AI 智能体（Agent）的开发领域正经历着风起云涌的变化。我们早就跨过了还在做单轮聊天机器人原型的阶段。如今，各家机构正在部署的是那种复杂的、自主的智能体，它们能处理长链路任务（long-horizon tasks）：比如自动化工作流、开展深度研究，甚至维护庞大的代码库。但这一愿景很快就撞上了一堵墙：上下文（Context）。随着智能体运行时间的拉长，它们需要“记住”的信息量——聊天记录、工具返回的数据、外部文档、中间的推理过程——会呈爆炸式增长。目前的“通解”通常是依赖基础模型（Foundation Models）越来越大的上下文窗口（Context Window）。但是，单纯指望给智能体更大的空间来粘贴文本，绝不可能是长久的扩展之道。为了构建可靠、高效且易于调试的生产级智能体，业界正在探索一门新的学科：上下文工程（Context Engineering） —— 不再把上下文仅仅当作一段文本，而是将其视为系统中的“一等公民”，拥有独立的架构、生命周期和约束条件。
随着 AI Agent 技术走向规模化应用，传统的点对点通信模式在分布式场景下面临着服务发现难、耦合度高、可靠性弱等挑战。为此，我们基于腾讯云消息队列 TDMQ MQTT 版，推出 A2A over MQTT 创新方案，旨在通过融合轻量、异步、松耦合的 MQTT 协议与标准化 Agent交互协议，为多智能体协同提供更灵活、可靠、易扩展的通信基础。该方案已在多个真实场景中落地验证，并成功入选中国信通院 “AI Cloud 中间件助力大模型场景化和工程化落地”典型案例。接下来，我们将结合具体实践，深入解读 A2A over MQTT 如何突破传统限制，助力企业构建下一代分布式智能体平台。
构建 AI 工具生态这件事上，过去一年我们做了不少尝试。回头看，会觉得这条路径像是在搭建一条越来越清晰的“能力生产线”： 从写 JS → Agent Tool 工具 → 成为 MCP 工具 → 成为跨平台 Agent 能力。 这篇文章我们就按这条演进路线，把底层逻辑、踩坑经验和最终的工程方案完整讲清楚。
过往基于tab模式进行代码补全对编码效率提升的天花板较低，使用agent模式生成的代码在功能完整性，可用性，安全以及可维护性又有很多问题导致实际代码采纳率不理想；基于以上矛盾点腾讯广告审核团队迫切需要探索出适合团队并且能面向未来的AI开发范式，帮助团队从需求确认到功能上线全链路提效；本文重点介绍通过“AI技术规范(索引/rules) + 模板化(技术方案/prompt) + MCP工具集成 + AI自我总结”，实现生产力提升的人机协同新范式。
随着大语言模型（LLM）越来越普及，将它们集成到 Web 应用、聊天机器人等场景中成为很多开发者的诉求。但不同模型提供商（DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Google 等）在接口、请求方式、返回格式等方面差异很大。 此外，不同 Web 框架（React／Next.js、Vue／Nuxt、Node.js 等）也带来了兼容性和工程复杂性。Vercel 推出的 Vercel AI SDK，旨在通过 统一 API + 框架无关 UI 组件 + 多模型适配器 的设计，将 “调用 LLM + 构建对话/生成 UI” 的复杂性封装起来，让开发者可以更专注于业务逻辑，而不必过多关注模型和框架差异。换句话说，Vercel AI SDK 是为“把 AI（LLM）接入现代 Web 应用” — 从原型到生产 — 提供一种标准、方便、高效的“中间层/基础设施”。如果你在做 ChatBot、知识库问答等项目时，Vercel AI SDK 能大幅降低上下游集成和工程复杂度。当前，Vercel AI SDK 最新版本为 AI SDK 6，不过目前它处于 Beta 阶段。如果你不想用 Beta 版本
