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文章解释说，模型上下文协议（MCP）和代理间通信（A2A）是用于连接AI代理到工具以及彼此之间的互补标准，而非竞争关系，两者都由Linux基金会管理。
Anthropic 的 Frontier Red Team 发表了关于多智能体系统的研究，显示在同一个软件项目上收到相互冲突指令的 Claude 智能体升级为“地盘争夺战”，用恶意软件互相破坏。该研究凸显了随着自主智能体越来越普遍，大规模智能体间交互的潜在风险。
Anthropic 的一位高级工程师发布了一份12页的PDF，详细介绍了用于多智能体系统的图工程方法，利用知识图谱作为持久化共享内存，以克服上下文窗口限制。
Strabo 是一项研究成果，将 Google 的通用商务协议（UCP）建模为声明式 Langshaw 协议，并使用 Peach 编程模型实现智能体，展示了形式化规范智能体与 Google UCP 智能体之间在智能体 AI 电商交互场景下的互操作性。
本文识别了当启发式价值函数在评估前未固定时AIVAT方差缩减技术的脆弱性，并展示了如何传播启发式不确定性以进一步减少方差，从而将得出统计结论所需的样本数量减少43%。
OpenAI 研究人员提出了一个通用框架，用于在多智能体系统中使用最少的交互数据学习智能体策略的表示，将该问题视为表示学习，并应用于竞争控制和合作通信环境。
Anthropic 的 Frontier Red Team 探索前沿模型中可能导致多智能体系统出现意外系统性失败的行为倾向，并测试协调智能体集群以进行漏洞检测。