 到 Agent：Haystack 3.0 如何把 LLM 應用拆成可追蹤的 Pipeline
Haystack 3.0 以 component 與 Pipeline 為核心，將 RAG、Agent、檢索、工具呼叫與生成拆成可組合、可測試的資料流。本文從官方 source code 出發，帶你理解它的設計、最小 RAG 實作與適合的落地場景。
讓 LLM 讀懂整個程式庫：用 Repomix 建立可控、可壓縮的程式碼上下文
當 AI 助手只看到零散檔案，重構與除錯很容易失去上下文。Repomix 將程式庫整理成 XML、Markdown、JSON 或純文字輸出，並把檔案篩選、token 統計、Tree-sitter 壓縮、MCP 與安全檢查放進同一條工作流。本文從實際指令出發，說明如何把它變成可靠的 AI 程式碼閱讀入口。
CrewAI：用 Crews 與 Flows 把多代理實驗推進可控的生產工作流
CrewAI 把多代理應用拆成兩個互補層：用 Crews 處理角色化 Agent 協作，用 Flows 管理事件、狀態、分支與副作用。本文從最小 Flow 開始，示範如何把 Crew 放進流程，並整理走向生產環境時必須補上的驗證、觀測與權限邊界。
LangGraph：把狀態、流程與人工介入變成可恢復的 AI Agent 圖
LangGraph 不是另一個模型，而是把有狀態 Agent 拆成可測試、可暫停、可恢復的 graph orchestration layer。本文從 State、Node、Edge 出發，實作一個最小工作流，再拆解 durable execution、interrupts 與 memory 如何支撐 production Agent。
當資料不再只是批次：用 Pathway 建立可持續更新的即時 RAG 管線
RAG 系統最容易被低估的成本，不是第一次把文件塞進向量資料庫，而是之後如何持續接住變動中的資料。Pathway 把串流處理、即時分析與 LLM 管線放進同一個 Python 框架，讓我們可以用接近資料工程的方式建立會自動更新的 RAG 應用。