AI Infrastructure

Agent2Agent is the protocol for one agent to hand work to another agent it does not control: discovery through an Agent Card, long-running tasks with states, multi-turn clarification, streaming and webhooks. What A2A 1.0 is, how it differs from MCP, a working agent and client with the Python SDK, and what it takes to run it between teams and companies.

Agent2Agent là giao thức để một agent giao việc cho một agent khác mà nó không kiểm soát: khám phá qua Agent Card, task chạy dài có trạng thái, hỏi lại nhiều lượt, streaming và webhook. A2A 1.0 là gì, khác MCP ở đâu, một agent và client chạy được với Python SDK, và những gì cần để chạy nó giữa các team, các công ty.

The Model Context Protocol went stateless in July 2026: no handshake, no sessions, a new way to ask the user for input mid-call. What MCP is, what changed and why it matters for deployment, a working server with the 2.x Python SDK, how to plug it into Claude Code, and the design and security rules I apply to every server we ship.

Model Context Protocol bỏ trạng thái từ tháng 7/2026: không còn handshake, không còn session, có cách mới để hỏi người dùng giữa chừng một lời gọi. MCP là gì, thay đổi những gì và vì sao nó quan trọng khi deploy, một server chạy được với Python SDK 2.x, cách gắn vào Claude Code, cùng các nguyên tắc thiết kế và bảo mật tôi áp cho mọi server chúng tôi ship.

Tool design is prompt engineering with a schema; permissions decide what runs without a human; sandboxing decides what happens when both fail. A practical guide to tool contracts, risk tiers, approval flows, prompt-injection defences and the policy code that ties them together.

Thiết kế tool là prompt engineering có schema; permission quyết định cái gì chạy mà không cần người; sandbox quyết định chuyện gì xảy ra khi cả hai thứ trên sai. Hướng dẫn thực hành về hợp đồng tool, phân tầng rủi ro, luồng phê duyệt, phòng thủ prompt injection và đoạn code policy nối tất cả lại.

Explore how Amazon S3 Vectors revolutionizes vector storage and querying, reducing costs by up to 90% with native support for AI agents, semantic search, and RAG at scale.

Comprehensive comparison of popular vector databases including performance benchmarks, pricing analysis, use cases, and decision framework for choosing the right solution.