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用于更智能 AI 代理的 MCP 和 ACP

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学习模型上下文协议 (MCP) 和代理通信协议 (ACP) 以构建强大的、可互操作的人工智能系统

IT与软件

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：3小时37米

你将学到什么

了解 MCP 和 ACP 的基础知识及其在 AI 系统中的作用
学习实施 MCP 以管理 AI 工作流程中的模型上下文
掌握 ACP 以实现 AI 代理之间的高效通信
在模拟环境中使用 MCP 和 ACP 构建实际项目
探索设计可扩展且安全的 AI 通信系统的最佳实践

要求

对人工智能和机器学习概念有基本了解
熟悉 Python 编程
了解网络基础知识（例如 API、套接字）

描述

随着 ChatGPT 的兴起，人工智能在 2022 年实现了巨大飞跃，将强大的大型语言模型 (LLM) 带入了日常生活。但构建真正的智能系统远远超出了单一的 AI 对话。这就是模型上下文协议 (MCP) 和代理通信协议 (ACP) 的用武之地。MCP 为 AI 提供所需的上下文——“什么”——而 ACP 使代理能够协调和行动——“如何”。它们共同构成了代理人工智能的支柱：人工智能代理在其中思考、决策和共同解决复杂问题的系统。这些协议不仅仅是技术标准；它们是下一代人工智能驱动应用程序的推动者。 MCP 为 AI 模型提供来自外部来源的相关实时信息，确保在正确的背景下做出决策。 ACP 允许多个代理甚至不同的人工智能系统有效地进行通信并协作执行任务。它们相结合，使构建比以往更可靠、可扩展和适应性更强的人工智能生态系统成为可能。在本课程中，您将探索设计和构建 MCP 和 ACP 驱动的系统所需的概念和实践技能。我们将介绍基础知识、它们在现代人工智能架构中的作用，以及它们如何应用于实际项目。领导者、解决方案架构师、产品经理和开发人员都会在课程中发现价值。如果您是开发人员，您将特别喜欢实践部分，其中我们使用 Python 和广泛使用的软件开发套件 (SDK) 实现 MCP 和 ACP。在课程结束时，您将能够设计和构建能够维护上下文、跨多个组件进行协调并智能地适应不断变化的需求的 AI 系统。无论您是构建原型还是扩展企业级解决方案，您都将拥有利用 MCP 和 ACP 创建创新、高性能 AI 应用程序的知识和信心。本课程适合所有熟练程度的学习者，旨在为您提供战略理解和技术技能，以引领 AI 开发。