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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】