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知情人士证实，索尼音乐和Spotify终于达成许可协议，该交易将立即生效...
虽然协议的细节没有被公开，但条款很可能类似于Spotify在四月与环球音乐集团达成的协议...
Spotify还将与华纳音乐集团达成类似的合同，这些交易对公司至关重要，Spotify需要在今年上市前找到盈利的途径...
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特朗普似乎“焦虑”且“恐慌”，急于达成协议，而中国反倒不紧不慢，显然占了上风！
这一税款对在英国运营的大型科技公司的收入征收 2% 的税，影响范围波及亚马逊、谷歌和 Meta 等公司……
快科技5月3日消息，Momenta与Uber（优步）联合宣布，双方正式达成战略合作协议，将自动驾驶车辆引入Uber平台，覆盖美国和中国以外的国际市场。据悉，首批合作商业化落地将于2026年初在欧洲启动，部署机器人出租车（Robotaxi），并配备车载安全员。双方表示，通过将优步的打车网络与Momenta的自动驾驶技术相结合，两家公司旨在加速和提供安全、可扩展和高效的Robotaxi服务。近年来，优步高层多次在财报电话会议及其他公开场合上加大了对公司自动驾驶战略的阐述力度。自2023年起，优步已与十多家汽车制造商达成合作，并投资了多家自动驾驶技
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。
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。
在人工智能快速发展的今天，AI智能体之间的协作变得愈发重要。谷歌于2025年4月10日发布的A2A（Agent-to-Agent Protocol）协议，为解决AI智能体之间的互操作性问题提供了新的解决方案。A2A协议旨在打破不同公司、不同技术框架之间的壁垒，让AI智能体能够无缝对话与协作，实现真正的跨平台、跨厂商智能体协作。
德国电商巨头OTTO在2024财年实现逆势增长，GMV达70亿欧元同比增长9%，活跃用户超1200万。平台聚焦家居、电子、户外等品类，拥有520万种商品，入驻卖家需通过严格审核。随着德国购物季临近，预计黑五期间销售额将达59亿欧元。OTTO平台以高端消费群体为主，客单价较高，但入驻门槛严格，要求卖家提供欧盟税号、CE认证等资质。店小秘ERP近期接入OTTO平台，支持批量打单发货，帮助卖家提升旺季运营效率。平台采用透明收费模式，月租39.9欧元，佣金7%-18%。
索尼发布Xperia 1 VII旗舰手机，售价1499欧元（约11980元）。配备6.5英寸FHD+屏幕，搭载骁龙8 Elite处理器，12GB+256GB存储。影像系统是最大亮点：后置三摄采用全新1/1.35英寸Exmor T传感器，支持85-170mm连续光学变焦（3.5-7.1倍），配合AI技术可显著提升低光拍摄表现和动态范围。5000mAh电池支持30W快充，保留3.5mm耳机孔。该机主打专业影像功能，特别适合拍摄人像和光学散景效果，视频色彩表现达影院级水准。
TikTok推出Brand Consideration营销方案，聚焦消费者决策链中的"种草阶段"。数据显示，处于种草阶段的用户对品牌偏好度比认知阶段高28%，贡献46%的GMV，转化效率可达认知阶段用户的12倍。该方案通过AI分析用户全渠道行为数据，精准识别高意向人群，帮助品牌降低46%的获客成本。东南亚市场实践表明，结合达人内容和电商广告的组合投放，能有效提升18.5%的种草效率。TikTok的差异化优势在于：1）Market Scope监测平台实时分析人群增长趋势；2）Symphony AI工具快速生成高质量内容；3）TikTok One平台便捷对接优质达人。该方案解决了数字营销中长期存在的中间漏斗转化难题，实现从认知到购买的全链路优化。
本文比较了谷歌A2A协议与Anthropic MCP协议在智能体交互方面的差异。MCP协议采用Client-Server架构，专注于标准化AI与外部资源的交互，包含资源、提示、工具和采样四大核心机制，适合处理结构化任务。A2A协议则侧重智能体间的动态协作，支持跨平台任务分配与通信，具有能力发现、协作、用户体验协商和任务管理等功能。两者虽各有优势但存在互补性：MCP在技术实现上更复杂耦合度高，A2A则因开放性设计更吸引开发者。随着AI技术进步，这两种协议都将推动行业向更智能高效的生态系统发展。
