Datawhale:HelloAgent,学习打卡5

学习了《智能体通信协议》这一章后,我对多智能体系统的协作机制有了更系统的认识。在尝试构建旅游规划助手这类复杂应用时,单个智能体的能力显然有限,如何让不同功能的智能体高效协同就成了关键问题。本章提出的MCP、A2A和ANP三层协议设计很有启发性:MCP规范了智能体与工具间的调用接口,提升了模块化程度;A2A支持点对点的任务协作,适合小规模任务编排;而ANP则面向更大规模的网络化交互,为构建分布式智能系统提供了基础。这让我联想到实验室项目中使用vLLM进行推理时对API调用的管理,其实也是一种通信协议的体现。通过本章学习,我意识到良好的通信设计不仅能提高系统效率,还能增强可维护性和扩展性。这种分层解耦的设计思想,对我后续开展多智能体相关研究具有很强的指导意义。

相关推荐
Tipriest_6 小时前
torch训练出的模型的组成以及模型训练后的使用和分析办法
人工智能·深度学习·torch·utils
QuiteCoder6 小时前
深度学习的范式演进、架构前沿与通用人工智能之路
人工智能·深度学习
周名彥6 小时前
### 天脑体系V∞·13824D完全体终极架构与全域落地研究报告 (生物计算与隐私计算融合版)
人工智能·神经网络·去中心化·量子计算·agi
MoonBit月兔6 小时前
年终 Meetup:走进腾讯|AI 原生编程与 Code Agent 实战交流会
大数据·开发语言·人工智能·腾讯云·moonbit
大模型任我行7 小时前
人大:熵引导的LLM有限数据训练
人工智能·语言模型·自然语言处理·论文笔记
weixin_468466857 小时前
YOLOv13结合代码原理详细解析及模型安装与使用
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·图像识别·目标识别·yolov13
蹦蹦跳跳真可爱5897 小时前
Python----大模型(GPT-2模型训练加速,训练策略)
人工智能·pytorch·python·gpt·embedding
xwill*7 小时前
π∗0.6: a VLA That Learns From Experience
人工智能·pytorch·python
jiayong237 小时前
知识库概念与核心价值01
java·人工智能·spring·知识库
雨轩剑7 小时前
做 AI 功能不难,难的是把 App 发布上架
人工智能·开源软件