AI Agent工程实践（第40部分）：工具调用系统设计与工程落地——从Function Calling到MCP到Agent Skills的三次进化
系统梳理AI Agent工具调用系统的三次技术进化（Function Calling, MCP, Agent Skills），深入讲解Schema设计六要素、三级工具路由架构、串行并行DAG动态编排、Human-in-the-Loop关卡设置、错误分类与降级策略、性能优化与安全护栏。
Function Calling
AI Agent Function Calling 深度工程实战：从 Schema 校验到自愈式容错引擎
深入拆解AI Agent Function Calling引擎的核心机制：三层防御性Schema校验、Fuzzy参数解析、自愈式容错引擎、有向图并行调度器、双层结果缓存、生产级可观测性。含Python和Rust完整代码实现，从工程度角度看LLM工具调用从Demo到生产的跨越。
AI Agent工具调用工程化实战：从动态工具查询到并行执行与容错的生产级编排架构
AI Agent工具调用工程化实战：从动态工具发现到并行执行与容错的工具编排架构设计，涵盖工具注册中心、并行执行器、智能重试与热更新策略
2026年AI Agent工具调用协议标准化：MCP与Function Calling的融合演进及其工程化实践
深入分析2026年AI Agent工具调用协议从分散走向统一的演进过程：MCP与Function Calling的技术原理、标准化进程、多Agent协作架构及企业级落地实践
AI Agent 架构设计深度解析：从 ReAct 到多智能体协作的演进之路
深度解析AI Agent架构设计，涵盖ReAct框架、记忆管理系统、工具调用机制、多智能体协作模式、关键挑战与未来演进方向，为构建生产级Agent系统提供完整技术路线图。
AI Agent架构演进：从ReAct到多Agent协作的技术全景
系统梳理AI Agent架构从ReAct推理框架到多Agent协同系统的技术演进，涵盖工具使用、记忆管理、规划反思等核心能力，展望Agent技术未来方向。
