引言隨著大模型技術(shù)的爆發(fā)，AIAgent（智能代理）逐漸成為落地應(yīng)用的核心載體。它不僅能理解語(yǔ)言，還能自主規(guī)劃、調(diào)用工具、執(zhí)行任務(wù)，真正讓大模型從“語(yǔ)言模型”升級(jí)為“行動(dòng)助手”。然而，面對(duì)市面上眾多的Agent開(kāi)發(fā)框架，開(kāi)發(fā)者該如何選擇？本文梳理了9大主流框架，解析其核心特性與差異，助你快速找到適合的工具！一、主流Agent開(kāi)發(fā)框架盤(pán)點(diǎn)1.LangChain核心定位：行業(yè)標(biāo)桿級(jí)框架，支持復(fù)雜任務(wù)鏈設(shè)計(jì)，集成能力極強(qiáng)。特點(diǎn)：...

引言在AI技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，大模型Agent（如GPT4、Claude等）需要頻繁與外部工具、其他Agent甚至云端服務(wù)交互。如何高效、安全地完成這些通信？答案藏在JSONRPC2.0這一看似“古老”卻煥發(fā)新生的協(xié)議中。本文將解析為何JSONRPC2.0成為大模型Agent傳輸協(xié)議的“寵兒”，并揭秘其核心優(yōu)勢(shì)。一、JSONRPC2.0是什么？JSONRPC2.0是一種基于JSON的輕量級(jí)遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用（RPC）協(xié)議，誕生于2010年。它通過(guò)簡(jiǎn)單的請(qǐng)求響應(yīng)機(jī)制，允許客戶端...

引言在AI智能體（Agent）爆發(fā)的時(shí)代，谷歌與Anthropic兩大巨頭分別推出了A2A（AgenttoAgentProtocol）和MCP（ModelContextProtocol）框架，試圖解決AI生態(tài)中的核心問(wèn)題。但這兩者究竟有何不同？誰(shuí)更可能成為未來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)？本文將從設(shè)計(jì)目標(biāo)、技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景等多維度解析二者的差異，并探討其對(duì)開(kāi)發(fā)者與企業(yè)的影響。一、本質(zhì)區(qū)別：協(xié)作VS工具1.A2A：讓智能體“對(duì)話”谷歌A2A的核心目標(biāo)是打破智能體間的壁壘，讓不同框架、供應(yīng)...