见路不走

摘要： Kiro 提供了一个全面的聊天面板，您可以通过自然语言对话与代码进行交互。这个强大的 AI 助手保持对项目的完整上下文理解，让您能够询问关于代码库的问题、请求复杂逻辑的解释、生成新功能、调试棘手问题，以及自动化重复性任务。 阅读全文

摘要： 随着生成式 AI 革命性地改变了我们编写代码的方式，新一代 AI 驱动的集成开发环境 (IDE) 正在崛起。**Kiro** 和 **Cursor** 代表了这一运动的前沿，但它们采用了截然不同的方法。 阅读全文

摘要： **Kiro Hooks** 是强大的自动化工具，通过在 IDE 中发生特定事件时自动执行预定义的 agent 操作来简化您的开发工作流程。使用 hooks，您无需手动请求例行任务，并确保代码库的一致性。 阅读全文

摘要： A2A协议Python实现规范的全面指南，涵盖代理卡片、消息传递、任务管理、安全认证等核心功能的数据结构和对象关系，为开发者提供完整的协议实现指南。 阅读全文

摘要： 本指南详细介绍如何使用 Google ADK (Agent Development Kit) 框架实现 A2A (Agent2Agent Protocol) 智能代理系统。从环境搭建、项目结构设计到服务端和客户端代理开发，涵盖完整的开发流程，帮助开发者快速构建支持分布式通信的智能代理应用。 阅读全文

摘要： 基于Google ADK和A2A协议的智能费用报销代理，自动生成表单补充缺失信息，简化报销流程。 阅读全文

摘要： 在人工智能（AI）领域，如何让不同的AI代理（agents）安全、高效、跨平台地协作，一直是行业亟需解决的核心难题。Linux Foundation近期在丹佛举办的 Open Source Summit 上宣布，将托管由 Google 最初开发、现已获得 100 多家顶尖科技公司支持的 Agent2Agent（A2A）协议。这一新兴的开放标准为 AI 代理之间的安全互操作通信奠定了基础，被认为是推动多代理系统发展的关键里程碑。 阅读全文

摘要： A2A（Agent2Agent Protocol）和 ACP（Agent Communication Protocol）分别代表 AI 多智能体系统通信的“跨平台互操作”与“本地/边缘自治”两种主流技术路线。A2A 以其强大的跨厂商互联能力和丰富的任务协作机制，成为云端和分布式多智能体场景的首选；而 ACP 则以低延迟、本地优先、无需云依赖的特性，适合于隐私敏感、带宽受限或边缘计算环境。两者在协议设计、生态构建与标准化治理等方面各有侧重，未来有望在开放中进一步融合。建议开发者根据实际业务需求，选择最适合的协议栈。 阅读全文

摘要： A2A（Agent2Agent）.NET SDK 是一个实现 Google A2A 协议 v0.2.1 的 .NET 库，用于在 .NET 应用程序中启用代理之间的通信。该 SDK 设计用于与 ASP.NET Core 应用程序配合使用，提供了一种简单的方式为您的代理添加 A2A 支持。 阅读全文

摘要： 使用 AG2 框架构建的 A2A 协议智能代理，集成 MCP 协议和 YouTube 字幕处理功能。 阅读全文