序言2025年4月9日，Google 正式发布了 Agent2Agent Protocol（以下简称 “A2A”）。该协议为不同类型的智能体之间搭建了一座高效沟通与协作的桥梁，无论是独立Agent与独立Agent、独立Agent与企业Agent，亦或是企业Agent与企业Agent，都能借助该协议实现通信交互和事务协作。A2A 为 Agent生态 提供了一套标准协议标
高德地图MCP+MiniMax语音MCP开发使用高德地图的地点推荐 MCP 服务获取景点信息，再借助 Minimax 的语音生成 MCP 服务合成导览音频，并最终通过 Agent 自动生成 HTML 页面，实现一个“西安旅游景点推介”的一条龙流程。
MCP 协议层（Protocol layer）在传统的大模型应用中，模型本身只能被动地接收输入、产生输出，要让它调用外部工具或访问自定义的上下文，就需要在代码里逐条写好 API 调用、认证、错误处理的逻辑，既繁琐又难以维护。MCP（Model Context Protocol）的初衷，就是将这些“上下文管理”和“工具调用”能力抽象成一个标准化的通信协议，让大模型应用只需关注“我想用什么资源”，由专
一、MCP出现背景 RAG（Retrival-Augmented Generation)，检索增强生成RAG这种 LLM 应用开发范式背后的基本思想，就是通过将大型语言模型（LLM）与外部数据源相结合来提高其准确性和相关性。先通过向量之间的相似度，用检索系统从外部数据源搜索数据，以识别与用户查询相关的信息。LLM 随后利用检索到的信息生成更精确、更及时的响应。检索：首先通过向量数据库或其
协议演进历史协议（Protocol）从词求解，是“协商议定”，是一套对话双方都必须遵守的规则和约定。
Google的Agent2Agent （A2A） 协议是一种开放标准，旨在实现 AI 代理之间的无缝通信和协作。在一个代理使用不同框打破了孤岛并促进了互作性。
Google的Agent2Agent （A2A） 协议是一种开放标准，旨在实现 AI 代理之间的无缝通信和协作。在一个代理使用不同框架和不同供破了孤岛并促进了互作性。
还在为 AI 面试中 A2A 与 MCP 协议的问题发愁？这篇超 3 万字的深度剖析来救场！从协议概念、源码细节，到通信机制、实际命中面试要点，助你吃透底层逻辑，在 AI
单纯的大模型是一个只会聊天的“学霸”，而配上Agent的大模型将是“万能助手”。你让它“关掉客厅的灯”，它不再只是礼貌地回答你“好的，已为您关闭客厅的灯”，而是真的动手把灯关了。在这场关于智能体（AI Agent）的进化革命中，背后隐藏着三个关键“武器”：MCP（Model Context Protocol）、Function Calling和A2A（Agent to Agent protocol
本文介绍了一个基于FastAPI和JSON-RPC 2.0的智能问答Agent项目脚手架。项目实现了A2A规范核心方法，包括同步问答、流式响应、任务管理和Agent自描述功能。提供可切换的存储后端（内存/Redis/Postgres）和完整的安全认证方案。项目结构清晰，包含路由分发、数据模型、任务管理和存储抽象层。通过docker-compose支持开发环境
通信协议是AI Agent加速落地的核心基础设施之一。Anthropic推出的MCP已逐步确立其作为AI Agent连接外部工具的标
“ A2A和MCP，是对抗还是协作？” 你有没有想过，要是不同 AI 代理能像咱们人类一样，轻松交流、携手合作，那能碰撞出多厉害的智
刚刚，“谷歌版MCP”来了！谷歌推出A2A协议，即Agent2Agent，能让AI Agent在不同生态系统间安全协作，而无需
A2A+MCP Python骨架简介 该框架展示了A2A(代理间通信)作为编排核心、MCP(代理-工具/数据通信)作为工具接入的最小实现方案。包含一个路由器和三个
本文介绍了MCP和A2A两种协议的功能定位与协作关系。MCP是模型与工具/数据源交互的标准协议，类似"USB-C接口"；A2A是代
Nacos 社区正式发布 3.1.0 版本！作为全新的里程碑版本，3.1.0 在 A2A（Agent-to-Agent）注册中心和 MCP（Model-Context-Protocol）注册中心两大核心能力上实现重大突破，同时修复多项历史问题并升级关键依赖。 ...
谷歌在Google Cloud Next 25大会上，开源了首个标准智能体交互协议——Agent2Agent Protocol（简称A2A）。A2A将彻底打破系统孤岛，对智能，因为首批就有
