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AI 智能体“如何”相互交谈
towardsdatascience.com/how-ai-agents-talk-to-each-other/不要错过我们每周的精选编辑推荐、深度分析、社区新闻等内容的《变量》新版本。
agentic-AI领域正以惊人的速度发展，实践者发现，即使智能体在各自的流程中交错，保持多个智能体专注于任务也越来越具挑战性。
为了帮助您最小化混乱并保持智能体间的和谐，我们精选了一系列文章，探讨了最近推出的两个工具：谷歌的 Agent2Agent 协议和 Hugging Face 的 smolagents 框架。继续阅读，了解您如何在您自己的前沿项目中利用它们。
深入谷歌的 Agent2Agent (A2A) 协议：教 AI 智能体相互交谈
如果您是 AI 智能体的初学者，不要错过Hailey Quach对 A2A 协议的易于理解的介绍：它“很重要，因为它承诺将 AI 智能体从孤岛中解放出来，让它们像协调一致的团队一样一起工作，而不是孤立的天才。”
使用 A2A Python SDK 进行多智能体通信
准备好动手尝试 A2A 了吗？Deborah Mesquita构建了一个玩具示例，帮助你理解该协议的内部工作原理。
从数据到故事：为 KPI 叙事编写代码智能体
对于多智能体编排的不同方法，Mariya Mansurova带我们了解由 smolagents 驱动的流程。
本周必读故事
回顾近期社区热议的文章。以下是本周热门故事的汇总：
《如何设计我的第一个 AI 智能体》，作者Fabiana Clemente
《使用 Python 和 Gradio 构建现代仪表盘》，作者Thomas Reid
如何仅用 10 行 Python 代码自动化我的机器学习工作流程，作者 Himanshu Sharma
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每周，我们都兴奋地欢迎一批新的数据科学、机器学习和 AI 专家。不要错过我们一些最新贡献者的作品：
- Maciej Adamiak 将对地理空间数据和深度学习的热情与在罗兹大学的科研相结合。
- Sylvain Kalache 是 Rootly 的 AI 实验室负责人，拥有包括传播和教育在内的跨学科背景。
- Doster Esh 的作品融入了数据科学、经济学和风险评估等领域的深厚专业知识。
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