构建智能多智能体 AI 系统：A2A 与 MCP 的深度剖析与实践指南

从企业复杂业务流程的自动化处理，到智能交互场景的深化拓展，多智能体协作模式展现出了超越单一模型的卓越效能。在这一发展进程中，Agent-to-Agent（A2A）协议和模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）作为两种主流架构方式，各自以独特的设计理念和技术特性，在不同应用场景中发挥着关键作用。深入探究它们的架构细节、技术权衡、实际应用案例以及未来发展趋势，对于企业和开发者构建高效、智能且可持续发展的 AI 系统具有重要意义。

A2A 协议：点对点智能体协作模式

架构设计

A2A 模型采用直接、去中心化的架构设计。在该系统中，每个 AI 智能体都独立托管和部署，常见的部署方式包括容器化技术或无服务器函数。这种独立部署模式赋予了智能体高度的自主性，每个智能体都维护着自己的内部内存和局部上下文信息，以支持其独立运行和决策。

智能体之间的通信主要通过 API（如 REST 或 gRPC）、消息队列或无代理消息传递机制实现。在通信过程中，每个智能体需要预先知晓其他智能体的端点地址、期望的数据模式以及响应结构，以此确保信息的准确交互。随着系统中智能体数量的增加，它们之间会根据业务需求相互连接，最终形成点对点的网络拓扑结构。但这种结构在长期发展中容易演变成 “意大利面条式” 架构，智能体之间的依赖关系错综复杂，极大地增加了系统的运维复杂度。

技术特性

从技术层面来看，A2A 系统中的智