38｜AI集成：如何让大模型赋能你的Go应用？

1. 大语言模型（LLM）正在改变软件开发领域，为开发者带来新的机遇和挑战。 2. LLM具备前所未有的语言理解和生成能力，通过学习海量文本数据的语言模式和结构。 3. AI原生应用将AI（特别是LLM）作为核心驱动力和关键组件，与传统应用有着不同的设计和工作方式。 4. Prompt工程对于与LLM进行“沟通”时，Prompt 的质量决定了LLM输出结果的质量、相关性和可靠性。 5. Go语言在高级AI应用中扮演着重要角色，包括与LLM进行基础的、对话式的API交互以及构建更强大、更自主的AI应用。 6. 检索增强生成（RAG）是一种技术，通过从外部知识源检索相关信息，并将这些信息作为上下文提供给大语言模型，从而增强其生成回答的相关性、准确性和时效性。 7. AI Agent是一个非常令人兴奋的研究和应用方向，它试图构建一种更高级的智能实体，能够自主地设定目标、制定计划、选择并使用外部工具来执行任务，并能根据执行结果和环境反馈进行自我评估、学习和调整。 8. Go语言在构建AI Agent的核心执行引擎方面展现出其独特的工程优势和潜力。 9. Go语言在实现模型上下文协议（MCP）Server方面具有显著优势，能够构建一个标准化的“工具上下文提供者”，提升工具的可发现性和互操作性。 10. Go语言凭借其在系统编程、网络服务、并发处理和工程效率上的优势，为构建强大的AI Agent和实现复杂的Agentic AI系统提供了坚实的工程基础。