深入理解 Agent 相关协议：从单体 Agent 到 Multi-Agent、MCP、A2A 与 Agentic AI 的系统化实践

前言：Agent 为什么突然火了？

当大模型从"对话式问答"升级为"可调用工具、可操作系统、能自主规划任务"的智能体（Agent）后，整条 AI 应用链路发生了质变。

传统模式下，大模型只能回答问题；但在 Agent 模式下，它能：

调用工具（Tool Calling）执行真实动作

理解环境状态并做出自主策略规划

组建多个 Agent 协同配合（Multi-Agent）

接入跨系统能力（API、文件、数据库、操作系统等）

为了让 Agent 能够在复杂系统中顺畅工作，行业逐渐形成了一批标准化的 Agent 协议，例如：

MCP（Model Context Protocol）

A2A（Agent-to-Agent Protocol）

AG-UI（Agent UI Interface Protocol）

Function Calling 与 OpenAI Tool Schemas

这些协议正在成为 AI 系统的"TCP/IP"，推动 Agent 从概念走向大规模工业化。

什么是 AI Agent？

AI Agent = 大模型 + 工具能力 + 记忆 + 规划 + 执行环境

一个完整的 Agent 通常由以下核心组件构成：

1. Perception（感知）

Agent 的输入层，可以感知用户问题、文件内容、环境状态。

2. Memory（记忆）

包括短期记忆、长期记忆、工作记忆，支持跨轮次推理。

3. Reasoning（推理与规划）

生成任务计划，决定下一步操作：

是继续提问？
是调用某个工具？
是将任务交给其他 Agent？
是输出最终结果？

4. Action / Tools（动作执行）

通过工具调用执行真实动作，例如：

读写本地文件
调用 API
执行 SQL
调用浏览器爬取内容
操作本地操作系统

5. Environment（环境）

例如：

本地电脑
云服务
Web Runtime
数据库
企业内部系统

6. Reflection（自我反馈）

Agent 会基于结果进行反思，修正策略。

Multi-Agent：为什么要多智能体协作？

单一 Agent 的能力是有限的，复杂任务需要"分工协作"。

典型 Multi-Agent 模式包括：

1. 专家型 Agent

每个 Agent 负责不同领域，如：

Code Agent：写代码
Research Agent：搜索 & 阅读论文
Ops Agent：执行脚本
Data Agent：数据分析

2. 主管-执行者模式（Supervisor-Worker）

主管 Agent 负责规划任务，拆分 subtasks，并调度执行者。

3. 环境驱动的多 Agent

多个 Agent 在共享环境中协作，例如：

多机器人系统
游戏 Agent
仿真系统

Multi-Agent 的出现，离不开统一协议的支持，这也是为什么业界正在推动 MCP、A2A 等标准。

Agent 主流协议：打通生态、形成标准化

以下是当前最主流的 Agent 协议与能力规范。

MCP：Model Context Protocol（行业最受关注的 Agent 协议）

MCP 由 Anthropic 推出，目标是：

将大模型从"对话系统"变成"可访问计算资源、工具、环境的智能体"。

它像是"Agent 的 USB-C 接口"，让大模型可以访问：

本地文件系统
数据库
API
第三方工具
企业内部系统
OS 执行能力

1. MCP 架构

MCP 由三部分组成：

Client（模型/LLM） <---Protocol---> Server（工具能力）

Client：Claude、OpenAI、Llama、DeepSeek 等
Server：提供工具与资源，例如：
- 文件系统 Server
- SQL Server
- 本地执行器 Server
- Git Server
- 网络请求 Server

整体架构：

+-------------------+

| LLM Client |

| (OpenAI/Claude) |

+-------------------+

| MCP

+-------------------+

| MCP Server |

| (Tools & APIs) |

+-------------------+

| External System |

+-------------------+

2. MCP 的核心能力

① Tools（工具调度）

Server 向模型暴露可调用的工具列表。

② Resources（资源访问）

例如文件、数据库、信息流。

③ Events（事件通知）

Server → LLM 推送事件，如文件更新。

④ Message Schema（消息结构统一）

定义模型如何返回 JSON，以及如何解析工具输入输出。

3. MCP 工作流程

连接：Client 与 Server 建立 WebSocket 或 stdio 连接
Server 注册工具（tools）
Client 发起任务
LLM 根据上下文调用工具
Server 执行工具，将结果返还 LLM
LLM 基于工具结果生成进一步动作或最终答案

一个标准 MCP 交互流程如下：

User → LLM → MCP Tool → External System → LLM → User

MCP 最大的价值在于统一标准工具调用，替代各平台私有协议。

A2A（Agent-to-Agent Protocol）跨 Agent 通讯协议

A2A 的目标是：

让多个 Agent 能够稳定、安全、可解释地互相通信。

A2A 关注的是：

Agent 如何描述自己的能力
Agent 如何互相发送消息
Agent 如何协作执行任务

A2A 协议包含的内容：

Agent Metadata（名称/角色/能力）
Inter-Agent Messaging（通信格式）
Handshake（协商能力）
Contract-based Task Execution（任务合同）
Context Serialization（上下文共享）

作用：

多 Agent 协作的网络层协议
Agent 与 Agent 之间的"TCP 标准"
解决多 Agent 在不同运行环境的兼容问题

目前较成熟的 A2A 协议包括：

LangChain Expression Language(LangGraph 的 Agent 协作协议)
AutoGen 中的 Agent Messaging
OpenAI、Anthropic 新兴 A2A 标准

AG-UI（Agent User Interface Protocol）

AG-UI 并非严格意义上的网络协议，而是用于：

构建 Agent 与用户交互界面的统一规范

主要用于：

工具调用结果如何展示
Agent 推理过程如何可视化
Multi-Agent 的状态刷新
前端界面与 Agent Runtime 的同步格式

AG-UI 大大降低了开发多人协作/可视化 Agent App 的难度。

Function Calling & Tool Calling：Agent 的行动基础

Function Calling 是 OpenAI 最先定义的工具调用标准，现在基本成为工业标准。

格式如下：

{ "name": "search_weather", "arguments": { "city": "Beijing" } }

MCP 与 A2A 都是在 Function Calling 的基础上扩展而来的。

Function Calling 的意义是：

可让 LLM 调用真实函数
具结构化输入
具可预测输出
可用于工具链与环境控制

Function Calling 是所有 Agent 和协议的"基座能力"。

Agentic AI：未来的 AI 系统形态

Agentic AI 指的是：

让大模型不仅"生成内容"，而是成为能执行任务的真正智能体。

它组成了一条完整链路：

1. 输入层

用户需求、环境感知

2. 规划层

任务规划、反思、分解

3. 能力层

工具、API、MCP 资源、执行器

4. 协作层

多 Agent 通讯（A2A）、自组织协作

5. 反馈层

自我反思、自我校正

6. 最终行为

执行动作、产出答案、修改文件、运行脚本等

未来所有软件都可能是：

多 Agent 协作执行
通过 MCP 接入操作系统
使用 A2A 跨程序通信
使用 AG-UI 展示交互
通过 Function Calling 调用能力

总结：Agent 时代的协议标准化正在加速

本文介绍的：

Agent 核心组件
Multi-Agent 协作模型
Function Calling 工具调用标准
MCP（Model Context Protocol）核心协议
MCP 架构与流程
A2A 协议体系
AG-UI 交互协议
Agentic AI 全栈架构

正在构建一种全新形态的软件生态：
从传统"程序调用 API"，进化为"智能体调用资源"。