MCP github 主页， MCP 官方文档

MCP Server

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.server.fastmcp.prompts import base

# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")


# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b


# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """Get a personalized greeting"""
    return f"Hello, {name}!"

本文梳理了 DPO，GRPO 的主要特点、亮点以及相关资源链接。

DPO

论文：Direct preference optimization: Your language model is secretly a reward model. arXiv preprint arXiv:2305.18290, 2023

先来回顾以下 PPO，采用 PPO 的 RLHF 会经过 reward model tuning 和 Reinforcement Learning 2 个步骤：

AUTOGEN 是一个开源平台，主要用于创建和管理自动化对话代理（agents）。这些代理可以完成多种任务，比如回答问题、执行函数，甚至与其他代理进行交互。

本文旨在介绍 Autogen 中的关键组件 Conversation Agent，并对其中的 Multi-Agent 功能实现做简单的源码分析。

参考官网文档，参考代码 Autogen 源码5a5c0f2 。

Semantic Kernel

本文对 Semantic Kernel 中的 Kernel，Plugin，KernelFunction，Semantic Memory，Planner，Services，reliability 等进行概念介绍。

1. Kernel

本文基于 HuggingFace 推出的 Reinforcement Learning Course 进行了整理，旨在记录强化学习的基础知识，为理解 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）打下基础。需要强调的是，以下内容仅涵盖强化学习的基础概念及 RLHF 基础，并非全面的强化学习教程。