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《AI Agent 高级编程》8.2 与 MCP 分工:工具协议 vs 协作协议

上一节把 A2A 跑通了,可很多人第一反应是:这跟 MCP 有什么区别?答案是它们解决的根本不是同一件事——MCP 是 Agent 连工具,A2A 是 Agent 连 Agent。本节用一张对照表把「解决什么、谁连谁、典型对象、有无状态、怎么发现、什么时候用哪个」逐项讲清,再真跑 MCP 与 A2A 两端的对象与调用,给出一张「该用哪个」的决策表与两者的组合形态。

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《AI Agent 高级编程》8.1 A2A 协议:Agent Card/Task/消息,起两个本地 Agent 通信

前七章讲的是单个 Agent 怎么用框架写得更好,可真实系统往往有多个 Agent。它们怎么互相发现、怎么把活儿交出去、怎么拿回结果?这正是 A2A(Agent2Agent)协议要解决的。本节先讲清 Agent Card、Task、Message、Artifact 四个核心对象与任务状态机,再用 Python 标准库起一个 A2A 服务端、由客户端发现并委派任务,把一次真实的任务往返贴出来。

7 分钟阅读
AI Agent AI Agent 高级编程 A2A
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仪表盘设计与可读性工程:信息层级、图表选型与避免误读

系统讲解监控仪表盘的设计与可读性工程:信息层级与布局分区、图表选型(时间序列、热力图、直方图、状态图、表格)、单位与坐标轴约定、双轴与截断轴等常见误读陷阱、模板变量与下钻路径设计、颜色语义与无障碍设计、面板查询成本与大盘生命周期维护,以及可落地的仪表盘评审清单。

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可观测性 dashboard Grafana
infra

日志采样、去重与降噪:从每天 TB 级日志里捞出信号

系统讲解日志采样、去重与降噪工程实践:头部采样与尾部采样策略的取舍、按 trace_id 一致性哈希采样保证链路完整、基于指纹归一化的重复日志去重与计数、日志模板化聚类(Drain 类算法)、动态基线与告警抑制降噪、字段裁剪与分层存储的成本控制,以及落地顺序与常见坑清单。

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可观测性 logging sampling