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一個超大型 LLM 再聰明也有極限，真正的企業級 AI 需要多個專業代理協同作戰。A2A（Agent-to-Agent）協定正是 Google 提出的開放標準，讓用不同框架打造的 AI 代理能互相溝通、委派任務。本文探討代理卡、三種發現策略、四種互動機制、MCP 的互補關係與企業級安全防線。
August 3, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI A2A Agent to Agent Multi-Agent AI Architecture Design Pattern MCP AI 幻覺 · 留言
當 function calling 的 JSON schema 愈寫愈長、工具管理愈來愈亂的時候，MCP (Model Context Protocol) 就像一個標準化的接口層，讓 LLM 的工具發現、呼叫、管理變得井然有序。這篇記錄了 CareerWise 從手寫工具定義到 MCP 架構的完整整合過程。
July 28, 2026 MCP Model Context Protocol LLM CareerWise AI FastMCP · 留言
現在的 AI 大腦再聰明，只要無法點選滑鼠、讀取資料庫、傳送郵件，就只是一個很會聊天的對象。MCP（Model Context Protocol）正在改變這件事。
July 26, 2026 Agentic Design Pattern MCP A2A Agent to Agent Multi-Agent Agentic AI AI AI 幻覺 Architecture Design Pattern · 留言
探討 AI 代理的規劃模式（Planning），從運作機制、適用場景、開發框架到 Google Deep Research 與 OpenAI Deep Research API，並反思自主代理在動態調整與人類控制之間的權衡。
July 15, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI LLM MCP Planning Google Deep Research AI Design Pattern Architecture · 留言