建設(shè)網(wǎng)站哪家最好,網(wǎng)站建設(shè)與開發(fā)學(xué)什么內(nèi)容呢,成都旅游幾月份去最佳時(shí)間,手機(jī)制作海報(bào)appMCP、ANP、A2A傻傻分不清#xff0c;一文看懂智能體三種連接協(xié)議智能體三種主流協(xié)議對(duì)比#xff0c;MCP、ANP、A2A的概念、區(qū)別與聯(lián)系最簡單的MCP、ANP、A2A科普#xff0c;一文看懂智能體協(xié)議的區(qū)別和聯(lián)系智能體連接協(xié)議大躍進(jìn)#xff0c;MCP、ANP、A2A讓AI Agent從單體超…MCP、ANP、A2A傻傻分不清一文看懂智能體三種連接協(xié)議智能體三種主流協(xié)議對(duì)比MCP、ANP、A2A的概念、區(qū)別與聯(lián)系最簡單的MCP、ANP、A2A科普一文看懂智能體協(xié)議的區(qū)別和聯(lián)系智能體連接協(xié)議大躍進(jìn)MCP、ANP、A2A讓AI Agent從單體超能邁向群體協(xié)作MCP、ANP、A2A協(xié)議完善技術(shù)生態(tài)從單體Agent增強(qiáng)到智能體網(wǎng)絡(luò)興起人工智能技術(shù)的快速發(fā)展催生了智能體Agent的廣泛應(yīng)用但系統(tǒng)間的協(xié)作障礙逐漸顯現(xiàn)。模型無法直接訪問實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、工具調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、多Agent協(xié)作缺乏規(guī)范等問題成為制約AI規(guī)模化落地的核心瓶頸。這種情況下智能體Agent之間的協(xié)作與通信是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵。由此MCP模型上下文協(xié)議、ANPAgent網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和 A2AAgent到Agent協(xié)議相繼成為支持 AI Agent通信和協(xié)作的重要協(xié)議和框架。三種協(xié)議各有獨(dú)特的設(shè)計(jì)和目標(biāo)旨在增強(qiáng)AI Agent能力都反映了AI Agent從單一模型向多Agent協(xié)作發(fā)展的趨勢。本文王吉偉頻道將從定義、架構(gòu)、場景、聯(lián)系與區(qū)別等方面簡單科普這三種協(xié)議幫助大家快速了解AI Agent領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢。MCPModel Context Protocol在AI應(yīng)用中大型語言模型LLM需要訪問外部數(shù)據(jù)和工具來完成復(fù)雜的任務(wù)。然而傳統(tǒng)的集成方式通常需要為每個(gè)數(shù)據(jù)源或工具單獨(dú)開發(fā)接口這不僅耗時(shí)耗力還難以維護(hù)。MCP的出現(xiàn)正是為了解決這一問題提供一種通用的、標(biāo)準(zhǔn)化的通信方式。MCPModel Context Protocol模型上下文協(xié)議由Anthropic于2024年11月推出是一套開放協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)旨在規(guī)范AI模型與外部數(shù)據(jù)源、工具之間的交互方式。它通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)AI模型與外部資源如數(shù)據(jù)庫、API、文件系統(tǒng)等的無縫集成。MCP的設(shè)計(jì)以模型為中心將互聯(lián)網(wǎng)視為上下文和工具的來源適合當(dāng)前AI模型尤其是大型語言模型訪問互聯(lián)網(wǎng)資源的需求?？梢宰孉I模型像使用USB設(shè)備一樣方便地調(diào)用外部工具因此可以被視為AI系統(tǒng)的“USB接口”。其核心目標(biāo)是解決以下問題**數(shù)據(jù)孤島**模型無法直接訪問實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)或本地資源**集成復(fù)雜性**為每個(gè)工具編寫?yīng)毩⒔涌趯?dǎo)致開發(fā)成本高**生態(tài)碎片化**不同平臺(tái)的工具調(diào)用機(jī)制缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)**安全隱患**缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的訪問控制機(jī)制。核心架構(gòu)MCP采用客戶端-服務(wù)器架構(gòu)包含三個(gè)組件主機(jī)Host運(yùn)行LLM的應(yīng)用程序如Claude Desktop、IDE插件客戶端Client與服務(wù)器建立連接管理會(huì)話和路由消息服務(wù)器Server提供資源訪問、工具調(diào)用等能力的獨(dú)立服務(wù)。協(xié)議定義了四類核心交互原語資源Resources通過URI標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)如文件、API響應(yīng)工具Tools可執(zhí)行的動(dòng)作如發(fā)送郵件、執(zhí)行代碼提示Prompts預(yù)設(shè)的提示模板或工作流采樣Sampling服務(wù)器主動(dòng)請(qǐng)求模型推理的機(jī)制。應(yīng)用場景**開發(fā)工具集成**在IDE中通過自然語言查詢數(shù)據(jù)庫、調(diào)用部署工具開發(fā)工具集成在IDE中通過自然語言查詢數(shù)據(jù)庫、調(diào)用部署工具**自定義AI工作流**通過MCP用戶可以將AI助手與外部數(shù)據(jù)源和工具連接構(gòu)建個(gè)性化的AI工作流。**企業(yè)級(jí)自動(dòng)化應(yīng)用**在企業(yè)環(huán)境中MCP可以連接ERP、CRM等系統(tǒng)構(gòu)建智能客服系統(tǒng)、自動(dòng)化辦公流程等實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化提高企業(yè)的運(yùn)營效率。本地?cái)?shù)據(jù)處理在隱私保護(hù)前提下分析用戶設(shè)備內(nèi)的文件。核心優(yōu)勢**統(tǒng)一接口**MCP提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的通信方式簡化了AI助手與外部工具的交互過程。**安全性**通過MCP可以限制AI助手對(duì)資源的訪問權(quán)限確保數(shù)據(jù)安全。**靈活性**MCP支持多種數(shù)據(jù)源和工具的集成能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。采用CS架構(gòu)的存在一定的局限性這種架構(gòu)可能在Agent斷開連接時(shí)限制通信難以支持大規(guī)模去中心化協(xié)作。ANPAgent Network Protocol當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施雖然成熟但對(duì)于智能體網(wǎng)絡(luò)的特定需求仍然缺乏最優(yōu)的通信和連接解決方案。ANP的出現(xiàn)為智能體提供一種去中心化的協(xié)作方式。ANPAgent Network Protocol智能體網(wǎng)絡(luò)協(xié)議是一種專為分布式智能體設(shè)計(jì)的開源通信協(xié)議旨在為智能體之間的連接、通信和協(xié)作提供標(biāo)準(zhǔn)化框架。ANP的設(shè)計(jì)以智能體為中心通過去中心化的身份認(rèn)證和端到端加密通信確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。其目標(biāo)是成為智能體互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“HTTP”為數(shù)十億智能體構(gòu)建一個(gè)開放、安全、高效的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)從而推動(dòng)未來Agentic Web的發(fā)展。其設(shè)計(jì)受到Web3、語義網(wǎng)等技術(shù)影響它重點(diǎn)關(guān)注**去中心化身份**基于W3C DID標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)智能體身份管理**協(xié)議協(xié)商**支持動(dòng)態(tài)協(xié)商通信協(xié)議和交互規(guī)則**語義兼容**利用JSON-LD、RDF等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)語義對(duì)齊。技術(shù)架構(gòu)ANP采用三層架構(gòu)身份與加密層基于DID實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證與數(shù)據(jù)加密元協(xié)議層定義協(xié)議協(xié)商機(jī)制如通信格式、QoS參數(shù)應(yīng)用協(xié)議層實(shí)現(xiàn)具體業(yè)務(wù)邏輯如任務(wù)分配、資源調(diào)度。應(yīng)用場景物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同跨廠商設(shè)備Agent的自主協(xié)作.在物聯(lián)網(wǎng)場景中ANP可以實(shí)現(xiàn)大量設(shè)備之間的去中心化協(xié)作降低對(duì)中心服務(wù)器的依賴。**分布式AI訓(xùn)練**協(xié)調(diào)異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源分配**去中心化應(yīng)用**支持智能合約與AI Agent的交互。**智能家居**可以實(shí)現(xiàn)不同品牌智能家居設(shè)備的無縫協(xié)作。例如智能燈、智能窗簾和智能音箱可以通過ANP直接通信無需依賴中心服務(wù)器。**智能駕馭**在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域ANP可以協(xié)調(diào)不同車輛的智能體之間的通信提高交通安全性和效率。核心優(yōu)勢去中心化智能體之間直接通信無需依賴中心服務(wù)器提高了系統(tǒng)的可靠性和安全性。高效協(xié)作通過ANP智能體可以快速響應(yīng)彼此的請(qǐng)求提高協(xié)作效率。可擴(kuò)展性ANP支持大量智能體的加入能夠適應(yīng)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。P2P 架構(gòu)和DID 認(rèn)證讓ANP更適合未來去中心化的Agent網(wǎng)絡(luò)但隱私和權(quán)限控制仍是挑戰(zhàn)。A2AAgent2Agent隨著AI技術(shù)的發(fā)展不同來源的智能體需要相互協(xié)作。由于技術(shù)背景、開發(fā)框架和數(shù)據(jù)格式的差異智能體之間的通信和協(xié)作面臨著諸多挑戰(zhàn)A2A協(xié)議能夠有效解決這一問題。A2AAgent2Agent智能體對(duì)智能體協(xié)議是一種開放協(xié)議專注于智能體之間的交互與協(xié)作。它允許不同來源、不同技術(shù)的智能體相互溝通安全地交換信息并協(xié)同執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。A2A的核心目標(biāo)是打破系統(tǒng)孤島提升智能體的跨平臺(tái)能力。該協(xié)議由Google于2025年4月9日推出旨在讓不同框架和供應(yīng)商的AI Agent能夠相互通信和協(xié)作。A2A得到了Google以及超過50家技術(shù)合作伙伴的支持包括Atlassian、Salesforce和SAP其目標(biāo)是解決企業(yè)級(jí)AI Agent的互操作性的問題。設(shè)計(jì)目標(biāo)打破生態(tài)孤島解決多Agent協(xié)作的協(xié)議不兼容問題支持長時(shí)任務(wù)處理耗時(shí)數(shù)小時(shí)至數(shù)天的復(fù)雜流程模態(tài)無關(guān)性兼容文本、音頻、視頻等多模態(tài)交互。技術(shù)架構(gòu)A2A基于HTTP、SSEServer-Sent Events和JSON-RPC構(gòu)建包含以下核心模塊能力發(fā)現(xiàn)Capability Discovery通過Agent CardJSON元數(shù)據(jù)聲明Agent能力任務(wù)管理Task Management以任務(wù)為單位管理多輪交互協(xié)作機(jī)制Collaboration支持Agent間消息傳遞與狀態(tài)同步用戶體驗(yàn)協(xié)商根據(jù)終端設(shè)備動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)容呈現(xiàn)方式。典型交互流程包括客戶端Agent通過HTTP GET發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)程Agent能力通過SSE建立持久連接并發(fā)送任務(wù)請(qǐng)求遠(yuǎn)程Agent返回包含文本、表單、流媒體等內(nèi)容的Message對(duì)象任務(wù)完成后生成Artifact如文件、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。應(yīng)用場景**跨系統(tǒng)流程自動(dòng)化**如招聘場景中協(xié)調(diào)簡歷解析、面試安排、背調(diào)等Agent**供應(yīng)鏈管理優(yōu)化**連接庫存管理、物流調(diào)度、需求預(yù)測等Agent。A2A可以協(xié)調(diào)不同企業(yè)的智能體優(yōu)化供應(yīng)鏈流程。例如一個(gè)物流智能體可以與一個(gè)倉儲(chǔ)智能體協(xié)作實(shí)時(shí)更新貨物狀態(tài)。**客戶關(guān)系管理**語音助手、工單系統(tǒng)、知識(shí)庫Agent的協(xié)同響應(yīng)。在跨平臺(tái)客戶管理中A2A可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。例如一個(gè)電商平臺(tái)的智能客服可以與一個(gè)社交媒體平臺(tái)的智能客服協(xié)作提供更全面的客戶支持。**醫(yī)療健康**A2A可以協(xié)調(diào)不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)的智能體實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享和協(xié)作。核心優(yōu)勢**跨平臺(tái)協(xié)作**A2A支持不同技術(shù)背景的智能體之間的協(xié)作打破了系統(tǒng)孤島。**靈活性**A2A允許智能體在非結(jié)構(gòu)化模式下協(xié)作適應(yīng)復(fù)雜任務(wù)需求。**安全性**A2A通過標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)議確保智能體之間的通信安全。A2A行業(yè)支持廣泛適合企業(yè)級(jí)應(yīng)用但可能受限于其專注于互操作性不如ANP靈活。A2A的推出也反映了行業(yè)對(duì)Agent互操作性的迫切需求。不僅限于技術(shù)層面還涉及企業(yè)應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值。例如A2A的合作伙伴包括眾多企業(yè)服務(wù)提供商如Deloitte和PwC這表明其可能在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中扮演重要角色超出了單純的技術(shù)協(xié)議的范疇。MCP、ANP、A2A的聯(lián)系與區(qū)別聯(lián)系共同目標(biāo)MCP、ANP和A2A都致力于提升智能體的協(xié)作能力使其能夠更好地完成復(fù)雜任務(wù)?；パa(bǔ)關(guān)系MCP側(cè)重于AI助手與外部工具的交互ANP提供去中心化的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)而A2A專注于跨平臺(tái)協(xié)作。三者可以相互補(bǔ)充共同構(gòu)建智能體協(xié)作生態(tài)。區(qū)別MCP、ANP和A2A的區(qū)別主要體現(xiàn)于核心理念、架構(gòu)、身份認(rèn)證、信息組織、應(yīng)用場景和目標(biāo)用戶等維度下面這個(gè)表格每種協(xié)議體現(xiàn)了三種協(xié)議的主要特點(diǎn)和適用場景可以幫助大家理解并根據(jù)具體需求選擇合適的協(xié)議。協(xié)同應(yīng)用模式MCPA2A單個(gè)智能體通過MCP接入工具再通過A2A與其他Agent協(xié)作。例如客服AgentA2A節(jié)點(diǎn)接收用戶請(qǐng)求通過MCP調(diào)用知識(shí)庫工具檢索信息通過A2A協(xié)調(diào)工單系統(tǒng)Agent創(chuàng)建服務(wù)工單。ANPA2AANP提供底層身份與通信保障A2A實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)層協(xié)作。例如物流Agent通過ANP驗(yàn)證身份并協(xié)商通信協(xié)議使用A2A協(xié)議與倉儲(chǔ)、運(yùn)輸Agent協(xié)調(diào)貨物調(diào)度。未來發(fā)展趨勢隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步MCP、ANP和A2A等協(xié)議和框架將逐漸成為智能體協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)。它們的融合將推動(dòng)AI助手從單一工具向協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)變?yōu)槿祟悇?chuàng)造更加智能的未來。例如在未來的智能家居環(huán)境中MCP可以連接智能助手與各種家電設(shè)備ANP可以實(shí)現(xiàn)這些設(shè)備之間的去中心化協(xié)作而A2A可以確保不同品牌設(shè)備之間的兼容性。通過這種多層次的協(xié)作智能家居系統(tǒng)將變得更加智能和高效。其共同發(fā)展趨勢可以體現(xiàn)為以下幾點(diǎn)協(xié)議融合MCP可能擴(kuò)展為A2A的工具調(diào)用層ANP或成為A2A的底層傳輸協(xié)議。安全增強(qiáng)零信任架構(gòu)、同態(tài)加密等技術(shù)將被集成到協(xié)議棧中。邊緣計(jì)算支持優(yōu)化協(xié)議以適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的低功耗、高延遲環(huán)境。標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程可能出現(xiàn)類似IETF的跨組織聯(lián)盟推動(dòng)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化。具體到三種協(xié)議各自在未來的發(fā)展如下**MCP的未來**MCP被視為過渡性協(xié)議適合當(dāng)前AI模型訪問互聯(lián)網(wǎng)資源的需求但其CS架構(gòu)可能限制其在去中心化環(huán)境中的應(yīng)用。未來可能需要演進(jìn)以支持更多Agent協(xié)作功能否則可能被ANP或A2A取代。ANP的未來ANP的P2P架構(gòu)和DID認(rèn)證使其更適合未來 Agentic Web 的發(fā)展隨著Agent網(wǎng)絡(luò)的普及ANP可能成為去中心化協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)。Linked-Data的使用也可能推動(dòng)語義理解和數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)化。**A2A的未來**A2A因Google和行業(yè)合作伙伴的支持有望成為企業(yè)級(jí)Agent互操作性的主導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)尤其在復(fù)雜工作流自動(dòng)化中。其成功將取決于實(shí)際應(yīng)用和行業(yè)采用率可能在短期內(nèi)快速普及。整體而言AI Agent的協(xié)作將越來越依賴標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議MCPANP和A2A可能在不同層面發(fā)揮作用最終可能出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)主導(dǎo)協(xié)議。去中心化和自治將成為未來發(fā)展的重點(diǎn)ANP和A2A在這方面更具潛力。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目內(nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】