用 Go 写后端、CLI 或运维工具时，要把大模型能力接进去，第一个问题往往是：Go 里该用哪个 SDK？生态够不够用？ 和 Python/Node 相比，Go 的 AI 生态更「散」，但近几年已有不少可用方案。本文按云端大模型、MCP、本地模型、RAG 四类场景盘点主流库，并给出选型建议。

场景：调用 OpenAI、国产大模型或兼容 OpenAI 协议的 API。

首选：openai-go（github.com/openai/openai-go），OpenAI 官方维护的 Go 库，覆盖 Chat 补全、流式输出、Function Calling、Embeddings、语音与图像等能力，与官方 REST API 保持一致，后续迭代有保障。

当 AI 应用需要查数据库、调 API、读文件时，总不能把整套系统都塞进提示词里。Model Context Protocol（MCP） 就是为解决这个问题而生：它让大模型通过统一协议安全、可控地连接外部数据源和工具。如果你在用 Go 做后端或 CLI，用 Go 写 MCP 服务再合适不过——编译成单二进制、并发友好、部署简单。这篇文章就聊聊 Go 里如何快速实现一个 MCP 服务，以及目前主流的 Go MCP 框架 该怎么选。

MCP（Model Context Protocol）是一套开放标准，用来在 AI 应用和外部系统之间建立安全、可控的连接。大模型通过 MCP 可以：

• 调用工具（Tools）：执行计算、查库、发请求等
• 访问资源（Resources）：读文件、读 API 数据等
• 使用提示模板（Prompts）：复用结构化提示

你是否曾希望有一个能真正理解你指令的数字助手？你不再需要一步步指导它做什么，只需告诉它“帮我策划一个三亚五日游行程，并预订机票和酒店”，它就能自动完成搜索、比较、预订的全过程。这就是AI Agent（智能体）带来的未来。

简单来说，如果把ChatGPT这样的大模型比作“超级大脑”，那么AI Agent就是给这个大脑装上了“手脚”和“工具”，让它能够主动行动，而不仅仅是被动回答问题。

与传统AI系统不同，AI Agent具备自主决策能力。你只需要给定一个目标，它就能够独立思考并规划如何达成这个目标，调用各种工具完成任务。

在当今AI技术飞速发展的时代，作为Go开发者，我们正站在一个重要的转折点。AI不再只是Python社区的专属领域，Go语言凭借其高性能、并发处理和简洁的语法，正在AI应用开发中崭露头角。这篇文章将带你全面了解Go开发者必须掌握的AI技术和概念。

Go语言凭借其出色的并发性能、高效的内存管理和简洁的语法，在构建AI应用基础设施方面具有天然优势。与AI工作负载通常需要大量的网络请求和并发处理的特点完美契合。

在实际应用中，Go语言特别适合构建高性能AI服务后端、数据处理管道、模型部署和服务化等场景。无论是通过API集成大模型，还是构建完整的RAG系统，Go都能提供稳定高效的基础支撑。

在当今数字化时代，实时通信已成为各类应用的标配能力。无论是即时聊天、在线协作，还是火爆全球的AI应用，都离不开高效可靠的实时通信技术。本文将深入解析两种主流的实时通信方案：SSE和WebSocket，并重点探讨SSE在AI领域的重要应用。

实时通信技术是现代Web应用的基石。从最早的HTTP轮询到长轮询，再到如今的SSE和WebSocket，技术的发展始终围绕着更低延迟、更高效率的目标前进。

传统的HTTP请求-响应模式虽然简单易用，但在实时性要求较高的场景下显得力不从心。服务器必须等待客户端请求才能返回数据，这种被动模式无法满足即时通讯、实时数据监控等场景的需求。

苟日新，日日新，又日新。

生活从不眷顾因循守旧、满足现状者，从不等待不思进取、坐享其成者，而是将更多的机遇留给善于和勇于创新的人们。

在人工智能飞速发展的今天，无论是 AI 相关的技术，还是 AI 相关的产品，都是层出不穷、日新月异。