本文的技术详解基于MCP协议的核心流程展开(不了解MCP协议及流程的同学可以先看AI柠檬博主的上一篇关于MCP协议的介绍文章：https://blog.ailemon.net/2025/04/15/mcp-introduction-forecast/)，讲述MCP客户端-服务器交互全流程，我们将以MCP协议(2025-06-18版本)中当前最推荐的”Streamable HTTP”和”JSON-RPC 2.0″展开，以AI柠檬博主提交过Pull Request的开源文档系统MinDoc的MCP服务响应为样例，揭示MCP的生命周期序列、工具操作和通知的底层HTTP请求/响应交互实现[1]。未来如果协议版本有更新，本文也将不定期更新实现细节。
（更多…）分类： 软件开发
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实现AI Agent间互联通信的A2A协议技术介绍
AI大模型的应用越来越广泛，企业内部和跨系统的多个AI智能体（AI Agent）间协作的需求日益增长。然而，不同AI系统之间往往存在“孤岛效应”，导致数据和能力难以互通。为解决这一问题，Google推出了A2A协议（Agent-to-Agent Protocol），旨在为AI智能体提供一种标准化的协作框架，使其能够像人类对话一样自由组队、分工协作。与MCP协议(Model Context Protocol)的基于服务器-客户端架构的工具调用，和ANP协议（Agent Network Protocol）的以去中心化和语义互联为核心的Agent间通信不同，A2A协议则是将Agent同时作为服务器和客户端进行互联，每个Agent既是调用其他Agent的客户端，也是能够被其他Agent调用的客户端。本文将解析A2A协议的技术原理与流程，并与MCP协议、ANP协议进行对比，探讨其异同与适用场景。
推荐的阅读材料：
- A2A协议官网： https://a2a-protocol.org/
- A2A协议GitHub仓库：https://github.com/a2aproject/A2A
- A2A协议论文：https://arxiv.org/abs/2504.16902
- 一些讲解文章：https://www.ibm.com/think/topics/agent2agent-protocol
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谁是最好的语言？几种热门编程语言特点对比
作为一个程序员，经常会看到这类问题：xxx是最好的编程语言！但是口说无凭，我们还是从多个维度实际对比一下各个热门常用编程语言吧，给学编程的新手、还不了解某个编程语言的新手或需要做技术选型的人士提供个参考。
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Java读取并解析wav格式文件
本文将主要介绍如何使用Java语言读取文件并解析wave格式，并以代码形式进行展开。代码主要包含三个功能类，分别为：Wave、DataParseUtils和Common。
本代码已用于GitHub上开源的ASRT语音识别系统的Java语言SDK项目： https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Java
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高性能MySQL数据库的优化之路
写完前后端代码之后，这个项目的工作就算做完了？不，你的工作其实才刚开始，写完代码只是做下一步工作的必要条件。作为一个可实用的软件产品，你要做的工作是将“玩具汽车”变成真正可以上路跑的“汽车产品”。数据库是网站、APP等产品重要的底层核心支撑服务，为了将我们的项目变成生产级的产品和服务，在数据库方面进行性能优化是重要的一个环节，这里我们用最经典的MySQL来作为案例。
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转载：如何让 python 处理速度翻倍？内含代码
本文转载自：机器之心 · 阿里技术
https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-25-2
阿里妹导读：作为在日常开发生产中非常实用的语言，有必要掌握一些python用法，比如爬虫、网络请求等场景，很是实用。但python是单线程的，如何提高python的处理速度，是一个很重要的问题，这个问题的一个关键技术，叫协程。本篇文章，讲讲python协程的理解与使用，主要是针对网络请求这个模块做一个梳理，希望能帮到有需要的同学。
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深度学习模型最佳部署方式：用Python实现HTTP服务器作API接口
当训练和测试完成一个深度学习模型之后，如果我们打算将这个算法模型上线，投入生产环境部署使用，那么我们就需要做一些额外的处理工作。由于深度学习模型对于算力需求较大，在上线过程中，一般有减小网络规模、使用专用硬件和通过C/S架构联网进行云端计算这三种方式。AI柠檬博主推荐使用第三种方式，即模型部署于服务器端，客户端通过网络将输入数据发送至服务器，计算得结果后传递给客户端。5G时代就在眼前，IPv6协议大规模部署，万物即将互联，尤其是无线移动互联网作为重要的基础设施是大势所趋。通过联网，即使是成本最低的低端的硬件，也可以在不损失精度的情况下，能够以更快的速度得到深度学习模型的计算结果。例如，ASRT语音识别系统就是以这种方式进行模型的部署的，已经能够为AI柠檬网站提供语音识别服务，用于语音搜索等任务。
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ASRT项目发布Python版SDK啦
ASRT项目最近新上线了Python3版的SDK，并在GitHub与国内的Gitee上同步开源，以方便各位使用Python直接测试ASRT最终的使用效果，欢迎大家使用。开源项目地址为：
https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Python3
https://gitee.com/ailemon/ASRT_SDK_Python3
大家也可以直接接入使用AI柠檬部署的ASRT语音识别服务API接口，详见ASRT语音识别项目文档( https://asrt.ailemon.net/docs/ )。由于后端服务器的规模和性能限制，以及网络的延迟，可能存在着等待时间偏长的问题，请耐心等待。
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AI柠檬网站上线站内搜索引擎，支持语音搜索
近日，AI柠檬网站上线了站内搜索引擎，并且支持语音搜索功能，以方便一个地方即可搜索包括AI柠檬的中文博客、英文博客和ASRT语音识别项目网站和文档等所有站点页面，大大优化了用户体验。搜索网站地址为：https://s.ailemon.net/ ，也可通过中文博客底部的搜索框进行搜索。打开后，直接在搜索框中输入文本即可，或点击“话筒”图标，说话完毕后，再次点击即可直接跳转到搜索结果页面。其中，语音搜索功能由ASRT中文语音识别项目实现和驱动。
