在 Google Colab 中構建 Nanobot 風格的 AI Agent：工具呼叫、對話記憶、技能與 MCP 伺服器
此教程從供應商抽象層開始，逐步加入工具註冊、對話記憶、生命週期鉤子、技能以及 MCP 風格的工具伺服器。通過親手重建每個構建模塊，理解訊息、工具、記憶和模型回應如何協同工作。最終得到一個與供應商無關的 Agent 循環，可擴展至真實 LLM 供應商和生產工具，且整個過程可在 Google Colab 中運行。
Decision Brief
變化本教程講解如何在 Google Colab 中從零構建輕量級個人 AI Agent，包含工具註冊、對話記憶、生命週期鉤子、技能和 MCP 風格的工具伺服器。
為什麼重要AI builder 需要了解如何不依賴外部框架，自行構建可擴展的、與供應商無關的 Agent 循環，以便靈活對接真實 LLM 和生產工具。
誰該關注Agent 開發者
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來源
- MarkTechPost
Fast research-paper and ML tooling summaries, useful for infra and agent updates.
- MarkTechPost