本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/18/reproduce-thorsten-balls-code-agent 大家好，我是Tony Bai。 人工智能Agent风头正劲，但构建它们真的那么难吗？本文深入解读Thorsten Ball 的“皇帝新衣”论，并通过一个 Go 标准库 + OpenAI Compatible API + DeepSeek的实战复现，揭示代码编辑 Agent 的核心简洁性，探讨真正的挑战与机遇。 ...
AI新宠？解读MCP、A2A为何偏爱JSON-RPC 2.0 - Tony Bai =============== Tony Bai 一个程序员的心路历程 Google Go语言编码风格规范 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/14/what-is-a2a-protocol 随着人工智能（AI）的飞速发展，AI 智能体（Agent）正成为企业自动化、提升生产力的关键力量。从处理日常重复任务到辅助复杂决策，智能体的应用场景日益广泛。然而，一个严峻的挑战随之而来：不同框架、不同厂商构建的智能体往往如同信息孤岛，难以有效协作，这极大地限制了它们在复杂企业环境中的潜力释放。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/03/16/gemini-deep-research-experience 基于大模型的AI已进入深度思考时代，以DeepSeek R1模型为代表的开源模型给主流AI厂商带来了巨大压力。其实早在2024年12月份，Google就在一篇名为“Try Deep Research and our new experimental model in Gemini, your AI assistant”中发布了自己的Deep Research产品：Gemini Deep Research。 ...
构建高效的AI智能体[译] - Tony Bai =============== Tony Bai 一个程序员的心路历程 Google Go语言编码风格规范 Google Go语言编码风格规范：指南篇 Google Go语言编码风格规范：决定篇 Google Go语言编码风格规范：最佳实践篇 Go语言第一课FAQ ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/12/26/exploring-the-connection-establish-process-of-webrtc-app-built-with-pion 在《WebRTC第一课：从信令、ICE到NAT穿透的连接建立全流程》一文中，我们从理论层面全面细致地了解了WebRTC连接建立的完整流程。这个流程大致可以分为以下几个阶段： 与信令服务器的交互 ICE候选项的采集、交换与排序 形成ICE候选检查表、进行连通性检查，并最终确定最优候选路径 这个过程的复杂性不言而喻。即便多次阅读全文，读者可能仍难以形成深入的理解。因此，如果能够配上一个真实的示例，相信会更有助于读者全面把握这一过程的细节和原理。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/12/14/webrtc-first-lesson-how-connection-estabish 在上一篇文章《WebRTC第一课：网络架构与NAT工作原理》中，我们介绍了WebRTC的网络架构和NAT的基本概念，学习了WebRTC采用端对端（P2P）的通信模型，知道了NAT（网络地址转换）的概念以及给像WebRTC这样的直接P2P通信带来的挑战。 在实际的网络环境中，建立WebRTC这样的端到端连接的确并非易事。因此，在这篇文章中，我将继续上一篇文章的内容，全面探讨一下WebRTC连接建立的全流程，涵盖信令交换、ICE候选信息采集和选择、NAT穿透的各个关键步骤，希望能给大家理解WebRTC技术栈带去帮助。 ...
智能时代临近：我眼中AI编程的现在与未来 | Tony Bai Tony Bai一个程序员的心路历程 Google Go语言编码风格规范 Google Go语言编码风格规范：指南篇 Google Go语言编码风格规范：决定篇 Google Go语言编码风格规范：最佳实践篇 Go语言第一课FAQ 关于我 文章列表 智能时代临近：我眼中AI编程的现在与未来 十月 14, 2024 0 条评论 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习神经网络了。 1. 从线性回归到神经网络 我们已经知道了如何使用多元线性函数构成的线性回归模型预测房价，其实线性模型也可以看作是一个神经网络。我们在上一篇文章中使用的假设函数如下图： ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression 离发表上一篇与机器学习相关的文章《Go与神经网络：张量运算》已经过去整整一年了，AI领域，特别是大模型领域的热度不仅未有减弱，反而愈演愈烈。整个行业变得更卷，竞争更加激烈，大模型你方唱罢我登场，层出不穷，各自能力也都在不断提升，并在自然语言处理、问答、生成等方面展现出强大的能力。同时基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)等技术，大模型还可以实时检索相关知识并融合到生成结果中，进一步提升了大模型在专业领域的应用价值。 ...