jsp网站建设项目实战课本内容网页设计流行趋势

张小明 2025/12/30 16:54:55
jsp网站建设项目实战课本内容,网页设计流行趋势,不动产登记门户网站建设,网站tag 怎么实现简介 本文介绍了AI Agent从MaaS到AaaS的转变#xff0c;详细解析了三种典型智能体协议#xff1a;MCP解决LLM工具调用标准化#xff0c;A2A实现智能体间互操作#xff0c;SCP针对科研场景优化。这些协议通过标准化接口与协作框架#xff0c;使智能体能自主规划、跨步骤协…简介本文介绍了AI Agent从MaaS到AaaS的转变详细解析了三种典型智能体协议MCP解决LLM工具调用标准化A2A实现智能体间互操作SCP针对科研场景优化。这些协议通过标准化接口与协作框架使智能体能自主规划、跨步骤协作并构建多智能体系统为AI Agent成为数字世界的协作基础设施奠定基础。概念和研究背景2025年被广泛认为是“AI Agent”的元年Agent相关研究与应用在这一年迎来了爆发式增长。随着近年来大语言模型LLM尤其是其推理能力的深入应用越来越多的Agent设计开始摆脱传统基于规则、固定工作流的方法转向以LLM为核心的推理与调度架构。这类系统通常集成**工具Tools、记忆Memory、规划Planning与行动Action**四种关键功能模块构成具备智能自主性的综合体图1。相较于仅用于文本或多模态问答任务的通用大模型Agent更具备自主探索、环境交互与解决现实问题的能力。图1 Agent 及其模块示意图当基于LLM的Agent范式广泛建立以后我们也看到从**模型即服务(MaaS,ModelasaService)逐步迈向智能体即服务(AaaS,AgentasaService)**的全新阶段。MaaS模式下用户通过API直接调用大模型获得翻译、总结等即时性且目的明确的结果却缺乏长期目标、记忆与规划能力交互也通常局限于单次请求与响应的无状态模式。而AaaS的出现彻底改变了这一现状智能体作为具备复杂推理、记忆、工具使用与任务执行能力的系统能够主动规划目标、跨步骤协作甚至实现智能体之间的联动适配旅行规划、市场调研、复杂数据分析等长期协作、不确定性较高的应用场景见图2、图3示例。图2 MaaS示意图以硅基流动[1]为例。MaaS将大模型的训练、推理、优化、管理等全流程能力通过标准化接口如 API、SDK或低代码工具封装为服务,最常见的服务方式是直接回答用户查询.图3 AaaS示意图以扣子空间[2]为例。AaaS将智能体以云计算服务形式提供的模式通过API或云端平台便捷地集成和调用现有的智能体功能.从核心特性来看MaaS聚焦输入输出的准确性与效率而AaaS更看重任务完成度、流程管理与协作效率交互对象上除了用户与系统对智能体的调用智能体之间、智能体与工具 / 服务的连接也成为常态。这种转变背后是“单次 API 调用”到“智能体协议”的升级需求当任务从原子化单步操作变成需要多轮规划、状态追踪的复合流程当交互内容从单纯的数据传递延伸到意图、行动、角色的深度沟通协议便成为确保协作可靠、可控的核心支撑也是构建多智能体系统 (MAS, Multi-Agent System) 的基础。典型协议伴随着AI Agent范式的兴起已经出现了许多关注于构建智能体协议的工作。我们关注其中典型的3种协议MCPA2ASCP这三种分别代表了如何使用智能体协议实现智能体工具调用、如何使用智能体协议实现智能体之间的交互以及如何修改通用的智能体协议以支持专业领域如科学研究方向的工作。MCPLLM工具调用标准****MCP (Model Context Protocol模型上下文协议)****最初由Anthropic于2024年9月提出该协议通过统一接口将模型与各种数据源、网页、工具连接从而建立LLM工具调用 (tool call) 的通用标准。图4 MCP 概念图一览Tool Call问题在大多数大模型的API调用的对话补全中tool call都已经成为一个常见的组分用于调用不同的工具来支持扩展大模型的功能。但由于不同平台的LLM工具调用接口高度碎片化缺乏统一标准难以做到工具的可迁移性和工具调用的标准化。MCP正是为解决这一问题而生其目标在于使得LLM能够像USB-C能够让不同设备能够通过相同接口连接一样调用不同的资源和工具。图5 MCP架构图[3]MCP架构MCP采用清晰的客户端-服务器模式核心由三部分组成负责与用户交互的MCP Host如Claude Desktop、Cursor等应用、内置在Host中用于连接服务的MCP Client以及提供实际工具功能的MCP Server内置函数、工具模块。在具体工作流程中首先通过MCP Server与Client的交互完成 “服务注册”让Host获取可用工具列表当用户提出需求后Host会将问题与工具信息一同提交给LLM由LLM判断是否需要调用工具若需调用Client会向Server发送标准化请求待Server执行工具并返回结果后LLM再基于结果推理出最终答案最后由Host反馈给用户。图6 MCP工作流程示例图[4]工具接口Server会明确对外暴露格式化的工具相关信息名称、人类可读的描述、参数如 “获取天气” 需包含经纬度、输入格式调用请求同样遵循格式化的要求工具名称、具体参数名称及其值。相关接口和信息统一遵循JSON-RPC 格式——这种 “全链路标准化” 设计让不同厂商的LLM与工具能快速适配大幅降低了智能体开发的门槛与成本。A2A智能体交互范式除了Agent内部的工具调用研究者同样关注Agent与Agent之间的交互模式。Google于2025年4月推出的A2A[5]协议 (Agent to Agent Protocol) 是该模式的代表性工作意在实现不透明Agent应用程序之间的通信和互操作性。图7 A2A 示意图A2A架构为了实现更加有利于智能体之间进行交互的协议A2A建立了更为复杂的架构以支持智能体之间的发现和任务的管理。图 8 A2A架构图A2A 协议依然遵循客户端-服务器的交互模式以此解决智能体“如何连接”的问题作为协作发起方的A2A Client通常内置在用户交互平台或本地智能体中负责根据任务需求寻找合适的远程智能体而A2A Server (也被称为Remote Agent) 作为响应方会暴露兼容A2A协议的 HTTP 端点并发布包含自身名称、功能、输入要求、认证方式的Agent Card确保不同来源的智能体高效 “识别” 彼此。图9 A2A协议的Client - Server架构Message作为智能体间传递信息的载体支持文本、文件、结构化数据等多种格式核心包含上下文 ID关联同一协作流程的消息、角色区分请求方与响应方、内容单元parts其中 parts 可细分为文本段、文件附件、JSON参数等类型用于支持智能体之间的单次交互。而在Message的层级之外A2A协议引入了Task的设计来更好地追踪智能体工作流。每个Task作为具体的工作单元具备唯一ID以及同一任务下的多次历史消息History和Artifact记录智能体任务从创建到结束的具体流程并通过“working”“completed”“cancelled”等标准化的Task Status实时标识任务进度方便流程的追踪与溯源。A2A vs MCPA2A和MCP在协议设计上并没有表现出明确的边界。事实上如果想要通过MCP server构建LLM agent将整个Agent包装为一个MCP协议定义下的工具使用在工程上似乎也是可以实现而将A2A的remote agent简化为普通的代码块以实现类似于MCP server内部的那种工具功能似乎同样也没有太大问题。但两份协议依然由于其设计出发点的迥异在不同场景的支持度上依然存在区别。比如虽然可以将Agent视为MCP工具来实现部分A2A功能但这更多是一种“模拟”尤其适用于相对简单、明确的请求-响应式交互实际不能充分发挥多智能体系统协作的潜力也缺乏A2A提供的标准化协作框架。SCP科研场景优化以上提到的MCP和A2A都是用于解决通用场景下的智能体服务而设置的协议。随着自动化科研的构想得到人们的重视面向科研系统开发的智能体协议也逐渐得到人们的重视并且作为自动化科研系统的一个组分用于支持科研社区内的资源共享和研究加速。比如SCP[6](Scientific Intelligence Context Protocol科学智能上下文协议) 是今年7月由上海AI Lab推出的面向科研系统的智能体协议其最初便是搭载在同时发布的书生科学发现平台Intern Discovery[7]中以支持平台上的科研工作流。图10 SCP 示意图SCP架构基于MCP的改进SCP以MCP为基础进行改进以适配科研场景需求包括1科研专属元数据设置新增实验者 ID、实验 ID、实验目标等科研专属参数同时明确数据存储 URI、结果归档路径、过程记忆日志地址确保从实验启动到结果归档的每一步都可追溯。2中心化SCP Hub的搭建新增中心化枢纽Hub的设计作为实验服务数据存储、计算模型、湿实验室设备的注册中心并实现任务分发、边缘服务健康监控、生命周期管理和认证服务等。3AI 驱动的智能编排能力支持AI驱动工作流的自动组合包括推荐最优方案、资源分配和下一步操作。4湿实验室集成通过标准化设备驱动、供应商无关接口让不同智能体可共享实体设备。在流程上SCP保留了MCP “Client-Server” 的基础模式却通过Hub的核心作用重构了协作逻辑用户提交科研需求后Client先向Hub查询可用工具与设备Hub完成权限验证与任务路由后分派给匹配的Server执行过程中中间结果通过Redis缓存降低调用开销大型实验数据通过对象存储实现共享这种设计可以将任务提交与执行解耦避免连接中断和数据丢失尤其适用科研场景下可能出现的长时间湿实验情况。最终结果同步至缓存与归档地址用户可通过任务ID实时订阅更新——这种 “通用架构 科研专属优化” 的设计既延续了 MCP 的兼容性优势又让智能体真正融入科研全流程。未来展望上述研究展现了智能体协议在AaaS场景下的巨大潜力但由于各类智能体协议层出不穷事实上真正建立广泛接受的通用智能体协议使得其能达到如同HTTP/HTTPS一样的普及度还有很远的距离。我们相信该领域依然亟待着能够真正服务未来AaaS场景的智能体协议出现并且成为真正普及的协议模式。为了实现这个愿景智能体协议还需要在许多方面进行探索。在这里我们仅提出2个小的角度。1**面向科研智能体系统**在科研领域智能体与人类科学家的协作边界正不断模糊。未来的科研智能体不应只是 “工具执行者”更需成为 “科研伙伴”一方面它需要更深度地融入自动化流程比如在药物研发中从靶点筛选、实验设计到数据验证的全链路智能体可自主调整方案、优化参数另一方面他需要更加有效且灵活地实现与人类科学家的对话从人类科学家的知识中提高科研效率。另外建立更长维度的实验上下文记忆记录每一步操作数据和关联历史实验结论与领域文献为人类科学家提供可溯源、可复用的研究依据也是相当重要的议题。2面向多智能体系统“自治” 与 “调度” 的平衡成为关键探索方向。一方面我们期待构建更具自主性的多智能体系统(MAS)不同智能体可自主判断协作需求无需人工干预即可完成复杂决策另一方面如何设计合理的智能体路由(Agentic Router)在大量智能体同时参与任务时作为高效的调度中枢既能避免资源争抢又能根据任务优先级分配算力与工具确保协作效率最大化。中心化枢纽与去中心化协作的模式能否实现融合创新或将成为未来多智能体系统落地的关键突破口。这些探索最终指向一个目标让智能体协议成为 “数字世界的协作基础设施”。随着协议标准的不断完善与场景适配的深化智能体将真正从 “单一功能工具” 进化为 “全域协作伙伴”重塑我们的科研方式与生活模式。如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

免费源码资源源码站wordpress 太卡

5分钟掌握Pinpoint:零代码入侵的微服务性能追踪终极指南 【免费下载链接】pinpoint 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pin/pinpoint 在现代微服务架构中,分布式追踪已成为保障系统稳定性的关键技术。Pinpoint作为一款开源的APM&#xf…

张小明 2025/12/28 8:45:53 网站建设

兰州做高端网站优化加速

最近,小王所在的公司遇到了一个棘手的问题:随着业务扩展,原有的网络架构已经无法满足日益增长的数据传输需求。特别是在高峰期,网络延迟和丢包现象频发,严重影响了员工的工作效率。于是,小王决定尝试通过划…

张小明 2025/12/27 17:26:02 网站建设

知名高端网站建设服务商财务公司网站模板

draft-js自定义工具栏终极指南:从基础到高级的完整实现 【免费下载链接】draft-js A React framework for building text editors. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dra/draft-js 你是否在使用draft-js构建富文本编辑器时,发现默认的工…

张小明 2025/12/28 12:42:06 网站建设

代做效果图的网站好徐州市铜山区建设局网站

视觉自回归模型终极指南:从像素序列到多模态AI的完整演进 【免费下载链接】imagegpt-large 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/imagegpt-large 视觉自回归模型正在重塑我们理解和生成图像的方式。通过将图像视为像素序列,这些…

张小明 2025/12/28 13:18:09 网站建设

数据库作业代做网站虎皮椒支付WordPress

AutoHotkey热键自动化:快速上手完整指南 【免费下载链接】AutoHotkey 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/autohotke/AutoHotkey AutoHotkey是一款强大的免费开源自动化工具,专门用于创建键盘快捷键和自动化重复任务。无论您是办公人员、…

张小明 2025/12/28 15:05:34 网站建设

免费公司网站如何建立设计河北seo技术交流

还在为《雀魂》中那些需要氪金或肝任务才能获得的角色皮肤发愁吗?今天我要为你介绍一款强大的免费工具——雀魂Mod Plus,它能让你轻松解锁所有角色、皮肤和装扮,全面提升你的游戏体验! 【免费下载链接】majsoul_mod_plus 雀魂解锁…

张小明 2025/12/28 16:45:33 网站建设