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相关的文章：本列表页汇集了关于A2A协议及其在智能代理领域应用的最新文章，探讨其技术实现、行业影响及未来发展趋势。
#人工智能 谷歌将 AI 代理协议 A2A 捐献给 Linux 基金会，接下来由 Linux 基金会控制和运营，确保中立以及解决潜在的垄断和竞争担忧。当然即便由 Linux 基金会接手，相信谷歌 AI 团队也依然是 A2A 的开发主力，不过这应该会吸引更多公司使用 A2A。查看全文：https://ourl.co/109500
谷歌将AI代理协议A2A捐赠给Linux基金会，后者将负责运营，确保中立性并解决垄断问题。A2A协议支持AI代理在多代理环境中的协作，促进创新。尽管谷歌仍是主要贡献者，但其他公司的参与将更为简便。
例如，调度 Agent 可能无法理解执行 Agent 的状态反馈，这种“鸡同鸭讲”的局面迫使系统需要一种通用“语言”来承载需求、能力、决策等核心信息的无损传递。我们让 AI 规划一个十一旅游的行程，AI 进行思考、判断、最终做出决策，需要先去了解十一的天气怎么样，需要去了解我之前都去过哪些地方，哪些地方没去过等等，最终给出一个计划。这种标准化缺失成为多智能体系统的核心瓶颈。，AI...
A2A协议旨在通过统一消息格式和交互流程，解决智能体间的沟通问题，促进协作并提升任务执行效率。它与MCP互补，MCP负责连接工具，而A2A则专注于智能体之间的交流。
Hey there! 👋 I'm excited to show you how to build AI agents using a2ajava, an open-source framework I created to make agent development fun and accessible. Instead of diving into theoretical...
本文介绍了a2ajava，一个开源框架，旨在简化AI代理的开发。作者展示了五个实际的代理示例，包括基本Spring代理、多用户安全代理、数据库对话代理、MongoDB RAG代理和网页自动化代理。a2ajava支持Java、Kotlin和Groovy，简化了协议细节，使开发者能够专注于功能构建。
This guide will walk you through creating a Spring Boot application that supports both A2A (Agent-to-Agent) and MCP (Model Context Protocol) protocols. You'll learn how to build an AI agent that...
本文指南介绍了如何创建支持A2A和MCP协议的Spring Boot应用，包括项目创建、依赖配置、安全设置、代理服务实现及测试步骤，并讨论了可扩展性和后续步骤。
Hey fellow developers! 👋 I'm excited to share something I've built and I'd love your feedback and contributions. I've created a web automation system that brings together the power of A2A...
我开发了一个网络自动化系统，结合A2A协议和MCP协议，使用Selenium WebDriver，支持自然语言命令，能够进行自动化测试、截图和实时代理通信。欢迎试用并反馈！
Continuing the series on A2A and MCP, this blog focuses on their combined implementation. We've previously explored the introduction and individual implementation of both A2A and MCP. Now, we'll...
本文探讨了A2A（代理间协议）与MCP（模型上下文协议）的结合。MCP定义了客户端与服务器的通信规则，而A2A支持不同生态系统中的代理互操作。通过构建一个系统，代理能够动态检索公司股票价格和相关新闻，实现自然语言查询的响应。该系统由多个代理和MCP服务器组成，能够高效处理请求并返回实时数据。
Role-Based Access Control (RBAC) is crucial for agents in an Agent-to-Agent (A2A) as well as MCP based architecture because it ensures that only authorized agents can access or invoke certain...
基于角色的访问控制（RBAC）在代理间架构中至关重要，确保只有授权代理能访问特定资源。通过为代理分配角色（如“用户”、“管理员”），RBAC实现细粒度控制，限制代理执行与其角色相符的操作。a2ajava框架利用Java Spring注解实现RBAC，确保安全性和互操作性。
不过，最终可能通过市场竞争自然筛选出用户信任度最高的平台。长期来看，协议的价值终将取决于能否顺应 Agent 范式的进化 —— 是成为智能世界的 “基础设施”，还是沦为过渡期的 “临时脚手架”。当 AI 发展到高级阶段，人类设计的协议可能反而成为限制 —— 也许智能体自主协商的协议会更高效，就像牛津大学提出的自然语言协商协议。如果用最乐观的 AI 发展视角来看，届时可能已经实现...
MCP（模型上下文协议）作为大模型与外部工具的通信标准，面临谷歌A2A协议的挑战。A2A协议旨在实现智能体间的高阶协作，可能取代MCP。专家建议MCP需简化技术架构并建立生态，以应对未来智能体的发展和市场竞争。
The topic of AI agents is rapidly evolving. You’ve probably heard about Anthropic’s Model Context Protocol (MCP), which grew aggressively The post Why Are Agent Protocols Like MCP and A2A Needed?...
AI代理技术快速发展，Anthropic推出的MCP标准化AI模型与外部系统的沟通，Google的A2A协议则协调多个代理的合作。尽管技术尚不成熟，这些协议为复杂任务提供支持。企业在投资代理技术前需明确用例，以实现实际收益。
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