谷歌推出的智能体到智能体（A2A）协议，旨在解决AI智能体间协作的难题。该协议通过轻量级开放标准，实现智能体的相互发现、验证和实时数据传输，无需定制接口或共享提示上下文。A2A协议填补了智能体间协作的空白，使多智能体编排更加常规化，同时为框架和供应商提供了创新空间。

AI代理系统通过LLM进行推理决策，调用工具执行任务，形成代理循环。与生成式AI不同，代理系统分解复杂任务，利用工具弥补LLM不足，并能改变世界状态。代理系统分为自主型和协作型，后者需人类参与观察与修正。代理系统的成功取决于工具、推理模型、数据处理及用户体验的优化。

LLM在处理私有数据时易产生“幻觉”，RAG技术通过检索外部知识库辅助回答，但在多步推理问题上仍有局限。本文引入LangChain ReAct Agents，结合ReAct框架，通过“思考-行动-观察”循环提升复杂任务表现。系统使用Qdrant向量数据库和LangChain工具，实现多步推理与知识检索，显著提高回答准确性。

MCP协议推动AI发展，赋予AI更多能力，如操控贪吃蛇游戏。通过MCP Server，AI能调用工具、资源与提示模板，实现多轮交互。官方提供调试工具inspector，便于开发者测试MCP Server功能。AI与MCP结合，不仅提升了任务执行效率，还促进了生态系统的繁荣，如Cursor和Cline等平台对MCP Server的支持。

Agent是当前技术热点，Anthropic将其定义为模型基于环境反馈使用工具的程序。Agent的发展得益于底层模型能力的提升和工程、产品侧的突破，使其能在实际场景中解决问题。Context是执行任务所需信息的总和，Agent通过自动化提炼Context，减少人工干预。Tool Use方案如Function Call、MCP、A2A等旨在让大模型更高效地调用工具，其中MCP统一了Tool Use的标准。Agent与AI Coding未来可能融合，但AI Coding成本高且难以协同。Agent设计需考虑信任问题，确保用户对结果的信赖。

Dropbox Dash 是一款集成了 AI 功能的通用搜索和知识管理工具，旨在解决信息碎片化问题。通过机器学习和生成式 AI，Dash 提供强大的搜索体验，支持跨应用内容查找、组织和保护。其核心采用检索增强生成（RAG）技术，结合 AI 代理，处理复杂任务。Dash 高效应对数据多样性、碎片化和多模态挑战，提升企业的协作和生产力，同时确保信息安全。

这篇介绍了一个创新的LLM代理框架，通过标准操作程序（SOPs）确保AI执行的可靠性和一致性。该框架在复杂流程中表现出色，如账户接管调查机器人将处理时间从23分钟降至3分钟，欺诈调查用例每月节省300多小时。框架还提供直观的SOP编辑器和强大的功能，如Graph Retrieval-Augmented Generation管道和多语言用户代理，提升了自动化和应用开发效率。安全性和透明度也是其核心设计，确保数据安全和过程可解释性。

本文深入探讨了AI Agent的设计与实现，涵盖了核心要素如感知、记忆、规划和行动，并结合OpenManus进行二次开发实践。通过实验验证了Agent在不同任务中的表现，提出了自主化演进和多Agent协作的改进方向。文章还介绍了MCP协议在AI生态中的应用前景，强调了LLM与外部工具的协同作用，为AI Agent的未来发展提供了技术参考。

2025年AI技术快速发展，货拉拉推出自研LLM应用平台“悟空平台”，通过低代码、零代码和工作流三种方式，帮助企业在多场景中快速落地AI应用。工作流支持全场景，具备选择器、数据库、代码节点等功能，提升智能客服、数据库读写等场景的效率和准确性，助力企业智能化转型。

agents.json是基于OpenAPI的开放规范，专为AI agent与互联网服务提供商的交互设计。它通过结构化描述API，确保AI agent能稳定准确地调用服务。agents.json引入flows和links概念，定义复杂操作的执行顺序，优化自然语言驱动和任务流标准化，增强API的可发现性，解决多步骤调用的可靠性问题，支持现有身份认证体系，部署成本低，生态开放。

AI Agent正快速发展，2025年或成其元年。开源大模型能力与商业大模型齐平，推动AI应用模式革新。MCP渐成事实标准，支持私有知识库的问答系统开发。实践展示了基于MCP构建知识库、优化检索流程及实现智能问答的全过程，体现了AI应用技术的高效迭代与创新潜力。

Google发布Agent2Agent协议（A2A），为智能体间通信设立开放标准。A2A支持安全协作、任务管理、体验协商和能力发现，通过AgentCard、Task等核心要素实现高效互操作。与MCP互补，A2A更注重对等交互，推动Agent生态发展，助力企业领域Agent协同。

AI 助手构建简明指南：只需 300 行代码，结合 LLM 和工具调用，即可实现代码编辑代理。通过定义 read_file、list_files 和 edit_file 等工具，Claude 能自主调用工具完成任务，如创建和修改文件。核心逻辑在于工具定义与执行，模型在对话中自动判断何时使用工具。简单循环与工具调用机制，展现了 AI 辅助编程的强大潜力。

MCP协议为AI系统提供安全、标准化的数据访问方式，采用客户端-服务器架构，支持本地和远程数据源访问。协议层负责消息封装和通信管理，传输层支持Stdio和HTTP+SSE通信方式。MCP客户端与服务端通过初始化、消息交换和终止三个阶段建立连接，支持请求-响应模式。实践展示了如何通过MCP实现AI工具调用和数据交互，提升AI的实用性和智能化。

MCP协议重新定义了大模型与现实世界的交互范式，突破了传统Function Call的性能和兼容性瓶颈。通过标准化接口，MCP实现了动态语义对齐和高并发任务调度，成为AI应用架构的基础协议。其微内核架构设计使得工具调用更加灵活，支持多Agent协同和复杂任务处理，推动AI应用架构在业务领域的落地与创新。

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