企业官网建设流程全解析

网络推广网站河南,网站建设乐云seo,网络营销导向企业网站建设的一般原则,wordpress广告公司模板在智能代理开发领域#xff0c;随着多智能体系统和工具集成的普及#xff0c;我们经常会遇到两个概念#xff1a;模型上下文协议#xff08;MCP#xff09;和Agent2Agent 协议#xff08;A2A#xff09;。它们都是为了让智能体更好地互相协作或与外部资源交互而设计的随着多智能体系统和工具集成的普及我们经常会遇到两个概念模型上下文协议MCP和Agent2Agent 协议A2A。它们都是为了让智能体更好地互相协作或与外部资源交互而设计的那他们到底有什么区别又各自有什么用呢在阅读正文之前可以先思考以下问题1.MCP 和 A2A 协议的核心目标分别是什么2.为什么代理系统既需要 MCP 又需要 A2A3.两类协议在实际场景中如何协同工作1. 为什么需要两类协议简单来说智能体与外部世界的交互可以分为两类第一个是工具和资源类这类系统通常有明确的输入和输出例如数据库查询、计算器或者天气 API。它们的行为可预测执行单一、无状态的操作。它们的交互模式通常是“请求-响应”一次调用就完成。第二类是代理类这种自主智能体更复杂可以推理、计划和使用多种工具来完成任务。它们的行为难以完全预测交互可能是多轮、持续状态的对话。任务执行通常涉及上下文共享、协商甚至与其他智能体的合作。换句话说工具解决“具体操作”代理解决“复杂任务”。因此我们需要两类协议来应对不同需求MCP 用于工具集成A2A 用于代理间协作。2. 模型上下文协议MCPMCP 的核心目标是标准化智能体与外部工具、API 或数据源的交互。它定义了一种结构化方式让代理能够描述工具功能、传递输入并接收结构化输出。MCP具体的原理和工作流程我之前在大模型背后的协议- MCP文章中有介绍。典型应用场景包括让语言模型调用外部 API比如查询实时股票价格让代理访问数据库或知识库通过参数查询数据连接一组预定义的函数或服务实现标准化操作等等。MCP 的优势在于它能够让不同工具提供者和代理开发者在一个统一的生态中无缝协作。对于智能体内部的任务执行MCP 提供了可靠、可预测的基础设施。3. Agent2Agent 协议A2A相比之下A2A 协议的目标是让智能体之间可以直接发现、协作和交换信息。它关注的是智能体作为对等体的交互而不仅仅是调用工具。A2A通过 Agent Card 发现对方的技能和能力使用协商交互方式包括文本、文件或结构化数据并且要管理有状态、可能长时间运行的任务同时支持多轮对话和复杂多部分结果交换。比如客户服务代理将复杂问题委托给专门的计费代理同时保持客户上下文旅行规划代理与航班、酒店和活动代理协作完成多阶段预订流程多个代理在长期项目中交换状态更新和进展信息。可以看到A2A 允许比单纯工具调用更灵活、更动态、更有状态的交互。它是代理协作的核心而 MCP 更多关注代理与工具的接口。4. MCP 与 A2A 的互补性MCP 和 A2A 并不是互相替代的关系而是互补的代理内部使用 MCP 来调用工具、查询数据库或执行具体操作代理之间使用 A2A 进行协作、任务委派或上下文共享。举个例子想象有一家汽车维修店客户通过 A2A 与“店长”代理沟通车的问题店长代理分配任务给机械师代理机械师通过 MCP 调用车辆诊断仪器、查阅维修手册和操作升降机如果需要零件机械师再通过 A2A 与零件供应商代理协作完成采购。也就是A2A 处理高层次协作MCP 管理具体工具调用。到这里你应该非常清楚MCP和A2A之间的关系和区别了吧最后我们回答文章开头提出的问题1.MCP 和 A2A 协议的核心目标分别是什么MCP 的核心目标是标准化代理与工具、API 或数据源的交互A2A 的核心目标是标准化代理之间的协作和信息交换。2.为什么代理系统既需要 MCP 又需要 A2A代理系统需要两类协议因为它们分别处理“工具使用”和“代理协作”互不替代而高度互补。3.两类协议在实际场景中如何协同工作在实际场景中代理内部使用 MCP 调用工具代理之间使用 A2A 协作完成复杂任务如多轮客户服务或供应链管理。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】