【摘要】大模型驱动的智能体（Agent）正在从单体应用走向跨团队、跨组织的互联与协作。与此同时，现有系统在规模化场景下暴露出一系列结构性问题：能力难以互操作、协作难以稳定组织、运行难以弹性扩展、资源与成本难以统一调度，最终使智能体系统往往停留在"点对点集成"与"项目化拼装"的阶段，难以形成开放生态。本文提出 A3C Network，一种面向智能体互联协作、动态运行与通信基础设施的分层框架，作为智能体互联网的层次化视图框架，将其划分为三层：顶层 Agent Collaboration Network（智能体协作网络） 以智能体互联协议为核心，连接智能体能力网络并组织协作；中间层 Agent Computing Network（智能体算力网络） 以面向智能体的算力调度为核心，支撑智能体动态运行与资源治理；底层 Agent Communication Network（智能体通信网络） 负责智能体之间的通信。本文阐述三层的职责边界、接口关系与协同机制，并讨论该分层如何支持从单域系统走向跨域互联的工程演进路径。
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- 引言
过去几年里，"智能体"逐渐从单一模型的对话形态，演进为能够规划任务、调用工具、协同执行的自治实体。当智能体数量增多、协作链路加长、参与主体跨越组织边界时，系统的主要难点不再是"一个智能体是否足够聪明"，而是"许多智能体能否被可靠地组织起来，并在可控成本下长期稳定运行"。
在现实工程中，人们常见的做法是将若干智能体串成工作流，底层依赖通用云资源，协作依赖消息队列或 RPC。但当系统进入跨域互联与规模化协作阶段，这种做法往往出现三个瓶颈：第一，缺少统一的互联协议，使能力描述、发现与调用高度依赖约定与人工集成；第二，缺少面向智能体的运行与调度抽象，使资源供给与任务结构难以匹配；第三，缺少与协作形态相适配的通信规范与网络能力，使多智能体通信在可靠性、路由、会话管理上难以系统化。
互联网的发展史表明，复杂生态的形成依赖"清晰分层 + 稳定接口"：上层应用可快速创新，中间承载负责运行与资源组织，底层网络提供通用通信能力。基于这一思路，本文提出 A3C Network，一种面向智能体互联协作、动态运行与通信基础设施的分层框架，为"智能体互联网"给出一个可工程化讨论、可平台化落地的层次化视图。
- 背景与挑战：智能体互联网为什么需要分层
2.1 智能体互联带来的复杂性
当智能体从单体走向互联，它们的能力不再只是"某个工具函数"，而是包含输入输出假设、使用限制、质量承诺、成本模型、权限边界等多维约束的对外服务。协作也不再是"一个流程跑到底"，而是一个随中间结果动态调整的过程：任务可能被拆分、合并、回退、重试，参与方可能替换，资源需求可能随阶段变化。
在这种复杂性下，如果缺少稳定的结构性抽象，系统很容易陷入"每接入一个新智能体就要写一套胶水"的局面，扩展成本与治理成本随规模急剧上升。
2.2 分层的目的不是分类，而是建立可演进的接口
A3C 的分层并非为了把概念拆成三段，而是为了让不同问题在系统中有明确承载点，并用接口把它们连接起来：
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协作层负责把能力组织成网络，把协作组织成可复用、可替换的结构；
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算力层负责把协作"落地"为可执行实例，并对动态负载做资源调度与治理；
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通信层负责提供智能体之间稳定、通用的通信能力，使互联协作在网络层面可实施。
将算力层置于中间层，是因为它承担"把协作意图兑现为运行形态"的关键职责；而通信层位于底层，作为普适的基础设施能力，为所有智能体交互提供通用承载。
- A3C Network 总体框架
A3C Network 将智能体互联网描述为三层网络的协同体系：
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顶层 Agent Collaboration Network（智能体协作网络）：关注"如何组织协作"。它以智能体互联协议为核心，连接智能体能力网络，使能力可描述、可发现、可组合，并在跨主体协作中提供一致的协作语义与治理入口。
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中间层 Agent Computing Network（智能体算力网络）：关注"如何运行起来"。它以面向智能体的算力网络调度为核心，将协作层的任务结构与约束映射为运行时实例、资源规格、弹性策略与隔离策略，支撑智能体的动态运行。
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底层 Agent Communication Network（智能体通信网络）：关注"如何连得上、传得稳"。它负责智能体之间的通信，包括连接管理、消息传输、会话管理、路由与可靠性机制，为上层协作提供通用通信底座。
A3C Network的关键在于：三层分别解决不同类型的问题，但通过明确接口实现协同。协作层给出"要协作成什么样"，算力层决定"用什么方式跑"，通信层保证"跑的时候能互相通信"。
- 顶层：Agent Collaboration Network（智能体协作网络）
协作网络关心的核心不是"把消息发出去"，也不是"把实例拉起来"，而是让大量智能体在一个共同语义下形成可扩展的协作结构。换句话说，它要解决的是：当系统里有许多能力提供方时，如何把它们组织成一个可用的网络，而不是一堆彼此孤立的端点。
4.1 以互联协议连接能力网络
在 A3C Network中，协作网络以"智能体互联协议"为中心。该协议承担的是公共语言的角色：它使一个能力能够在不暴露内部实现细节的情况下，被一致地表达出来；也使能力的消费者能够基于同一套语义做发现与调用。协议的价值并不在于"字段是否齐全"，而在于它把能力从"私有接口"提升为"可互操作的公共契约"，从而使能力的接入、替换与组合不再依赖人工对齐。
当互联协议稳定之后，能力网络将自然具备平台属性：能力提供者以协议发布能力，能力使用者以协议检索与调用能力，协作编排者可以把能力组合成更高层的复合能力。这种"可发布、可发现、可组合"的机制，是智能体互联网形成生态的前提。
4.2 从"单次调用"到"可组合协作"
协作网络还需要表达"协作结构"。在多智能体系统中，任务往往需要拆解为多个阶段或子任务，并形成依赖关系。协作层的职责，是用可解释的方式把任务组织成可执行的协作结构，并定义协作过程中的验收条件、回退策略与角色分工方式，使系统能够在复杂任务中保持稳定的协作秩序。
需要强调的是：协作层并不规定每个智能体内部如何推理，它关注的是智能体之间的协作接口与组合方式。只要互联协议稳定，协作策略就可以迭代：从简单的串行调用，走向更复杂的并行分工、分层规划与动态路由。
- 中间层：Agent Computing Network（智能体算力网络）
算力网络是 A3C Network体系的"承载层"，它把协作层描述的任务结构与约束，落实为真实可运行的智能体实例与资源调度策略。在智能体互联网场景下，算力网络要面对的并不是单一服务的稳定负载，而是协作结构驱动的动态负载：任务拆解方式变化会改变并发形态；模型选择会改变资源需求；外部事件会造成流量突发；不同租户的预算与优先级会影响调度策略。
5.1 面向智能体的调度抽象
传统云调度往往以容器或服务为中心，而智能体调度更接近"以任务阶段与智能体生命周期为中心"。智能体可能是常驻的（需要长期保持状态与缓存），也可能是按需的（短生命周期、执行完成即回收）。同一任务中的不同阶段对资源的要求差异巨大：有的阶段更依赖 I/O 并发，有的阶段更依赖模型推理，有的阶段更依赖外部工具调用。算力网络的职责，是把这些差异变成可被调度器理解的运行画像，并据此决定部署位置、资源规格、并发策略与弹性策略。
5.2 动态运行与资源治理
在智能体互联网中，"能跑起来"只是起点，"长期可控地跑"才是关键。算力网络必须提供运行层面的治理能力：包括资源配额、优先级、预算控制、隔离策略与故障恢复策略。尤其在跨主体互联场景里，系统必须能够限制能力的资源消耗、隔离敏感数据访问、对异常行为进行熔断或降级，否则协作越活跃，风险与成本越难控制。
算力网络的另一个价值是把"协作质量"与"运行策略"连接起来：当某些能力不稳定、某些阶段成为瓶颈、某些资源出现紧张时，算力层可以通过扩缩容、迁移、缓存复用或降级策略吸收波动，从而保证协作层的整体体验。
- 底层：Agent Communication Network（智能体通信网络）
通信网络在 A3C 中被明确限定为"通信"：它负责智能体之间的连接与消息传输，提供通用的网络承载能力，使协作层的调用关系与算力层的运行实例能够在网络层面互通。
6.1 通信网络的基本能力
在多智能体系统里，通信不是可有可无的"工具"，而是持续存在的基础设施：智能体需要请求与响应，需要发布与订阅，需要事件触发，也需要状态同步与任务进度回传。通信网络要提供的，是可工程化的通信能力：连接管理、路由与寻址、会话管理、消息格式与序列化、可靠性机制（例如重试、超时、背压等），以及在高并发与跨域网络条件下的稳定性保障。
6.2 与上层的边界
A3C 的分层强调边界清晰：通信层不负责协作策略、不负责调度决策，也不承担对任务"做什么"的语义判断。它提供的是通用通信能力；上层可以在此基础上定义自身的协作协议细则、任务消息类型与交互模式。正因为通信层保持通用与稳定，协作层与算力层才能在不破坏底座的情况下快速演进。
- 跨层协同机制：从协作到运行，再到通信的贯通
A3C 的工程意义在于它提供了一条清晰的贯通路径：协作层负责把问题组织成协作结构并通过互联协议选择能力；算力层将协作结构映射为运行时实例与资源策略；通信层为实例间交互提供通用通信底座。
在这个过程中，信息的流动方向是明确的：协作层向下给出任务结构、约束与调用意图；算力层向下安排实例部署与通信需求；通信层向上提供稳定的连接与消息传输能力，并回传网络层面的状态信息（例如连接可用性、拥塞与延迟等）以支持上层在必要时做出调整。这里的"回传"仅指运行与网络状态，用于系统自适应，不涉及对协作内容作解释或证明。
- 典型场景：跨组织能力协作如何落地
考虑一个跨组织的智能体应用：企业内部智能体需要调用外部供应商提供的"行业数据检索能力"和"结构化摘要能力"，同时还要调用企业内部的"合规检查能力"。在 A3C Network视图下，这一过程可以被更系统地实现：
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协作层首先基于互联协议表达需求并发现能力：哪些能力可用、约束是什么、调用方式如何。随后协作层组织协作结构，将任务拆解为检索、处理、检查、汇总等阶段，并明确阶段之间的依赖与回退逻辑。
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算力层根据各阶段的资源画像与约束安排运行：哪些阶段需要更强推理资源、哪些阶段需要高并发 I/O、哪些阶段需要在特定网络域内执行以满足数据边界要求。
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通信层贯穿全程，提供跨域连接、消息传输与会话管理，使不同主体的智能体实例能够按约定完成交互。
这种分层的价值在于：能力提供方只需遵循互联协议即可接入；平台可以通过算力层统一治理资源与成本；通信层稳定后，上层协作策略可以持续演进，而不会反复"推倒重建"。
- A3C Network架构的可实现性
A3C Network作为架构框架，其可实现性应更关注系统层面的可扩展性与工程收益，而非单一模型指标。实际落地时，可以从三个角度检验其效果：
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第一，互操作性是否提升：接入一个新能力是否从"改一堆胶水"变成"按协议注册即可"；替换能力是否需要大规模重构。
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第二，运行是否更可控：在负载变化或任务结构变化时，系统能否通过算力调度保持稳定服务，并在预算与配额约束下运行。
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第三，通信是否足够通用与可靠：在并发、跨域与复杂交互模式下，连接、路由与会话管理是否稳定，是否能支撑协作层的多种交互范式。
在实现策略上，A3C Network不需要抛弃现有云与网络技术栈，而是强调"智能体化改造"的抽象边界：
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协作层以互联协议与能力网络为中心建设生态入口；
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算力层以面向智能体的调度与治理为核心建立承载平台；
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通信层以通用消息与连接能力作为底座支撑互联协作。
这样才能支持渐进演进，而不是一次性重构。
- 总结与展望
本文提出 A3C Network 作为智能体互联网的层次化视图框架，将系统划分为协作、算力与通信三层：
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协作网络以智能体互联协议为核心连接能力网络并组织协作；
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算力网络以面向智能体的调度为核心支撑动态运行与资源治理；
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通信网络负责智能体之间的通信，提供通用稳定的网络承载能力。
该分层体系使智能体系统能够以更清晰的职责边界与更稳定的接口演进，从而为跨组织互联、平台化承载与生态化扩张提供可工程化基础。
未来工作可围绕互联协议的标准化语义、算力调度与协作策略的联动机制、以及跨域安全与治理的分层落点进一步展开。