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　　智慧工地是“互联网+建筑工地”的创新模式，基于物联网、移动互联网、BIM、大数据、人工智能等技术，实现对施工现场人员、设备、材料、安全等环节的智能化管理。其解决方案涵盖数据大屏、移动APP和PC管理端，采用高性能Java微服务架构，支持分布式与集群部署，结合Redis、消息队列等技术确保系统稳定高效。通过大数据驱动决策、物联网实时监测预警及AI智能视频监控，消除数据孤岛，提升项目可控性与安全性。智慧工地提供专家级远程管理服务，助力施工质量和安全管理升级，同时依托可扩展平台、多端应用和丰富设备接口，满足多样化需求，推动建筑行业数字化转型。

　　该系统采用模块化设计，集成了行为识别、视频监控、人脸识别、危险区域检测、异常事件检测、日志追溯及消息推送等功能，并可选配OCR识别模块。基于深度学习与开源技术栈（如TensorFlow、OpenCV），系统具备高精度、低延迟特点，支持实时分析儿童行为、监测危险区域、识别异常事件，并将结果推送给教师或家长。同时兼容主流硬件，支持本地化推理与分布式处理，确保可靠性与扩展性，为幼儿园安全管理提供全面解决方案。

　　本文深入解析了人工智能领域的两项关键基础设施协议：模型上下文协议（MCP）与代理对代理协议（A2A）。MCP由Anthropic开发，专注于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接，降低系统集成复杂度；A2A由Google发布，旨在实现不同AI代理间的跨平台协作。两者虽有相似之处，但在设计目标与应用场景上互为补充。文章通过具体示例分析了两种协议的技术差异及适用场景，并探讨了其在企业工作流自动化、医疗信息系统和软件工程中的应用。最后，文章强调了整合MCP与A2A构建协同AI系统架构的重要性，为未来AI技术生态系统的演进提供了方向。

　　JeecgBoot 是一款基于 SpringBoot2.x/3.x 和 SpringCloud Alibaba 的企业级 AI 低代码平台，采用前后端分离架构（Ant Design & Vue3），支持 Mybatis-plus 和 Shiro。它集成了强大的代码生成器，可一键生成前后端代码，无需手动编写，大幅减少重复工作。平台支持 DeepSeek、ChatGPT 和 Ollama 等主流大模型，提供 AI 对话