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　　本文深入解析了人工智能领域的两项关键基础设施协议：模型上下文协议（MCP）与代理对代理协议（A2A）。MCP由Anthropic开发，专注于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接，降低系统集成复杂度；A2A由Google发布，旨在实现不同AI代理间的跨平台协作。两者虽有相似之处，但在设计目标与应用场景上互为补充。文章通过具体示例分析了两种协议的技术差异及适用场景，并探讨了其在企业工作流自动化、医疗信息系统和软件工程中的应用。最后，文章强调了整合MCP与A2A构建协同AI系统架构的重要性，为未来AI技术生态系统的演进提供了方向。

　　MCP（Model Context Protocol）自2024年发布以来，逐渐成为AI开发领域的实施标准。OpenAI宣布其Agent SDK支持MCP协议，进一步推动了其普及。然而，本地部署的MCP Server因效率低、扩展性差等问题，难以满足复杂生产需求。云上托管成为趋势，函数计算（FC）作为Serverless算力代表，提供一键托管开源MCP Server的能力，解决传统托管痛点，如成本高、弹性差、扩展复杂等。通过CAP平台，用户可快速部署多种热门MCP Server，体验高效灵活的AI应用开发与交互方式。

　　视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG（Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents）由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出，通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程，同时发布的ViDoSeek数据集，专为大规模文档集合设计，提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明，ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法，未来将优化系统性能并降低计算成本。