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作者认为，虽然 AI 智能体演示很简单（模型 + 工具 + 循环），但生产环境中的智能体需要强大的后端，涵盖身份验证、持久化数据、向量搜索、权限管理、重试和大语言模型用量跟踪，并介绍了如何构建 Singlebase，使其成为支持 MCP 访问、面向智能体的后端。