$台积电(TSM.US) $英伟达(NVDA.US) 宏观我不懂，主要靠叙事和个体感觉判断，市场的 Beta 看起来也很剧烈。 但是从产业和技术动态上，更新下当前最新的一些判断：

1. MCP 是 function call/ tool use 的产业协议化。现在成为事实的早期标准了。

2. 现在的"agent"， 无论是人工深度参与的 workflow， 还是基于模型的 ReAct，共同点都是模型在训练 (Pre/Post train) 这里没见过这些 tools/functions, 也没有基于<tools, actions, rewards>这样的数据集上训练过（Coding 领域除外，算特例）。

3. 在训练阶段（尤其是 pre-train 阶段），就让 LLM 充分学习到 Plan/调用各种可能的工具， 正在凝结成新的产业共识。换言之，workflow/ReAct 之外，Agents 应该成为 LLM 内在的能力。今天这些应用层的创新，会被大模型本身的进步再一次吞噬吗？

4. 以 Agents 为目标，pre-train/post-train 还大有可为。