

> 导语 科技巨头们正以前所未有的速度加速AI布局。从苹果与谷歌的强强联手，到Meta重金购入Midjourney技术，再到马斯克旗下xAI的持续开源，AI技术的整合与应用已进入白热化阶段。与此同时，企业级应用、内容创作乃至我们的工作方式，都在被这场AI浪潮深刻重塑。

## 强强联手 苹果Siri或将整合谷歌Gemini大模型

苹果正与谷歌进行深入洽谈，计划在2026年为Siri引入定制版的Gemini大模型。此举旨在全面提升Siri的智能交互能力，以应对日益激烈的AI市场竞争，弥补其在生成式AI领域的短板。

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## Meta重金投入 拿下Midjourney技术授权

为了在AI军备竞赛中再下一城，Meta已与顶尖AI图像生成公司Midjourney达成技术授权合作。未来，Midjourney先进的图像生成技术将被整合进Meta的AI模型与产品中，旨在为用户提供最顶级的AI创作体验。

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## 专为企业打造 Cohere发布顶级推理模型Command A Reasoning

Cohere公司发布了全新的语言模型Command A Reasoning，该模型专为处理企业级的复杂推理任务而设计。它在代理工作流、端到端系统构建和大型文档分析方面表现卓越，多项基准测试超越了现有私有模型，为企业提供了强大的AI推理能力。

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## 开源新动态 马斯克xAI宣布开源Grok 2.5

埃隆·马斯克旗下的xAI公司宣布，已正式开源Grok 2.5模型，并计划在未来六个月内继续开源Grok 3。此举进一步推动了AI技术的开放与共享，同时其Grok App也迎来了更新，提升了图像生成速度和AI伴侣的趣味性。

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## 新闻收听新方式 微信测试AI双人播客功能

微信正在其快讯栏目中测试一项创新的AI播客功能。该功能可以利用AI生成真人对话式的播客来播报新闻，为用户带来全新的新闻消费体验，也引发了关于传统新闻播报方式是否会被颠覆的讨论。

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## 企业级AI管控 苹果推出全新管理工具

为满足企业客户对AI使用的管理需求，苹果将在九月的软件更新中推出全新的AI管控工具。该工具允许企业的IT管理员精细化控制员工使用AI功能的权限和场景，并能无缝对接OpenAI的企业版ChatGPT，确保企业数据安全。

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## 不学就走人 Coinbase强制工程师拥抱AI工具

为了极致提升开发效率，知名加密货币交易所Coinbase的CEO布赖恩·阿姆斯特朗透露，公司已为所有工程师购买了GitHub Copilot和Cursor的企业版许可。他强调，工程师必须学习并使用这些AI编程工具，否则将面临被解雇的风险。

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## 维基百科的坚守 编辑总结AI写作识别指南

为了维护平台内容的可信度，维基百科明确禁止使用AI直接生成文章，并整理出了一套识别AI写作的语言特征指南。这些特征包括语气夸张、不必要的重复强调等，旨在应对AI生成内容在准确性和可靠性方面带来的挑战。

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## 马斯克的“巨硬”雄心 用AI重塑微软产品

据报道，埃隆·马斯克成立了一家名为“巨硬”的新公司，其目标直指微软，计划利用AI技术将微软的现有产品重做一遍。与此同时，微软自身正面临业务增长停滞等多重挑战，这家科技巨头亟需进行重大的战略调整以应对激烈的市场竞争。

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每日AI资讯0825：科技巨头加速布局，AI原生时代悄然来临

最近，Google发布的A2A（Agent-to-Agent）协议在AI圈引起了不小的轰动。作为首个专为AI代理互操作性设计的开放标准，A2A协议让不同平台的智能体能够实现无缝协作，不受框架或供应商的限制。这项技术究竟有何特点？对开发者和产业又将带来哪些影响？让我们一起深入探讨。

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## A2A协议：打破AI代理间的壁垒

A2A实质上是一种新型的互操作性协议，它让不同平台、不同公司开发的AI代理能够相互"对话"和协作。想象一下，你的招聘助手可以与面试安排助手、背景调查助手无缝协作，完成整个招聘流程，而这些助手可能来自完全不同的服务提供商。

Google将A2A协议建立在HTTP和JSON等现有广泛使用的标准之上，这使得它更容易与现有技术栈集成。目前已有包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP等50多家公司表示支持，不过值得注意的是，OpenAI和Anthropic等大玩家似乎尚未加入这一阵营。

## A2A的核心原则与工作机制

A2A协议遵循五大核心原则：

1. **拥抱智能体能力**：让智能体以自然非结构化方式协作，即使它们不共享内存、工具或上下文
2. **基于现有标准**：构建在HTTP、SSE、JSON-RPC等广泛使用的标准之上
3. **默认安全**：支持企业级认证和授权，与OpenAPI的认证机制保持一致
4. **支持长时间运行的任务**：无论是快速任务还是需要数天完成的深入研究
5. **不限模态**：支持文本、音频和视频等多种模态

A2A的工作流程主要包括几个关键环节：

- **能力发现**：智能体通过JSON格式的"Agent Card"（类似名片）展示自身能力，让其他智能体了解它能做什么
- **任务管理**：定义任务的完整生命周期，包括任务创建、执行和完成
- **协作通信**：智能体之间可以相互发送消息，传达上下文、回复等信息
- **用户体验协商**：协调不同智能体之间的内容格式和UI元素

## 与其他协议的区别与协同

A2A并非市场上唯一的智能体互操作性协议。业界还有Anthropic的模型上下文协议(MCP)等标准。不过，A2A似乎更专注于整体协作框架，而不仅仅是数据交换层面。

Google Cloud商业应用平台副总裁Rao Surapaneni表示，A2A让不同专业领域的智能体更容易获得所需的上下文，特别适合企业环境下的复杂任务协作。与某些封闭生态不同，Google将A2A设计为真正开放的协议，由社区驱动发展。

## 对开发者的影响与机遇

对开发者而言，A2A协议带来了几个方面的机遇：

1. **跨平台开发**：不再需要为每个AI平台开发专门的接口，可以基于统一标准构建应用
2. **专业化智能体**：开发者可以专注于打造特定领域的专业智能体，而不必考虑所有功能
3. **生态整合**：将自己的智能体服务融入更广泛的AI生态系统
4. **降低转换成本**：用户不必因为需要不同功能而频繁切换平台

## 未来展望

随着A2A协议的推广，我们可能会看到一个更加开放、互联的AI代理生态系统逐渐形成。专业化的智能体将会越来越多，它们各司其职但又能无缝协作。这种趋势或将改变我们对AI应用的认知—从单一功能的工具转向协作无间的智能体网络。

不过，协议的普及还需时日，关键参与者的缺席（如OpenAI）也为未来的标准之争埋下了伏笔。开发者需要密切关注行业动态，在合适的时机做出技术选择。

总的来说，A2A协议代表了AI发展的重要方向—从封闭走向开放，从单一走向协作。无论是开发者还是企业用户，都有必要了解并跟进这一技术趋势，以便在AI代理的新时代中抢占先机。

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