请注意，对于不同架构或不同的编译器，实现方式可能会有所不同。虽然通常我们在头文件中声明函数以便于其他文件调用，但这里的错误提示“函数声明不是一个原型”指的是在源文件（本例中是 "mipi_tx_dev.c"）中直接定义的某个函数在其首次声明时，未提供充分的类型信息。这个编译错误提示指出，在编译源文件 "hdf_sbuf.c"（位于 "drivers/hdf/khdf/manager/../../.

在侧重A2A的情况下，langGraph的价值在于外围边界的定义。类似使用langGraph做一个大型任务，如软件开发。langGraph定义软件开发流程，包括产品设计、评审、技术方案设计、评审、项目开发周期评估、执行、测试验收等等。每个节点，不同的智能体自动执行本职工作，产品设计评审时，产品设计智能体负责解答、技术设计智能体负责评估可行性、风险分析等，两个智能体都通过了，则流转到langGrap

MCP是你的智能体获取“超能力”（使用工具）的标准方式。它解决了“手”和“脚”的问题。A2A是你设计一个多智能体团队如何组织的蓝图。它解决了“团队结构”和“协作规则”的问题。LangGraph是你动手搭建这个智能体或团队“大脑”和“神经系统”的施工工具包。它解决了“具体如何实现”的问题。在实际技术栈中，它们完全互补：你可以使用LangGraph 作为核心引擎，按照A2A 的协作理念来设计多智能体图

关注点分离Server专注提供领域能力Client专注理解和决策Host专注连接和安全安全模型AI 模型（Client）在沙箱中运行所有外部访问必须通过 Host 代理集中化的权限控制和审计生态兼容性任何符合 MCP 协议的服务都可立即被 AI 使用支持混合部署（本地+云端服务）语言无关（Python、Go、JavaScript 等均可实现）开发效率无需为每个 AI 应用重写工具集成代码工具一次开

在构建AI应用时，我们首先通过让单个智能体变得强大——就像为一位工程师配备了一个完整的工具箱（数据库、邮件、API等）。但当面临复杂任务时，单一个体仍会力不从心。你可以将其理解为。

使用OpenAPI/gRPC时，

Reranker是构建高性能RAG系统的“力量倍增器”。它巧妙地利用“重排序”的定位，以可接受的额外计算成本，将检索结果的质量提升一个档次。理解了“Re-”背后的两阶段分工哲学，以及“交叉编码器”带来的深度交互能力，你就掌握了这把提升RAG答案精度的关键钥匙。

选择切片大小的过程，是一个。

Embedding是让机器“理解”文本语义的关键，它解决了传统搜索“词汇不匹配”的痛点。在构建生产级RAG系统时，不应将其视为ElasticSearch的替代品，而应视为强大的互补技术。根据你的数据特性和查询模式，明智地选择纯语义检索、纯关键词检索，或更强大的混合检索架构。

在商用系统中，直接使用Python和BM25实现RAG，