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Codex 和 OpenClaw，到底差在哪？最近一段时间，越来越多从业者开始接触 Codex、OpenClaw、MCP、A2A、Skill、Harness 这些词。它们经常一起出现，也都和 AI Agent 有关，所以很多人第一反应都是：看着好像差不多，但又说不清到底差在哪。笔者这篇文章就想解决这个问题，用尽量通俗的方式，把几个最容易混淆的概念放到同一个框架里讲清楚。

分布式智能体｜A2A Agent实战随着智能体应用的广泛应用，智能体的分布式部署、跨网络、跨框架、跨组织调用，成为当下智能体落地急需解决的问题。针对这一痛点，Google推出了Agent2Agent（简称A2A）协议，专为智能体之间的互联互通、协同协作提供标准化的解决方案。

最初的↘那颗心

企业级 AI Agent 工程方法论：安全防线、协作网格与质量飞轮（下）前两篇我们讲了 Agent 的核心架构、工具工程化、上下文工程和记忆体系。这篇来聊 Agent 走向生产的最后三道关：安全纵深防御、MCP/A2A 互操作，以及AgentOps 质量工程与 CI/CD 流水线。这些是把 Agent 从 demo 推向生产级系统的硬门槛。

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A2A Python SDK 源码架构解读：一个请求是如何被处理的本文是 A2A 协议学习系列的第三篇。前两篇分别介绍了协议全景和规范细节，本文将走进 a2a-python SDK 的源码，看看这个 Python 库是如何把协议规范变成可运行的代码的。

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A2A 协议规范深度剖析：三层架构、数据模型、操作语义与协议绑定本文将深入协议规范的技术细节，逐层拆解其三层架构设计、完整数据模型、操作语义规则以及三种协议绑定的实现差异。

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AI_agent(三) MCP协议（二）简历原文：(5)插件系统实现:(1)通过动态加载动态库(支持.dll(Windows)、.so(Linux)、.dylib(macOS))，并通过统一的Plugin抽象接口，管理tools/Prompts/Resources三类插件，使新增功能可以以"插件"形式独立开发和部署，而无需修改或重新编译主服务(2)调用:通过客户端发起的不同method的请求，以及根据mcp协议的工具描述字段，查找对应的工具回调执行，进行结果返回

技术解析：流式推理、双向协商与状态同步——Agent专属RPC的核心能力设计在多智能体系统中，通信开销往往不是“边缘问题”，而是系统瓶颈来源。典型场景包括：Planner Agent 向多个 Tool Agent 并发调用；

带刺的坐椅

Claude Code Skills，Google A2A Skills，Solon AI Skills 有什么区别？在 AI Agent（智能体）的生态演进中，“Skill（技能）”是连接大模型大脑与现实世界执行端的桥梁。虽然三者都叫 Skill，但在 Anthropic (Claude)、Google 以及 Solon AI 的体系中，其底层哲学、表现形式与落地逻辑却截然不同。

北邮刘老师

【热点关注】三国演义：工具调用（MCP）、技能仓库（Skills）和智能体互联（IoA），到底选哪个？最近Anthropic公司又发布并在大力宣传一项新技术，Agent Skills（参考：https://github.com/anthropics/skills）。用翻译官网的描述来简单阐述Skills：

完整开发者教程：使用 A2UI 和 A2A 协议构建 AI 代理 UI（2026）A2UI（Agent to UI）是一种专门为代理驱动界面设计的声明式 UI 协议。A2UI 协议使 AI 代理能够生成丰富的交互式用户界面，这些界面可以在多个平台（Web、移动和桌面）上原生渲染，而无需执行任意代码。与依赖纯文本交互或嵌入式 HTML/JavaScript 的传统方法不同，A2UI 以结构化 JSON 数据的形式传输 UI 描述。

Agent to Agent（A2A）Agent to Agent（A2A）是 Google 近期推出的一种开放协议，旨在让不同框架和供应商的 AI Agents 能够互相通信和协作。AI Agents 是能够自主执行任务的系统，比如搜索信息或处理客服查询。A2A 让这些 Agents 能够发现彼此、分享能力，并在安全的环境中协同工作，类似于 USB 或蓝牙让不同品牌的设备互联。

Google的A2A智能体群聊针对Google的A2A智能体群聊，进行一个基础的Demo演示拷贝控制台的地址：http://127.0.0.1:8000

小徐Chao努力

Spring AI Alibaba A2A 使用指南A2A (Agent-to-Agent) 是 Spring AI Alibaba 提供的智能体间通信协议和框架，允许不同的智能体通过网络进行发现、通信和协作。

Google A2A (Agent-to-Agent) 协议实战 —— 用 Python 构建“智能体互联网”时间：2025 年 4 月 9 日事件：Google DeepMind 与 Cloud 团队联合发布 A2A (Agent-to-Agent) 协议。愿景：打破 AI 孤岛，建立一个去中心化、标准化的 “Internet of Agents”。

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mcp和A2A到底什么关系，有什么联系和区别一句话结论 • MCP（Model Context Protocol）：让模型/代理 ↔ 各种工具与数据源以标准方式沟通的工具层协议（基于 JSON-RPC，常见传输是 stdio / 可流式 HTTP）。更像“给智能体插各种能力的 USB-C 口”。 • A2A（Agent-to-Agent Protocol）：让不同代理之间彼此发现、会话、协作、流式同步状态/事件的代理互操作协议（常配合 SSE/实时事件）。更像“让多个智能体组队的通用语言”。

带刺的坐椅

让 Java AI 再伟大些！Solon AI & MCP v3.5.1 发布是 Solon 官方推出的 Java 智能体应用开发框架。旨在为 Java 开发者提供统一的接口抽象层，简化与 OpenAI、DeepSeek、QWen 等主流 AI 模型的集成流程，简化 RAG 的开发体验，简化 Mcp 的开发体验，简化 AI-Flow 的开发体验，简化 A2A 的开发体验。主要特点有：

AI领域又新增协议： AG-UI随着AI的快速发展正在重塑技术生态，协议的演进速度尤为迅猛。一个令人头疼的问题浮现了：不同的AI智能体和前端应用之间就像说着不同语言的人，无法顺畅交流。开发者们需要为每个智能体单独编写接口，维护成本高昂，用户体验也参差不齐。

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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第58天端到端对话系统（一）：打造你的专属AI语音助手哈喽，今天我们来到了第58天的学习，是不是已经感觉自己快要成为PyTorch大师了？今天我们要做一件特别酷的事情——构建一个端到端的对话系统！想象一下，你可以跟你的AI助手像朋友一样聊天，它不仅能听懂你说的话，还能用自然的语音回复你。这就像是科幻电影里的场景，但现在我们要用PyTorch把它变成现实！

凡人的AI工具箱

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第57天：因果推理模型（二）- 高级算法与深度学习融合欢迎回到我们的因果推理之旅！在第一部分中，我们已经打下了坚实的理论基础，现在是时候进入更加exciting的高级领域了！如果说第一部分是"学会走路"，那么第二部分就是"学会飞翔"——我们将探索如何将深度学习的强大能力与因果推理的严谨逻辑完美结合！

A2A JS SDK 完整教程：快速入门指南A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库，用于构建符合 Agent2Agent (A2A) 协议的智能代理应用程序。这个 AA2A JS 框架让开发者能够轻松创建能够相互通信和协作的智能代理系统。