在构建多Agent系统（Multi-Agent Systems）时，让几个Agent互相“对话”并不难，但要让它们在局部状态不一致的情况下，敲定一个全局唯一的决策，也就是达成“一致”（Agree）或“共识（Consensus）”，却是一个极具挑战的工程难题，您可能会问为什么，这有何难？
在机器人领域，扩散策略（Diffusion Policy）已经成为了标准模仿学习策略和 VLA 动作生成范式，但其「从随机噪声中迭代解噪」的机制带来了不容忽视的推理延迟。如果机器人不再从随机高斯噪声开始「盲猜」，是否可以基于「刚刚做了什么」来预测「下一步做什么」呢？
Moltbook火了之后，最近SecondMe和Elys的邀请码在各种群里流转，进去一看，AI分身们在广场上毒舌、互夸、聊人生，确实热闹。有人激动地说“AI社交要来了”，投资人开始翻找下一个微信的苗头。
Second Me 也是从这里出发的。他们在春节前的最后一周，把这个问题变成了一场大型实验，办了「Second Me 全球首届 A2A 黑客松」，300 多支团队来了。五天后，一个 Agent 互联网 APP Store 的雏形，出现了。
一个崭新的战场——AI支付又慢慢浮出水面。Stripe宣布将推出自己的支付L1，Tempo，Paypal宣布投资了Kite.AI，而就在前几天，Google宣布将推出自己的开源支付协议Agent Payments Protocol(AP2, 智能体支付协议），并将于Coinbase之前推出的X402一起合作，将X402整合到Google自己开发的A2A框架中去。
一文读懂AG-UI协议
981年，今天互联网共同遵守的网络规则“TCP/IP协议”诞生。在此之前，不同的计算机系统和网络“各说各话”，而以传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）为主的设计则提供了一套标准化的通信规则，使得不同厂商的设备以及不同网络能够互联互通。
近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
想象一个世界：AI 智能体不再仅仅为你工作，更能彼此协作，形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体（A2A）协议，正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）相比，孰优孰劣？本文将为您深入剖析。
昨天晚上，Google发了一个关于Agent的新开放协议。
