刚刚，“谷歌版MCP”来了!谷歌推出A2A协议，即Agent2Agent，能让AI Agent在不同生态系统间安全协作，而无需考虑框架或供应商。不同平台构建的AI Agent之间可以进行通信、发现彼此的能力、协商任务并开展协作，企业可通过专业Agent团队处理复杂工作流。重点:开源的。话不多说，先来
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文章探讨了AI Agents发展需要类似HTTPS的安全协议保障。回顾互联网发展历程，TCP/IP协议统一了网络通信标准，HTTP协议实现了全球互联，而HTTPS通过SSL加密解决了安全问题。类比互联网发展，当前AI Agents产业面临类似挑战：Anthropic推出的MCP协议解决智能体与工具连接问题，Google的A2A协议实现智能体间协作，但缺乏安全标准。IIFAA联盟正致力于构建AI Agents安全生态，推出ASL中间件保障数据隐私和身份认证。文章指出，正如HTTPS推动电商繁荣，AI Agents的安全标准化将加速商业化进程，蚂蚁集团等企业已开始实践MCP应用。未来AI Agents可能通过统一入口调用工具池，改变现有交互模式。
谷歌在GoogleCloudNext25大会上，开源了首个Agent开发套件—ADK。这也是OpenAI之后第二家大厂发布的标准化智能体SDK。谷歌刚开源ADK几天在Github已经超过5000颗星，非常受开发者的欢迎。
本文探讨AI模型与外部系统高效协作的关键问题，重点对比谷歌主导的A2A协议和Anthropic提出的MCP协议。A2A专注于智能体间协作，适用于自动化复杂任务；MCP则聚焦模型与工具的对接，提升LLM访问外部数据源的效率。二者在技术架构、应用场景上各具特色：A2A基于HTTP/SSE实现智能体通信，MCP采用JSON-RPC2.0标准化接口。文章推荐AIbase平台（https://www.aibase.com/zh）作为了解前沿技术的资源，该平台提供AI工具推荐、技术解读和行业动态。两种协议在AI生态中形成互补，用户可根据需求单独或组合使用。
本文对比分析了谷歌A2A协议与Anthropic MCP协议在智能体交互领域的异同。MCP协议采用Client-Server架构，专注于标准化AI与外部工具的交互，包含资源、提示、工具和采样四大核心机制，适用于金融报告生成等复杂任务。A2A协议则侧重智能体间协作，支持跨平台任务分配，具备能力发现、协作协商等功能。两者虽理念不同但具互补性：MCP在技术实现上更复杂耦合度高，A2A则因开放设计更吸引开发者。未来，这两种协议将共同推动构建更智能高效的AI生态系统。
字节推出"量子位"智能协作系统"扣子空间"，具备信息整理、任务执行、工具调用等多项能力。测试显示其自主任务规划和资料搜集表现惊艳，已具备解决实际任务的潜力。系统分为探索和规划两种模式，前者重效率，后者可详细拆解任务。实测中能自动整理信息生成报告，并直接制作包含丰富内容的网页或PPT。在虚拟沙盒环境中还能操作电脑、浏览网页、订票�
字节跳动旗下智能体平台"扣子空间"推出首款由大厂发布的Agent爆款产品，自4月18日上线后引发用户疯抢邀请码。该产品具备规划、工具调用和记忆等关键能力，支持游戏攻略撰写、市场调研等复杂需求，并首创"探索模式"和"规划模式"双交互设计。虽然底层模型能力较DeepResearch和Manus仍有差距，但凭借产品设计优化和量大价优的优势，成功填补了Manus留下的市场空白。字节同步推出企业版HiAgent解决私有化部署问题，半年内智能体业务订单量增长超330%。当前行业正迎来Agent爆发期，但企业落地仍面临系统接入、数据安全等挑战。
“摘星空间”平台正式推出，集生产、专业领域支持及双模系统协作能力，通过多类型AI智能体实现高效办公，具备生产提升、专家深度支持、双模协同等四大核心功能，未来将持续扩展Agent能力边界。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、Kimi开源视觉语言模型 Kimi-VL 与 Kimi-VL-Thinking，多项基准超越 GPT-4oMoonshot AI 最近开源了 Kimi-VL 和 Kimi-VL-Thinking 两款视觉语言模型，展现出卓越的多模态理解与推理能力。这些模型采
国内AI智能体市场竞争激烈，字节、阿里、百度等大厂纷纷推出对标Manus的产品。字节"扣子空间"定位职场助手，阿里"心流"侧重深度研究，百度"心响"聚焦医疗法律等垂直场景。尽管产品形态各异，但都面临技术复制与流量争夺的双重挑战。当前智能体仅能完成基础任务，与Manus仍有差距。大厂通过免费策略抢占市场，而创业公司如GensPark已开始商业化探索。技术窗口期正在缩短，2025年被视为"智能体爆发年"，这场围绕下一代AI入口的竞赛才刚刚开始。
这是《窄播Weekly》的第52期，本期我们关注的商业动态是:当大厂的AI竞争策略开始倾斜向应用场景，多模态能力和代理执行成为两个焦点。大模型落地C端场景的核心，就是让大模型的能力越来越接近人。沿着这个主旋律，可以划分出两个进化方向:一个是持续降低用户与大模型进行有效沟通的难度;另一个则是让大模型具备执行更复杂任务的能力。前者的实现，需要给到大模型多
