AI Agent与脚本区别

今天来和大家分享 ai 视频生成的智能体模板，这个模板支持文案生成视频，也支持结合上传的图片和文案一起生成视频。 视频模型支持急萌三点零、 solo 二和 vivo 三点一可以按需选择。接下来带大家体验文案生成视频文字，输入视频生成需求，选择视频生成模型，点击开始运行即可开始生成视频 脚本和关键帧画面完成后也会及时同步视频生成过程需要稍微等待。接下来可以看看 vivo 模型文生成视频的效果。 除了文案，还支持结合图片一起生成视频，输入视频文字需求， 上传你想要生成的图片素材。选择好视频生成模型，接下来就开始运行。生成过程中会通过大模型将文字需求丰富成视频脚本，然后会将上传图片结合文字需求优化成关键帧页面。 来一起看看极梦视频模型生成的视频效果吧。 体验完后可以一键复制模板来按使用需求调整，这是 ai 视频生成的完整工作流。开始节点通过自定义变量可以设置视频模型类型。 关键帧画面采用的是图像生成插件，可以选择 nano、 banana 和 crem 模型， 这里会通过逻辑分支判断用户选择的视频生成模型，判断完会走对应分支采用不同的模型生成视频。如果想在自己的工作流中使用视频生成模型，只需拖动插件到对应节点位置选择视频生成模型即可。

哈喽，大家好，今天给大家介绍 agent 构建工具 n 八 n， 这是一款非常著名的 agent 格式化的构建工具。在这个案例里，我来给大家介绍自媒体的创作者如何获取 趋势，找到更好的选择题，然后为你产出一些脚本以及文案文章等内容。我们可以看到，首先在这个工作流中，八小时就会开始一次工作流的 真诚，它是会获取 google 趋势的 r s s， 这就相当于是一个新闻聚合的订阅链接，这里点击之后可以看到 google 的 趋势的链接。接下来进入到 agent 的 预处理阶段， agent 我 采用的是 deepsea， 还有一些系统的提示词，比如这里我写的就是你是一个优秀的主编， 请在输入的所有的数据中选择关于数码产品 ai 技术或者 ios 生态 ai 编程，并且最有可能在社交媒体上引爆的 一个小题。这一个话题就会进入了三个 a 阵去进行进一步的处理。第一个是博客专写，这个在国外比较流行，博客网站这里写文章。第二个是 instagram 轮播帖子，相当于是图片铁的生成。第三个是 tiktok 视频脚本生成，这三个都会是同样的一个主题，这样我们也可以构建起 一个内容的矩阵。最后这个东西我们在哪里可以看到，他们导出了之后会被规范一个格式，然后写到一个表格里，这个在线表格收集每八个小时的所有的自媒体的一些趋势和 素材。接下来我来演示一下它的流程，我们这里可以看到前面获取订阅信息，新闻信息都非常快。 在 agent 的 这个流程会经过一些步骤，因为他需要去挑选题，但是也不会需要太久，这样的一个工作流都会在后台每八个小时静默的去生成，所以你只需要每天开始工作的时候去查看最后的收集表格即可。 第一个流程已经完成了，看下第一个 agent 为我们找到的话题，比如说 google 的 ai 设备以及 space s， 三星、英伟达这些公司的一些讯息。这里我们就会开始第一个 博客文章的章节。好了，我们看到第一个文章生成的 agent， 它生成的是一个关于 google 的 ai 演 性的一体，那我可以看到它的整个文章的结构，包括内容是非常充分的。第二个图纹生成 a 帧，它的效果，那么这里也可以看到有冲击力的。封面的设计的方法 也是封面的文本，这样我们就会比较好去设计。第三个自媒体的脚本，前几秒包括正文以及解决方案等等，这样的一个脚本在这个上面去进行优化，我们就可以在 自媒体的构思的初期来获得到很多的帮助，效率的提高，这就是收集表，那收集表就有我们全部的内容，可以用这些内容去创作。 好了，那以上就是本期视频的全部内容，如果你也对 agent 的 构建流程，工作流感兴趣的话，可以关注我，后期还会带来更多的关于 agent 的 构建以及更多的其他 ai 的 好玩的玩法。

大家有没有这样的一种体验呢？面试的时候被问到如何让 ai 调入外部的工具，又或者说多个 a 技能之间如何写作，面试官问到这些问题的时候，你发现你回答不上来。 企业这个招聘不再只是看你的一些基本的技能，还看你能不能真正把你的技能给落地。如果你能够熟练的掌握 a g 的 系统啊，掌握 a g 的 系统中的一些 m c p 方程处理 a p a 协议，那么绝对能让你在啊很多候选人中脱颖而出。 那么今天我们这期视频就带你深入拍解这三大核心技术，并用实际代码演示，把这些知识点变成你职业成长的一个阶梯。话不多说，我们直接开始，在开始之前哈，我们先看一下我们本期要讲哪些东西呢？主要有这五部分，首先啊 a i a g 的 一个概述，这里的话我不会过多的说，因为其实我已经讲了很多遍了， 一个简单的概述，然后接着就是啊 a g 它有些，比如说 m c p 协议方式考虑，还有 a to a 这东西我们会逐个讲到，那么我们讲之前我们先看一下哈，这是顺丰的一个招聘，大家可以看到它对这些 a i n 的 要求是比较高的， 其实不管是大规模开发，还是说你自自己做 a g 的， 还是迪拜，你去搜一下，对 a n 的 要求很高，像 m c p 啦， a to a 啊，方式靠这东西你不会，其实你真正落地的时候基本上是不可能的， 因为你一个大冒险，他不可能做所有的事情啊，你必须要借助，借助外部的工具，能够理解吗？所以说我们这些东西是学是必须的，不是说啊，我可以学，可以不学，你要想走大冒险这条路，这东西你是必须要学的。我们先来看一下， 首先什么是 a g a i g 的 呢？啊，这里的话我就不再多说了，只来看第一个哈，就是我们单纯的大冒险，只会聊天的学霸，他感觉什么都会有没有，但是 你配上一技能，他就是真正的万能助手了啊，你就是你让他关灯，他不是说啊，你怎么样才能关灯，而是直接帮你把灯关上，大家可以理解吗？ 嗯，然后的话我们继续看下定义哈，这定义大家自己看，我就不多说了。然后下面的话是我们这个 mcp 的 一个架构图，我带大家来看一下，这个架构图的话啊，我稍微放大一点，大家这样能看得清。那看大家这个啊，是我们 ai 技能是吧？来看一下，这是我们 ai 技能。那么左边 这个方式靠他代表什么意思呢？就是啊，我大模型跟我们 ai 技能，他这个工具之间怎么写的呢？他通过提示词是通过方式，靠 啊，相当于我们大模型啊，就是这个是我们的大脑看到一个大脑形状，对不对？他是我们整个的 ai 技能核心，那么下面这个啊，你们可以看到这个有 a 推啊，我给我给遮住了，我重新来看一下哈，这个 a 推， a 推之后下面是别的 a 技能啊，因为我们 有的时候啊，单个 a 机呢，它的算法太长了，所以说我们通常会有多个 a 机呢，之间合作，就像有有一个工作，我一个人做的太慢了，我可以找很多人来帮我做，大家可以理解吗？那么在我们 a 机呢，也是可以这样做的，我们可以几个 a 机呢进行合作， a to a 就是 a 机呢？ to a 机呢？能理解吗？那么 m c p 的 话，就是我们来统一的管理我们的工具的一个协议，我们等下也会讲到啊，这句话我就不再多说了， 那么接下来我们来看一下哈，这是我们大模型与 a 的 这些关系，大模型是 a 的 大脑， agent 是 大模型的身体，没有 agent 的 大模型只能被什么被囚禁在对话和文字生成中，他只能是思想巨人形容的矮子，就只能够嘴上说纸上谈兵，能理解吗？啊？ 但是你如果说啊，你只有 a 技能，没有大模型能行吗？不能行，他们变成没有思维的机器人，我只能够固定化的做些事情，我不没有自己的思考，相当于那些我们影视中被别人控制的那种人，他只能够按照预先的设置来做，他没有自己真实的思考，大家可以理解吧？那么 下面我看看来比较一下传统的一些工作流和 ai 技能的进行对比。那么首先这第一条就是什么？一个就是基于规则自动化，那么这个自动化就是固定的，它只能按照这这个 预先设定好来，但是我们什么 ai 技能是基于目标的自自主化就是我们只要达成目标，它中间的东西是大模型自己来思考的啊，是我们控制不了的，能够理解吗？我们只能够通过题词来约束，但是不能够控制 啊。然后传统工作流是如果，那么就是一个固定的规则，但是我们通过 a i g 呢，是大模型自主规划、执行调整， 能够理解吗？然后啊，传统的工作流是一个固定的流程，但是我们现在 a i g 呢，什么都不是固定的，我们会，它会自动感知我们整个的环境变化了啊，会动态的调整我们的角色。然后我就不再多说了， 我们整个 a t 的 核心组建包括三个，也就是感知工具和记忆。感知什么意思呢？我们啊，通过一些，比如 a p i 或者说一些文件系统能够获取到一些外部信息，这个感知的话，不仅是这里还有什么我们输入进去的 我们的问题，这也是感知哈，或者说我们给他输入的一些东西，那些东西都叫感知，他能够从外部获取的就是感知，一定要记住这一点。那么工具呢啊，就他手和脚，他可以，我有手，我是不是可以拿起鼠标敲键盘，我有脚，我可以往前走路。那么我们大模型啊，有了这些工具之后，我们也可以做一些事情，能够理解吧？ 那么记忆模块是什么呢？我知道我是个中国人，但是我刚出生的时候我有印象吗？是没有的，只有通过我们长期的工作啊，我可以把一些东西放到我们长期的记忆，比如说我是中国人，这是我们长期的记忆，但比如说啊，我刚刚做了什么东西，那是不是短期的记忆啊？过一会可能就忘了，大家可以理解吗？啊？就是有一个长期记忆和短期记忆， 这句话我不多说了，那么接下来就正式进入到我们 ai 技能的核心的技术。第一个是 mcp， 我 们先来看一下这个 mcp 的 话，嗯，大家来看哈 mcp 它定义的是 ai 技能和工具之间的啊，发现注册的调用就是给它标准化了。 以前没有 mcp 之前，我们每一个模型跟每个工具之间都有一个单独的调用，我们比举个例子，比如说这里有三个模型 啊，第一个是拆的 gpt， 第二个是什么 decimal， 第三个是千万，那么右边有四个工具啊，一二三四。 那么我们刚说的是每一个 a 技能和每个工具之间单独的一个啊，调用的方式，那比如说这个啊，有一种方式，那这种方式，这种方式，这种方式，那么这也有一种方式，那么发现没有十二种方式，但是我通过 mcp 之后呢，变成了几种方式呢？我们来看一下，中间是 mcp 啊， m c p， 右边是工具，我们四个工具都会连接到 m c p， 那 么左边是不管左边几个，呃，几个大冒险，那么统一的一种方式来连接到 m c p 就 可以了， 原来是十二种，现在变成了四种，能够理解吗？我们通过 m c p 之后，就能够让它让我们这个工具和大模型之间的调用变得更容易，变得更轻松。好，大家千万不要被哪个误导了，被猫都给误导了，它只是个协议。什么意思？就我们约定好一个约定俗成的东西。 之前啊，我们大模型和我们工具之间没有约定好，所以说每个都不一样，但是我们通过 m c p 这个协议约定好我们怎么调用，怎么啊？执行各种各样的东西，都统一个格式给调用好，那么啊，我们在使用的时候就方便了，大家可以理解吗？ 如果你不懂的话，你可以去 m c p 的 官网上，你可以去看一下。怎么来看呢？就是你可以去啊 github 上去搜一下。那么 下面我们来看一下一个 m c p 是 如何实现的啊？我们光知道它理论是不呃，是不行的，对不对啊？其实哪怕我理论不太行，但是我可以做出来是不是也是可以的？所以说我们一定要真正能够实操才可以啊，我们来看一下。首先我们在这里哈是通过 fast m c p 来执行的。 fast m c p 是 python 的 一个库 啊，我们先准备工作，第一个是安装 chatbox， 这里的 chatbox 是 可以通过别的给替换的，这个 chatbox 是 我们 m c p 执行的客户端， 你可以通过 cherry studio， 或者说哈 west code， 或者说啊 cencil 都是可以的，你都可以实现调用 mcp， 能够理解吗？我只是用它啊，你也可以用别的。那么下面就是安装 python 和 uv 工具，这个 uv 的 话不是刚需， 不是刚需哈，你可以使用可以不使用，你只需要啊，你能够安装 fast mcp 这个包就可以了哈，你只要有这个 mcp 的 包可以看到吗？这一个 fast mcp 啊，代码的话可以来这看，在这里的话来看一下啊，你只需要啊，你的拍摄环境中有这个 fast mc 这个包，那么我们后面就可以使用这些代码， 那代码的话，整体来说我就是从刚刚复制过来的啊，是非常简单的，一共分为三步，我们是首先使用 fast mc 定义着这个 mc 啊，那这个 mc 里面这个内容就是我们 mc 的 一个名字，或者说它的一个功能，我们会在这里设定好，那么我后期调用的时候，大冒险是可以看到这个名字的， 那么啊，大冒险能够理解这名字的话，那么我们就他就能够更好的调用，可以理解吗？如果说你这个写 a b c 啊，他不知道这个工具是干嘛的，那怎么办呢？是不是？那么下面的话我们还会通过啊？这个东西我们会给他 啊，我们这个函数还是工具是干嘛的，我们也会写着，可以看到吗？我们的工具是我们指着一下可以看到啊，我们工具是名字，是可以看到这个参数和返回的， 能够理解吗？啊？然后我们设置好这个工具之后，这里的工具哈，只是一个单 demo 哈，你具体的话，你需要调用天气的天气的一个 api 的， 比如说你通过高德，或者是通过墨迹天气，通过别的一些工具，你来调用一个 api， 这里的话我不再多演示了，我只是模拟了一下子，然后我们调用 m c p， 这个的话是我们的初设 m c p 是 通过 studio， 这个 studio 代表着本地一个执行啊，是模拟了一下子真实环境，不需要执行，我们通过客户端它可以直接是，呃，它可以通过命令行帮我们执行这个工具啊，我们来看一下 这里的话，我们打开 shiftbox 是 这样一个页面，大家看一下，然后的话我们怎么来做呢？在左下角一个设置里面哈，设置有一个 mcp。 首先第一个你要设置好我们这个大模型哈，比如说你是通过轨迹流动的一个，呃，大模型，或者说你通过别的大模型，你一定要设置好，这里的话，我建议大家使用轨迹流动，为什么呢？因为它免费 啊，你上来就有十四块钱的免费额度，非常非常省事啊。那么接着这个大模型设置好之后呢，我们来到 mcp 这里的话，找到自定义 m c p， 如果说哈，你在这里哈，你充值了 chatbox ai 的 一个呃会员，那么你就可以使用一些它们自带的一些 m c p 哈，这里的话我是不能使用的，因为我没有开会员，那么在这里的话，我就可以添加福气。 添加服务器怎么来做呢？啊，我这已经写好了哈，大家按照我自己来做就可以了，你看你点击添加服务器这个字，那么你按照我的这个来做就可以了。来看哈，你用 python， 后边跟上你的一个什么，跟上你的一个代码的路径就可以了，能够看到吗？啊，那么这是个名称和类型，是本地，然后测试 啊这是我简单调整了一下哈，我把那个斜线换成了双斜线。啊，原来是反击杠，我给他换成双斜线，可以看到他已经读到工具获取天气信息了，我这直接保存就可以了， 保存好之后，你点击这个地方就是什么，就是起用了，那么我们就可以在啊在聊天中使用 m c p 了，那么来到我们对话，我这里新建一个对话哈，可以看到吗？我这个已经打开了 m c p， 那 么我就可以使用它了。问他杭州的天气是什么？ 好，我就来问他一下，这里选择模型的话，选择我们规则度的模型啊，随便选一个， 他是需要一个思考空间，因为我选的这个模型他他是有带四四维链的嘛，啊，可以看到啊，我们已经他已经开始准备好调用我们这个函数了嘛，这里的话我们耐心等待一下，等待运行完，那么运行的过程中我们先继续往后讲啊， 好，可以看到吗？那么啊，这个代码我们已经写好了哈，这个环境就是我刚说的环境啊，这个的话前面可以删掉，前面可以删掉，那么这个我们来看一下 m c p 的 一个通信流程，这个通信流程的话，我们是通过这个时是看不出来的哈，我们可以通过哪个看到？我们可以通过 s s e 的 方式可以看到这个一个日好，现在又开始重新生成了哈，可以看到吗？ 好，可以看到。杭州明天有大暴雨，我刚换了个模型就已经成功了，那么这里的话我重新弄做一下啊，我换了一个 sce， 好， 我换了 sce 之后是不是有右键执行了？好，刚刚这里的话我换了一下环境哈，大家不用不用管哈，我们这里的话已经给大家调好了，那么我们在这里哈，先把这个复制过来，复 制过来之后呢，来到我们 xbox， 我 们把这个连上，连上来之后大家就发现它到底那个有一个什么过程哈，我可以看到刚才过程，是吧？一个握手环节，注册环节和这个调用环节，大家就能看到了，我们来看一下哈， 在这里设置还是 m c p， 然后加上我们在这自定义，那么它名字还是叫就随便哈，叫什么？叫天气吧，然后是远程，那么我给它复制过来这里的话测试就可以了，可以看到吗？获取天气信息，那么我这是测试了之后保存在这里，握手看到吗？这里已经开始握手了， 然后握手之后呢，我先把它关掉，那么再来，我们再重新调用一下哈，再来到我们这个呃，对话，来到对话中，再有新对话哈，这个模型设置好之后，这里已经调好天气了，那么再来问一下，大家注意看下面哈，这是一个变化，来，我再问一下哈，杭州天气 怎么样？下面可以可以能看到哈，这里的话，那边在操作过程中啊，这里的话等会会变化好，你可以看到哈，这是已经调成功了，那么整个的一个日制，大家可以看到，在这里哈啊，启动了各种各样的日制，通过这里就可以看到哈，就获取一个，因为在这里哈，为什么日制没有变化呢？ 因为他已经建立了这个流势的一个传输了哈，所以说他这个数据已经传过去了啊，所以说他就没有一个这样的一样，然后一个工具注册，还有工具调用 好，然后就往下看，下面就是我们整个的一个交互的实图哈，大家看就可以了啊，这句话我就不再多讲了，因为其实这东西啊，我们如果后面深挖的话，肯定是需要考虑的，但是我们刚开始啊，你做一个 demo， 你 是不需要管这些啊，能理解吗？那么啊，这种 mcp， 那 么下面的话，我们来看方式考虑， mcp 跟方式考虑有什么关系呢？我们大模型如何知道？我们现在是不是只有一个？呃，一个工具，那么如果工具一百个呢？大模型是如何知道啊？我们为什么调一个工具，为什么不调那个工具呢？ 这里就有我们 mc 就是 个方正考虑，来啊，来设计来做哈，这个东西就交给方正考虑，方正考虑其实什么呢？它就是一段提示词啊，告诉你我们什么情况下调用哪个提示词，能理解吗？哈，我们可以来看这句话，就这样通过我们精心设计提示词，让大伙去学会在事实的时候调用适当的工具， 能够理解吧，那么哈，我们方正考虑这个 prompt， 就是 提示词设置有分两种哈，第一个叫做什么？叫做身份声明，身份证明就是你是个什么角色， 你是一个专家还是新手啊？你是一个什么行业的，那么我就在这里来设置。那么第二个就是你的能力范围啊，你在什么情况下，你要做什么事？你在什么情况下调用哪些工具，在这里我们要设置好，能 理解吗？因为这是英文的，我就不再不给大家再讲了啊，大家只需要想象我刚说的啊，你要给他设置好，能理解吧，那这个方式考虑哈，我们在这里来看一个一个代码哈， 方法， ctrl 代码，我们来看他的提示词怎么写的，这是我们一些对这个任务的描述，我们在这写了哈，什么时候用什么提示词，用什么工具啊，这个问题已经写好了 啊，这个提示词，我们每一个工具都要写一串的提示词，这就是提示词啊，这不是什么代码啊，不是什么编程，这就是给到大模型的提示词，能理解吧，那么我们来调一个工具试试啊，这个工具是干嘛的呢？ 这工具他可以比较比较什么东西啊？呃，我们来看一下哈，他可以比较这两个什么大，哪个大，哪个小，然后这里边多少啊？这两个其实就是我们大户型经常犯错的地方，我们可以来测试一下哈，我们把这个东西给到一个能力相对来说比较差的模型哈，在这我们选的一个稍微能力比较差的，选择一个二点五的吧，选择二点五七 b， 把这工具 先关掉，那么随便问他一下，问他一下哪个小可以看到吗？因此九点九小于九点一，你说对不对啊？我们可以看到他回复的就错了，可以看到吗？九点九比九点一小，其实应该是九点一比九点九小，但是我们来看，这是不是二点五七 b 来看到哈，这也是二点五七 b， 这两个是不是一样的？但是咱看现在我们通过啊，通过方式考率之后他的一个回答 啊，大家稍微等待一下，等他理解完，可以看到哈，这个第一个是对的，第二个也是对的，能理解吗？啊？他可以通过题诗词来调用方正靠，哈，这是我们给他写好的题诗词， 在 mcp 里面也有很多题诗词哈，只是我们啊，都是封装好东西，我们没有来看，可以看到吧？哈，这是我们题诗词就方正靠，是通过题诗词来让大部分人知道我们是调用哪一个工具的啊，那么我们回来， 那么下面就是哈，就是我们像什么 m、 c、 d， 它是有一些，呃，我刚刚说了一些设计好的工具啊，比如说我们举一个哈，例子，就在这里面哈，这个，这是什么东西啊？这是叫什么？呃， pi 啊，叫什么？ pi？ 叉门吧。 pi 叉门呢？可以看到这边这里有一个哈，这是我们通过它这个智能体， 我们这个智能体哈，我们他他就有内置些工，好让他帮我查看我电脑内置信息，看他如何查看的，他会调用终端，这个电脑终端的话我们智能体，呃，稍等一下，这个智能体的话，他应该是没有设置好，我要重新来重新来查一下哈，通过终端 命令查看我电脑内存信息，我告诉他通过终端， 现在我已经开始了哈，可以看到运行终端了，这的话他可以自动执行，可以看到吗？他已经开始执行了，如果错的话他也会来改啊，这是全程中没有操作的，这就是我们内置的一些工具，可以理解吗？然后下面就帮我查询了， 那么把这边就查询的，我们先回来哈，那么除了内置的一些工具，比如说执行命令啊，读写，那么还有一些我们自己可以扩展的哈，这是扩展的，主要是我们扩展的啊，我们要自己写，我们需要一些工具，对不对？比如说查询天气，查询票价，各种各种的功能啊？这句话我就不再多说了， 那么下面的话就是上有工程，这上有工程还有什么用呢？就是我们每我们其实我们 a 技能的，现在发现没有，本质就是什么就是 prom 的， 就我们给他设置好，我们什么时候调什么工具，那么这个钓鱼工具怎么返回？结果，那么我给它通过 prom 的 设置好，那大家发现没有， 这个 problem 太长了，我刚刚这一点工具就这么长了，那么我再加上他的回复，再加我们的记忆，这个提示词是不是太长了啊？我们这个提示词长了之后，我们要怎么解决呢？我们就可以通过啊，通过我们下边这个 a c 协议来解决，我们一个一个来讲啊，我先刚说有个问题哈，那么 那么我们每次的交互哈，大家看到哈大模型的本质就是我们上下文的学习者，就是他没有长期记忆，每次交互都是独立的，其实哈每次交互独立的什么意思呢？为什么我们还说大模型有记忆呢？我每次执行的时候都会把记忆当做提示词给到大模型， 他不是只有真的有记忆，我们会把记忆给到他啊，但一定要注意这点啊，非常关键。那么啊，我们来看一下提示词功能和上下文有什么意义， 有什么区别呢？啊？那么提词词过程我们只关注我们单次交付的一个提词词，那么上一个过程就要完整构注啊，我们是系统提词词，用户提词词，那么我们之前那些领域知识，就比如说我们知识库写东西，那么还有些记忆，还有些工具描述非常非常多，好，每次都会把这些东西给到我们打磨型， 那个工具比较多了，或者说啊，我们记忆比较多了，就会导致哈，导致我们这个上下文的过程就会导致上 我。创口一书是什么意思呢？就是我这个，我这个比如说我这个模型只能接受一百个字，但是我们其实有两百个字他就接受不了，就会缺失一部分，或者说啊，我们难以抓重点，这个什么意思呢？就像我们人读一本书一样，这个书太厚了，我们就找不到这本书的重点，如果这本这个文章只有一百字，我轻松就能抓到这个文章的重点，可以理解吗？ 那么接下来我们就来看 a 对 a 协议，那么我们一个 a 技能，它的上位有限，那么我们可不可以通过多个 a 技能呢？是可以的哈，我们 a 技能拖 a 技能就是解决啊，我们这 a 技能 a 技能之间的一个发现有没有分配啊？就是用于解决我们单个 a 技能的一个什么一个上下文题的词，这个过程的五问题。 那么现在大家来看一下因为什么 a 进 a to a 的 这个问题哈，其实现在还没有成熟落地的一个东西，不像我刚刚说的给大家演示的 m c p 有 落地的一些东西， a to a 现在还没有成熟落地的啊，还是需要咱们来挖掘的，但是这个东西它已经是个潮流，已经是一个趋势，它是不可避免的， 因为有这个缺点放在这，那么多个 a 进的合作是必然的，那么可以看到它 a 进的一个合作，那么我们重点来看一下它这个工作流程， 我们是先发现啊，别的一些 agent 啊，知道他有有有几个 agent， 那 么这每个 agent 又是哪些能力？那么肯定要启动起来把这 agent， 那 么我们要知道这个 agent 有 哪些能力，那么我们就是通过啊，我们是如何交互，让这些 agent 这些交互，然后最终我们达到啊，就完成。比如说 a a terminal， 它可以干嘛？可以买票， b a terminal 可以 规划旅游路线， c a terminal 可以 干嘛？可以规划我们酒店，然后买酒店的票，那么我们三者可以进行合作，能够理解吗？啊，他们会把这个信息给相互的一个啊，结合，那么我们最终汇总一个答案就可以了 啊，这，我们这个 a to a， 那 么啊，我们来看刚刚这边执行好了没有啊？可以看到吗？这个地方我是没有自己做吧，其实我不知道这个要怎么查，但是我们通过 a terminal 它内置的一些工具就可以帮我们查到，可以理解吗？啊，可以帮我查到电脑一些内存啊，那么啊，我们最后来总结一下啊，我们今天主要讲的三个部分，一个叫 m c p， 还有方阵靠和 a 推，而 m c p 是 工具发现啊，注册调用 就是我们可以用它，能够啊，能干嘛？能够格式化的啊，就是让大冒险能够不用写这么多代码，用通过统一的格式来包装工具。 那么方神靠，就是告诉大模型你用哪些工具，你是如何教学工具，那么 a 图 a 是 什么呢？就是我们模型之，就是我们 a 技能之间的一些他是如何写作，如何分配的。好，那么啊，下面的东西大家自己来看一下，那么 啊，我们后面还有一些东西，还有一些参观资料，大家也可以自己来看，比如说我们这个可爱的这个工具哈，那么还有一些，比如说啊，还有说上岸的这个工具哈，我们自己来，可以自己来看，这个话我就不再多说了，那么视频最后我们来简单总结一下哈， 那么好，我本期主要是讲三个内容，就是 m c p， 方阵靠和 a 推，对不对？那么我们可以这样理解， m c p 是 你的工具库，为 agent 提供各种能力啊，是一个标准的形式，那么方阵靠是 agent 的 双手，它是实际调用类工具， 那么啊，就是上下过程就是 a 技能的一个大脑，他可以负责记忆规划，能理解吗？那么思考就是通过通过大模型哈，通过 l l m， 那 么最终是通过 a t a 协议，让实现多个 a t a 的 一个写作组成更更大的一个哈，让他能够解决更大的一个问题。 那么如果你能掌握这套的一个技术站，那么你就能够真正啊就是呃，能够落地，其实你如果你没有掌握 m c p， 没有掌握上下过程和这些 a t a， 那么其实你的项目落地像那些大的问题是没法解决的，但是你现在啊，虽然说 a c a 还是没有明显的架构，但是你可以简单的两个 a d 的 边界的合作，是可以通过啊 learn graph 来实现的啊。这东西我们后续会讲到哈，这句话我就不再多说了，希望我们本期内容对你的工作或者说项目落地有所帮助啊。