AI通讯世界揭秘：深入解析Agent间沟通协议！

最近看了很多代码，也读了一些关于多智能体系统的文章。当下的AI Agent发展阶段，像极了互联网诞生的前夜。🤔

早期的AI像是一台台孤立的超级计算机，算力强大但与世隔绝。而现在的趋势是，这些超级大脑正在试图连成一张网。

💡 如果说互联网连的是人与人，物联网连的是物与物，那么Agent Internet连的就是智能与智能。

要理解这张网是如何构建的，我们需要跳出聊天机器人的思维定式，从通信架构的视角来看待它。结合最近的学习，我把Agent的通信大致拆解为三个核心维度：H2A、A2S、A2A。

这也是在设计复杂AI应用时，必须搞清楚的三条生命线～

H2A：不仅仅是Prompt Engineering

H2A（Human-to-Agent）是我们最熟悉的领域：人与智能体的交互。

在产品经理眼中，这往往等同于聊天框或prompt设计。但在技术架构的视角下，H2A正在经历一场从非结构化到半结构化的协议升级。

• 过去：用户发一段话，AI回一段话。这就像早期的电报，信息是线性的、模糊的。

• 现在：开始引入了结构化指令。比如在OpenManus等项目中，用户的一个请求不再只是简单的文本字符串，而被封装成了包含messageId、role、session_config的JSON对象。

H2A的瓶颈不再是模型听不听得懂人话，而是带宽——即上下文窗口。 正如网络带宽限制了视频的清晰度，Context Window限制了H2A的交互深度。

为了解决这个问题，技术上引入了类似TCP流控的机制：滑动窗口（只记最近的对话）和记忆压缩（将旧对话摘要存储）。

这就解释了为什么我们的AI产品聊久了会变笨：因为它正在经历上下文腐烂，就像网络丢包一样。

👉 ps.技术实现：通常，H2A通信通过HTTP、WebSocket等协议实现。用户发出请求，AI通过自然语言处理解析请求并给出响应。

A2S：智能体的「手」与「USB接口」

如果Agent只有大脑，那它只是个哲学家。🧐 

要让它干活，它必须与现实世界的数字服务（Service）连接，这就是A2S。在开发中，这通常被称为Tool Use（工具调用）或Function Calling。

这里有一个正在发生的重大变革：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）。

以前，让Agent连接一个数据库或API，开发人员需要写各种胶水代码，就像以前给电脑接打印机要装各种驱动一样麻烦。而MCP的出现，就像是给AI世界发明了USB-C接口。

• 标准化：只要外部服务（不管是Notion、Github还是公司内部ERP）遵循MCP标准，Agent就能即插即用，自动读取数据、执行操作。

• A2S的本质：Agent作为调用方，发送结构化的JSON请求（比如 {"tool": "search", "query": "latest ai news"}），服务方执行后返回结果。

A2S决定了产品的能力边界。未来的AI产品壁垒，可能不在于用了哪个大模型，而在于你积累了多少独家的、标准化的A2S接口资源。

👉 ps.技术实现：A2S通信通常使用HTTP、gRPC等协议，Agent通过这些协议向外部服务发起请求，获取需要的数据或执行任务。

A2A: 真正的智能互联网

这是最核心也最复杂的部分。当一个任务太复杂（比如“开发一个游戏”），单个Agent搞不定时，就需要多个Agent协作。

这时候，Agent之间怎么说话呢？

在一个契机之下，让我发现这一层好像就是计算机网络历史的完美复刻。👇

1、它们怎么找对方？（路由与拓扑）

在传统网络里，电脑通过IP地址找到对方。而在Agent网络里，路由是基于语义的。就像公司的组织架构一样，Agent之间通常有三种主流的连接方式（拓扑结构）：

（1）点对点通信

定义：每个Agent直接与另一个Agent通信，适用于小规模系统。

场景：这就像是头脑风暴，大家自由连接，能产生惊人的创意（涌现）。但也容易失控，导致吵架或者死循环。😂

（2）中心化通信

定义：所有Agent通过一个中央协调者进行通信，适用于任务复杂、需要全局调度的场景。

场景：最典型的就是微软AutoGen的GroupChat模式。有一个管理员Agent坐在中间，指挥大家：你先说，他再说。这效率高，但管理员容易累到缺氧（上下文窗口溢出）。🤯

（3）共享黑板

定义：所有Agent都可以将自己的数据写到共享的黑板上，其他Agent可以读取这些数据进行处理。

场景：适用于高度解耦的系统。这就像大家都不说话，而是把想法写在白板上，谁有能力谁就上去接着写。这种模式特别适合复杂的异步协作。

2、它们怎么达成一致？（共识机制）

比如，当产品经理Agent说要做红色的按钮，而程序员Agent说技术实现不了，系统听谁的？ 这时候就需要共识机制。技术界正在把分布式系统的算法（如Raft、投票机制）搬到Agent里：

• 投票：少数服从多数。

• 辩论：经过多轮互喷，真理越辩越明。

3、通信的语言

以前的软件之间传数据用二进制。现在的A2A通信，载体是自然语言+JSON。 这是一个巨大的范式转移：语义即协议。Agent A 输出的自然语言思考过程，成为了Agent B的输入。

🌟 A2A架构的设计，直接决定了产品的稳定性和成本。

• 稳定性：链路越长（A传给B，B传给C...），首字延迟（TTFT）就越高，用户等待感越强。

• 成本：每一个Agent之间的每一次对话，消耗的都是真金白银的Token。设计不良的A2A架构，会让Token像水龙头没关紧一样流失。

最后

架构是思维的载体，代码是实现的手段。

• H2A：懂得如何定义人机边界

• A2S：看到能力扩展的可能性

• A2A：预见群体智能的未来

未来的AI产品经理，可能更像是一个组织架构师。需要设计的不仅仅是一个功能，而是一个由多个Agent组成的、高效沟通的数字化团队。（但作为一名理工科背景的学生，我好像需要更深入地去了解一下代码🙉）

从理解代码开始，会发现自己看到了一个比PRD文档更广阔的世界～🌅

 最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

如果你也想通过学大模型技术去帮助自己升职和加薪，可以扫描下方链接👇👇
​​

为什么我要说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

​​​​

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓