摘要

ComfyUI-R1是一个创新的推理模型，能将自然语言指令转换为结构复杂的ComfyUI工作流。通过结合精心构建的知识库和两阶段训练流程（监督微调和GRPO强化学习），该模型在格式有效性、节点选择和端到端性能方面表现卓越。

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目录

1. 背景与研究目标
2. 方法与创新点
3. 实验与结果分析
4. 模型启发与方法延伸
5. 结论与未来展望
6. 参考链接

Model Context Protocol (MCP) 在Twitter上引起了轩然大波——但它真的有用，还是只是噪音？在这场辩论中，Harrison Chase（LangChain CEO）和Nuno Campos（LangGraph负责人）讨论了MCP是否名副其实。

Harrison的观点：MCP确实有用

我一开始对MCP持怀疑态度，但我已经开始看到它的价值。本质上：当你想为自己无法控制的agent添加工具时，MCP就很有用。

举个例子。对于Claude Desktop、Cursor、Windsurf这些应用，作为用户，我无法控制底层agent。这些agent默认只能访问几个内置工具。