在AI技術快速發展的今天，兩個關鍵協議正在重塑我們構建智能系統的方式：Google的Agent-to-Agent協議(A2A)和Model Context Protocol(MCP)。這兩個協議代表了AI架構發展的不同維度，但它們共同指向一個未來：我們正從確定性編程轉向自主協作系統。 協議的本質區別：工具vs代理 MCP（Model Context Protocol）
引言 在人工智能領域，將大型語言模型（LLM）從簡單的無狀態問答機器轉變為能夠進行連貫、有上下文感知對話的複雜智能體，其核心關鍵在於內存。LLM 本身是無狀態的，每次調用都是一次獨立的計算，它們不會天生記得之前的交互。為了構建能夠學習、適應和維護長期關係的智能體，開發者必須為其提供一個堅實的狀態管理框架。LangGraph 正是為此而生，它提供了一個強大而靈活的解決方案。
