Agent to Agent（A2A）是 Google 近期推出的一种开放协议，旨在让不同框架和供应商的 AI Agents 能够互相通信和协作。

MCP这东西，别光看网上说，自己动手试试，一试一个不吱声，来看看一个AI应用落地实战派对MCP的体验和结论吧。

💡 开发者福音！现在可以让 AI 理解 Antd 代码并生成更相关的代码旨在减少生成幻觉！MCP 服务让LLM能够精准查询组件文档、API和示例代码。支持自主提取文档，再也不用反复查阅官方文档了！

最近 MCP 协议很火，自己也发掘了一些玩法，但是目前来看 MCP 的配置还是过于繁琐了，对普通人门槛有点高。 这几天终于摸索出来了一些方法让大家可以相对容易理解的方式配置 MCP 服务。 后面我也会

A2A 协议是什么？大白话：加强版的 MCP！Agent 不止能调用 tools，还能召唤乙方工具人帮你干活

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人类最显著特征之一就是能够使用工具。对于 AI Agent 来说，调用外部工具，可以扩展 LLM 既有能力的边界，包括代码执行能力、上下文扩展能力和三方能力集成等。

可自我纠错的 RAG 设计模式，通过设计一套 evaluator，实现普遍适用、精准可衡量的评价指标

Google 在 2025 年 4 月 9 日发布了的一个重磅项目——Agent2Agent (A2A) 协议。这个协议旨在解决当前 AI Agent 生态中的一个核心痛点：不同厂商、不同框架下的智能