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如果你最近没有生活在断网的深山里，一定被 OpenClaw（新闻中常被称为 Clawdbot 或 MoltBot）刷屏了。这个开源项目在 2026 年初席卷了技术圈，成为了“Local-First AI”（本地优先人工智能）的标志性事件。

你是否曾感觉，与 AI 协作编程时，与其说是在下达精确指令，不如说是在营造一种“氛围”或“感觉”，引导它走向你期望的解决方案？

在开发在线客服、远程协作或在线教育平台时，“同屏共享”是一个绕不开的核心功能。许多团队在技术选型时，第一反应可能是：“这不就是把一端的画面数据，通过WebSocket发到另一端吗？”

听起来很简单，但这个看似直观的方案，却隐藏着可能导致项目延迟甚至失败的巨大技术陷阱。今天，我们就来深入探讨构建一套高性能、可扩展的在线同屏服务的正确姿势，并揭示其中两个关键角色——“活动总指挥”（信令服务器）与“超级分发机”（SFU媒体服务器）的秘密。

摘要：模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）为 AI 代理与外部数据和服务的交互提供了一个开放标准。它并非万能灵药，但在特定场景下能发挥巨大价值。本文旨在剖析 MCP 的核心优势、适用场景与潜在风险，帮助你判断它是否适合你的下一个项目。

AI Agent 正在从实验性技术转变为企业运营的核心组成部分。但一个能在演示中完成任务的原型 Agent，与一个能在生产环境中可靠运行、处理高风险任务的生产级 Agent 之间，存在着巨大的鸿沟。其根本区别在于一个更成熟、更严谨的操作生命周期。

2025年，几乎所有科技媒体都在预言，这将是“AI Agent之年”。“自主AI将变革工作”、“代理是下一个前沿”……这些标题充斥着我们的信息流，描绘了一个由无所不能的AI助手主导的未来。然而，当我们从云端的炒作回到满是泥泞的现实，尤其是听取那些日夜奋战在一线的AI工程师的声音时，一幅截然不同的画面浮现出来。

在大型语言模型（LLM）的浪潮中，我们一直在探索如何让AI的回答更精准、更可靠。检索增强生成（RAG） 应运而生，通过引入外部知识库，成功地为LLM的回答提供了事实依据，显著减少了“一本正经地胡说八道”（即“幻觉”）。然而，技术的演进从未停歇。当我们还在赞叹RAG的巧妙时，一个更强大的范式——Agentic RAG——已经悄然兴起，它预示着AI正从一个被动的“问答机器”向一个主动的“任务执行者”转变。