A2A：当 Agent 开始自己找人干活
文章探讨了 A2A 协议如何让不同框架的 Agent 实现跨系统协作，以及 Agent 进入组织所需的六项情境信息。指出光有知识和工具不够，Agent 还需理解角色、目标、规则等动态上下文。未来组织需将人治转变为 Agent 可读的结构。
全部文档 / 作者: Miles.Ma / 标签: Agent
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Superpowers：Claude Code 效率暴涨 10 倍的秘密
文章介绍了 Claude Code 的开源技能库 Superpowers，它如同 AI 的导航系统，通过头脑风暴、计划拆解、子代理驱动开发和测试驱动四大核心工作流，自动引导用户从构思到上线。该系统有效降低了认知负荷，并通过严格的审查机制确保代码质量，是提升企业 AI 交付效率的利器。
看懂这九个概念，我太奶奶也可以用 AI 赚钱
本文从纯小白视角出发，系统性拆解了 AI 领域的 9 个核心概念：LLM、Token、Context、RAG、Prompt、Tool、MCP、Agent 和 Agent Skill。通过生动的比喻（如将 LLM 比作发动机，MCP 比作 Type-C 接口）和清晰的逻辑链路，文章阐述了 AI 从文本生成到任务执行的底层架构，帮助读者理解 AI 的能力边界、成本构成及应用开发逻辑。
B端AI落地的唯一路径：MCP
文章指出B端AI落地的核心在于数据接入。传统RAG方案因信任和延迟问题受限，AI生成查询又难以满足B端对高稳定性（99%+）的要求。作者认为，通过MCP（模型上下文协议）实现本地部署，利用标准化接口和参数化模板，是解决数据主权、降低成本并确保业务稳定性的最佳方案。