老何的专栏

AI的技术现在风头正盛并且极速向成熟落地的方向发展。Google推出了Agent2Agent（A2A）协议来解决这一问题，这是一个开放标准，旨在解决异构系统的通信难题。还是老样子，结合Python项目实例，分享如何构建高效的多Agent协作系统。企业级AI应用开发过程中，常见的痛点包括：这些问题的影响不容小觑。据行业调研数据显示，78%的企业级AI项目因为Agent之间配合不畅导致延期交付。有的开发团队甚至在多代理系统集成上消耗了超过40%的开发时间，严重影响开发效率。面对这些问题，Google推出的A2A

通过这篇文章，我们一起了解了 Python 里常用的 HTML 解析库和lxml，熟悉了 CSS 选择器和 XPath 这两种定位元素的方法，还动手尝试做了一个简单的【网页提取小工具】，并探讨了结合外部智能服务提升功能的可能性。接下来可以学点啥？很多网页内容是用 JavaScript 渲染出来的，只用requests拿不到。可以了解下 Selenium、Playwright 这些可以模拟浏览器行为的工具。深入学习 XPath 的轴（axis）、函数，以及 CSS 的一些高级用法。

本文将通过浅显易懂的方式，向你介绍如何利用Python标准库结合大模型API，打造一款智能内容助手工具。即使你是编程小白，也能跟着教程一步步操作，轻松构建出这个实用工具。通过这个简单但实用的项目，不仅学习了Python标准库的强大功能，还了解了如何将AI能力整合到实际应用中。

基于Python文件操作基础知识，结合2025年AI大模型技术，构建一个集文件管理、内容分析和智能处理于一体的全能文件助手

在2025年大模型与AI技术飞速发展的时代，Python作为"AI第一语言"的地位正面临着前所未有的挑战与机遇。随着Java等传统企业级语言对AI领域的强势渗透，Python开发者需要不断拓展技能边界，掌握从数据分析到大模型应用的全栈开发能力，才能在技术变革中保持竞争力。本文将带您深入探索Python这门语言从诞生到现在的演进历程，剖析其在AI时代的核心竞争力——简洁而强大的语法、丰富的生态系统、对多模态AI的天然支持以及与最新大模型技术的无缝融合能力。