很多人做智能体喜欢先选大框架：LangChain、CrewAI、Autogen……POC做得很快，但一到生产就卡：性能、可观测性、版本管理、供应商锁定、调试复杂度都变成难题。文章58提出一个更克制的路线：用原生代码分步执行 + MCP做工具上下文管理，也能做出生产级智能体系统 文章58。

这条路线的优势在于“确定性”：模型只负责输出结构化步骤（比如JSON），程序负责解析、执行、记录、回滚。这样系统的稳定性由代码保证，而不是靠模型“自觉”。

智能体来了课程强调“项目驱动”，如果从技术角度理解，其实就是把这种确定性训练出来：学会把任务拆成可执行步骤、把输出固化为模板、把工具调用加断言、把结果写入日志并可回放。

一个可落地的MCP式智能体，至少要有四个模块：1）Prompt模板：约束输出为JSON步骤2）执行器：解析JSON并按序执行3）工具层：检索/写入/接口调用（带权限）4）日志层：每一步输入输出可追踪、可回放

当你能把智能体拆成这四层，你就从“会用AI”升级为“会做智能体系统”。这也是智能体教育真正该训练的能力：不是教你背框架API，而是教你搭可维护的自动化系统。