构建智能AI代理的新范式：基于MCP与OpenAI gpt-oss的实用指南

• 使用MCP打造标准化工具接口，简化AI代理与外部工具的交互，提升代理能力与扩展性。
• 结合OpenAI最新gpt-oss-120B大模型，作为强大LLM骨干，实现更精准且多功能的智能响应。
• Hugging Face轻量级客户端支持TypeScript（@huggingface/tiny-agents）和Python（huggingface_hub[mcp]），入门简便，跨语言体验无缝衔接。
• 本地浏览器代理示例：通过Playwright MCP服务器，代理可自主浏览互联网，进行信息检索与任务执行，具备实战应用价值。
• 灵活定义agent.json配置，支持自定义模型、工具、输入参数及系统提示，确保代理行为可控且高效。
• 轻松接入Hugging Face MCP服务器，访问数千AI空间，实现代理与多样AI服务的深度融合。
• 运行方式统一，Python与JavaScript客户端均支持“一行命令”快速启动，适合开发测试与生产部署。
• 设计理念强调代理需深度规划调用逻辑，反思执行结果，避免盲目调用与猜测，确保解决方案的准确性与完整性。

这套方案不仅降低了构建复杂AI代理的门槛，也为长期构建智能、多工具协同的AI系统奠定了基础。未来AI代理将不再孤立，而是通过MCP无缝连接多样能力，真正实现智能助理的多场景落地。