6/26 我们把 A2A 升级到 2.0,模型升到 L1-L5。2.0 的核心增量是 L5 ——跨 Agent 联邦互调(携程智能体 / 大众点评智能体 / 小红书智能体互相调用)。SFEEL 设计师酒店(青岛路店,武汉)6/22 签约,6/26 上午豆包基线复测 3/5 = 60% 命中,信源主体为携程 TOP1。SFEEL 是消费品牌,携程是其核心 A2A 入口。这篇代码篇给的是 4 个酒店场

GEO优化不是玄学，是可以量化、可以落地的工程。让AI能看到你（爬取率优化）让AI能读懂你（提取率优化）让AI愿意引用你（引用率优化）Semrush AI Visibility Toolkit：追踪AI提及量和被引用页面数Siftly：跨平台AI引用追踪和优化建议我们自研的GEO效果监测工具链：覆盖DeepSeek/豆包/Kimi/通义千问/文心一言/元宝/讯飞星火/天工AI，提供三层指标的完整监

6/8 周报提了"AI 智能体元年"，6/11 行业日报把 Perplexity Search as Code、Claude、Agentic RAG SoK 论文全摆上了台面。作为 GEO 工程师，我们的核心工作从"写文章+加 Schema"升级到"建 API + 接 Agent 协议 + 持续监测"。这篇技术实操文给前端/后端工程师一份从 0 到 1 的 A2A-GEO 改造手册Agent-fr

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2026年6月，一个医美客户拿着3个月的优化报告问我：“KK，5个动作我全做了，引用率从11%涨到了38%。但客户问我是哪个动作贡献最大，我答不上来。Last-Touch算下来结构化改造占了60%，但我感觉内容更新贡献更大——这种情况怎么破？这不是个例。为了找到答案，我们用自研的GEO效果监测工具链，对3个真实客户（医美K机构、教育L平台、装修M公司）做了120天连续监测、6个核心问题词×8大引擎

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