企业官网建设流程全解析

网站设计不包括,淘宝客做网站链接,工业产品设计专业,wordpress无域名ip访问这三个概念是 2024-2025 年 AI Agent 爆发期最核心的“基础设施”。它们分别解决了 Agent 生态中**“怎么连工具”、“怎么连同行”和“怎么学本事”**这三个根本性问题。 用一个人类职场的类比来解释最直观#xff1a;概念全称职场类比解决的核心问题MCPModel Context Protoc…这三个概念是 2024-2025 年 AI Agent 爆发期最核心的“基础设施”。它们分别解决了 Agent 生态中**“怎么连工具”、“怎么连同行”和“怎么学本事”**这三个根本性问题。用一个人类职场的类比来解释最直观概念全称职场类比解决的核心问题MCPModel Context ProtocolUSB 接口标准硬件兼容性。让所有员工Agent都能即插即用各种工具打印机、扫描仪、数据库。A2AAgent to Agent Protocol通用语言/对讲机频道团队协作。让销售部的员工能听懂技术部员工的话并能互相派活。SkillsAgent Skills岗位SOP手册职业技能。不仅给你工具MCP还给你一本操作手册教你“遇到退货该怎么操作ERP系统”。1. MCP (Model Context Protocol) —— “AI 时代的 USB 协议”背景痛点以前如果我要让 Claude 访问我的本地数据库我得专门写一段代码如果要访问 Google Drive又得写另一段代码。每接一个新工具都要重新开发接口。MCP 的解决方案Anthropic 牵头搞了一个“标准接口”。对于开发者只要你的工具如数据库、API支持 MCP 标准任何支持 MCP 的 LLMClaude, DeepSeek 等都能直接连上来用不需要专门适配。对于用户就像把 U 盘插到电脑上一样简单。你可以一键把“文件读取器”、“股票查询器”挂载到你的 Agent 上。核心价值标准化连接。它打通了 Agent 和外部数据/工具之间的壁垒。2. A2A (Agent to Agent) —— “智能体之间的社交网络”背景痛点单个 Agent 能力有限。比如你有一个“写代码 Agent”和一个“查资料 Agent”但它俩老死不相往来。你需要人工把查到的资料复制给写代码的。A2A 的解决方案Google 和微软力推的协议定义了 Agent 之间怎么“打招呼”和“派任务”。握手机制“你好我是代码 Agent我能写 Python请问你能帮我查一下这个库的文档吗”任务传递Agent A 发现自己搞不定自动通过 A2A 协议把任务转包给 Agent BAgent B 做完后把结果扔回给 A。核心价值去中心化协作。它让单一的 Agent 变成了“蜂群”能自动组队打怪。3. Skills (Agent Skills) —— “从工具人到熟练工”背景痛点MCP 只是给了 Agent 一个“锤子”工具但没教它怎么砸钉子。很多时候 Agent 拿到工具不知道该传什么参数或者操作顺序不对先删库再跑路。Skills 的解决方案Anthropic 在 MCP 之后推出的更高级概念。不仅仅是 ToolSkills 工具 (Tool) 使用说明书 (Instruction)最佳实践 (SOP)。打包能力它把“如何查询财报”封装成一个 Skill包。里面不仅有“查询数据库”的 MCP 工具还附带了一段 Prompt“查询前请先验证年份如果数据缺失请尝试查询上一季度…”。即插即用你可以给你的 Agent 安装“Python 编程技能包”、“法律文书技能包”让它瞬间变成专家。核心价值能力的封装与复用。它解决了 Agent “有工具但不会用”或者“用得笨”的问题。总结与展望如果我们要搭建一个超级 AI 系统底层用 MCP先把公司里的数据库、Slack、Jira 全部变成 MCP Server让 AI 能连得上。中间层用 Skills编写各种 Skills如“自动报修 Skill”、“周报生成 Skill”把业务逻辑教给 AI。顶层用 A2A搞一堆不同角色的 Agent客服、运维、财务用 A2A 协议把它们连成一个网让它们自己开会解决问题。