人工智能
MCP & A2A 前沿实战
掌握 AI “通用语”,加速落地智能体
Course syllabus
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Published chapters
01开篇词|浪潮拐点——为何MCP与A2A诞生在此时此刻?
02直播回放|MCP &A2A 协议如何解决智能体开发痛点?
0301|开箱即用:MCP是LLM开发范式的增强
0402|来而有往:A2A 协议是 Agent 之间的桥梁
0503|协议实战(上):高德地图 + MiniMax语音开发私域旅游小助手
0604|协议实战(中):从0到1,基于MCP快速搭建RAG“医疗健康“指北”
0705|协议实战(下):通过 A2A,你的智能体不仅能对话还可以协作!
0806|底层架构(上):MCP 协议层(Protocol layer)详解
0907|底层架构(下):MCP协议传输层(Transport layer)详解
1008|资源发现:为大模型提供服务器端的数据内容
1109|提示模板:预定义可复用交互Prompt和工作流
1210|工具调用:Tools让你的大模型长出三头六臂
1311|人在环路:通过Sampling机制实现人机互动
1412|风云际会:智能体6大开发框架之选型比较
1513|智能画师:用CrewAI和A2A创建绘画智能体
1614|财务助手:用LangGraph和A2A实现货币兑换Agent
1715|知识检索:通过LlamaIndex和A2A实现文件聊天Agent
1816|双剑合璧:MCP和A2A联合构建智能Agents系统
19更新安排预告&留言问答精选
20用户故事|悟空:如何让自己的学习收益最大化?
2117|协议演进简史:从TCP/IP、HTTP到MCP与A2A
2218|架构进化之路:从单机到分布式,再到智能体协作的未来
2319|授权机制变革:如何为AI时代的智能体协作保驾护航?
2420|安全挑战聚焦(上):三重安全困境与MCP工具投毒威胁
2521|安全挑战聚焦(下):A2A网络攻击与AI安全生态的构建
2622|从OpenAI DevDay 2025看MCP和AI开发生态新动向
2723|超越MCP和A2A:走向通用Agent技术架构
28结束语|2025年度人物:我们,未来的AI架构师