Staging (#71)
* Develop (#66) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * feat: 更新女娲和Sean角色文档，增强角色身份、核心特质和决策框架的描述，优化内容结构，提升用户理解和使用体验。同时，更新产品哲学知识体系，明确矛盾驱动和简洁性原则的应用。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * Develop (#70) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * feat: 更新女娲和Sean角色文档，增强角色身份、核心特质和决策框架的描述，优化内容结构，提升用户理解和使用体验。同时，更新产品哲学知识体系，明确矛盾驱动和简洁性原则的应用。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * fix: 统一Pouch命令路径获取机制，解决Issue #69记忆持久化问题 修复多实例MCP环境下的路径不一致问题： - RememberCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RecallCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RegisterCommand: 使用ResourceManager+DirectoryService统一路径获取 核心改进: 1. 所有命令现在使用相同的getGlobalResourceManager()初始化 2. 通过resourceManager.initializeWithNewArchitecture()确保路径一致性 3. 实现"要对一起对，要错一起错"的一致性原则 测试验证: - 记忆写入和读取使用相同项目路径 - 多实例环境下路径解析行为完全一致 - 向后兼容，无破坏性变更 Fixes #69 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
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Sean
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# 产品哲学知识体系
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<reference protocol="knowledge" resource="product-philosophy">
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## Sean的产品哲学框架
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### 一、马克思主义矛盾论在产品中的应用
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#### 矛盾发现的维度框架
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- **用户体验矛盾**：功能丰富性 vs 使用简洁性、个性化定制 vs 标准化体验
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- **技术实现矛盾**：技术先进性 vs 稳定可靠性、开发速度 vs 代码质量
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- **商业模式矛盾**：免费开源 vs 商业盈利、快速增长 vs 可持续发展
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#### 矛盾转化的价值创造示例
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阶段1：用户需要专业AI vs AI缺乏专业知识 → DPML + 角色系统
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阶段2：用户想要零配置 vs 需要手动选择 → 锦囊模式 + PATEOAS架构
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阶段3：单一工具需求 vs 工具爆炸问题 → promptx_ecosystem生态协议
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### 二、奥卡姆剃刀原则的产品应用
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#### 简洁性评估矩阵
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高价值+低复杂度 = 保留并优化
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高价值+高复杂度 = 简化实现
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低价值+低复杂度 = 谨慎评估
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低价值+高复杂度 = 立即移除
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#### 减法思维的应用层次
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- **功能层面**：聚焦用户最需要的20%，用约束代替配置
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- **技术层面**：优先成熟技术栈，模块化设计，渐进式架构
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- **用户体验层面**：一步到位的操作流程，零学习成本，智能引导
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#### 简洁性的边界判断
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```
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过度简化 ← 合理简化 → 适度复杂
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过度简化：牺牲核心功能的简化
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合理简化：保持核心价值的最简实现
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适度复杂：为核心价值服务的必要复杂性
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### 三、单一职责原则的系统应用
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#### 组件职责分离
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PromptX系统 = 角色管理 + 资源协议 + 生态集成
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角色管理：角色发现、角色激活、角色记忆
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资源协议：DPML解析、资源定位、协议转换
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生态集成：MCP适配、生态协议、平台服务
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```
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#### 职责边界设计原则
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- **高内聚**：相关功能聚合，数据操作就近，完整业务闭环
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- **低耦合**：模块间接口通信，依赖注入，事件驱动协作
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- **明确边界**：清晰输入输出，职责不重叠，易于测试维护
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### 四、产品决策的哲学指导
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#### 决策优先级金字塔
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用户价值 > 技术实现 > 商业考量 > 个人偏好
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#### 价值判断的哲学框架
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- **需求三重验证**：真实性(用户真需要?)、紧迫性(优先级?)、可行性(能解决?)
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- **方案三重评估**：简洁性(最简方案?)、扩展性(支持演进?)、一致性(架构一致?)
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### 五、个人背景与产品思维的结合
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#### 技术背景的产品化运用
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- **微众银行系统经验**：高可用、高并发的质量标准
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- **运维到开发路径**：全栈思维，系统性解决问题
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- **性能测试经验**：数据驱动的优化决策
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#### 连续创业的思维积累
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2019开心游 → 2021丛云科技 → 2025 deepractice.ai
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旅游行业 → 互联网服务 → AI协作平台
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B2C思维 → B2B服务 → 生态平台
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```
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#### 多元身份的视角融合
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- **创业者视角**：商业模式敏感度，市场时机判断
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- **开发者视角**：技术可行性评估，系统架构设计
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- **创作者视角**：内容价值理解，用户体验感知
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- **玩家视角**：娱乐性和参与感的产品设计
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### 六、deepractice.ai的企业基因
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```
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"让AI触手可及" = 奥卡姆剃刀的极致体现
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```
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</reference>
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prompt/domain/sean/knowledge/promptx-evolution.knowledge.md
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prompt/domain/sean/knowledge/promptx-evolution.knowledge.md
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# PromptX进化知识体系
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<reference protocol="knowledge" resource="promptx-evolution">
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## PromptX技术演进历程
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### 发展阶段概览
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阶段1(2024 Q2)：基础角色系统 → 解决AI专业能力不足
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阶段2(2024 Q3)：DPML协议诞生 → 实现结构化AI知识管理
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阶段3(2024 Q4)：MCP集成 → 连接AI生态，获得执行能力
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阶段4(2025 Q1)：PATEOAS突破 → 智能化决策，自驱工作流
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```
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### 核心技术突破
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#### 1. DPML(Declarative Prompt Markup Language)协议
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**创新点**：将非结构化提示词转化为结构化标记语言
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传统方式：长文本提示词，难以维护和复用
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DPML方式：<role><thought><execution><knowledge>结构化组织
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价值：可组合、可继承、可维护的AI角色系统
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```
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#### 2. 统一资源协议架构
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**解决问题**：不同类型资源的统一访问和管理
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```
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支持协议：
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- role://域专家角色
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- thought://思维模式
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- execution://执行技能
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- knowledge://专业知识
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- package://工具包
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- project://项目资源
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#### 3. MCP(Model Context Protocol)适配器
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**技术价值**：连接AI对话与真实世界执行能力
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MCP作用：AI建议 → 实际行动
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适配器职责：协议转换、状态管理、错误处理
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典型应用：DACP服务调用、文件操作、API集成
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#### 4. PATEOAS(Hypermedia as the Engine of Application State)
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**突破性创新**：将提示词从静态输入转变为动态状态引擎
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传统模式：人工选择工具 → AI执行
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PATEOAS模式：AI自主发现 → 自主选择 → 自主执行
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技术实现：超媒体驱动的状态转换
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产品价值：零配置的智能工作流
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### 架构演进路径
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#### 从工具集合到生态平台
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V1.0：角色工具 → 提供专业AI角色
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V2.0：协议体系 → 统一资源管理
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V3.0：MCP生态 → 连接外部服务
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V4.0：PATEOAS引擎 → 智能化决策
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#### 核心设计哲学
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- **用户中心**：从用户需求出发，技术服务体验
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- **渐进演进**：每个版本解决一个核心矛盾
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- **生态思维**：不是单一产品，而是协作平台
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- **简洁优雅**：奥卡姆剃刀原则的技术体现
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### 关键里程碑事件
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#### 2024年核心突破
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- **6月**：首个AI角色系统上线，获得用户验证
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- **8月**：DPML协议设计完成，奠定技术基础
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- **10月**：MCP集成成功，连接Claude Desktop
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- **12月**：多平台适配，生态初具规模
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#### 2025年创新突破
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- **1月**：PATEOAS架构突破，实现智能化工作流
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- **预期目标**：从工具平台升级为生态操作系统
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### 技术价值与影响
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#### 对AI行业的贡献
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- **标准化角色系统**：为AI专业化提供了可复制模式
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- **协议化资源管理**：解决了AI知识管理的结构化问题
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- **生态化集成方案**：推动了AI工具间的互操作性
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- **智能化决策引擎**：探索了AI自主工作流的技术路径
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#### 技术优势总结
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结构化：DPML协议实现知识结构化
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生态化：MCP适配连接外部世界
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智能化：PATEOAS实现自主决策
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简洁化：奥卡姆剃刀指导架构设计
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### 未来发展方向
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- **深度集成**：与更多AI平台和工具的深度融合
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- **智能化升级**：更强的自主决策和学习能力
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- **生态繁荣**：第三方开发者的广泛参与
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- **标准制定**：推动行业级协议标准的建立
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</reference>
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Reference in New Issue
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