随着人工智能技术的不断进步，智能代理（Agent）作为自动化任务处理和决策的重要载体，越来越多地被应用于复杂系统中。在这一背景下，实现不同智能代理之间的高效协作和通信，成为提升系统整体智能水平的关键。微软最新发布的MCP（Model Context Protocol）协议在智能代理间通信方面表现出极大的潜力，被誉为构建多代理系统的坚实基础。本文将深入探讨如何在MCP协议上构建代理对代理（Agent-to-Agent）通信系统，揭示其架构亮点及实现要点，助力开发者构建复杂、智能的协同任务执行环境。MCP协议的演进为智能代理通信开辟了新天地。早期的MCP主要聚焦于为大型语言模型（LLM）提供上下文支持，功能相对单一，局限于简单的请求响应模式。
然而，随着协议的不断完善，MCP引入了诸如流式数据传输、任务续传、持久化存储与多轮交互等关键特性，这些特性能有效支持长时间运行、多阶段决策的智能代理工作流程，大幅拓展了协议应用场景。MCP中的智能代理概念并非全新品类，而是在传统“工具”基础上，通过增强其实时交互能力和状态管理能力，形成具备自主工作与动态适应能力的“代理工具”。这种设计允许代理既作为服务端运行的工具，也可以作为客户端协调者，彼此协同，实现真正的代理对代理通讯。构建高效的代理间通信系统，必须确保代理具备四项核心能力。首先是流式传输与部分结果反馈。代理在处理复杂任务时，需要能够实时推送进度更新与部分输出，帮助协调者或用户及时了解执行状态，便于进行动态决策与调整。
MCP通过支持进度通知和状态更新，保障了代理间信息的低延迟互动，增强系统可观察性。其次是任务续传能力。网络中断或客户端异常断开在长时间任务中难以避免，代理的续传功能能够保存当前任务状态，客户端重新连接时继续未完成的工作，避免任务从头开始，有效提升系统鲁棒性。MCP中的StreamableHTTP传输加上事件存储机制，为实现续传提供了强有力的技术保障。再者是任务持久化能力。复杂任务通常涉及大量数据处理和持久状态，代理需要支持将结果存储为可查询的资源链接，支持客户端进行轮询或订阅式更新。
MCP引入的Resource Links机制使代理可以长期保存任务执行的中间或最终结果，为多代理系统的数据共享与状态同步奠定重要基础。最后是多轮交互能力。代理在运行过程中，往往需要实时获取更多信息进行判断与决策，可能包括用户确认、外部AI辅助等。MCP通过Elicitation和Sampling两个机制，实现了代理请求用户输入及调用AI服务的能力，支持复杂的动态交互流程。围绕这四大能力，开发者可以将MCP代理设计为长时间运行且智能交互的工具，形成智能代理生态。微软团队提供的示例代码为理解实际开发提供了极大帮助。
示例中服务器搭建了旅行代理和科研代理两个典型智能工具，旅行代理具备价格确认等人机交互能力，科研代理则支持AI辅助内容生成。两者均实现了任务进度实时推送并支持异常断线续传。这不仅生动展示了MCP在构建复杂智能代理方面的潜力，也为开发者提供了可复用的架构模板。从架构层面看，MCP的代理通信模式事实上体现了一种“协调者代理”和“专职代理”协同工作的体系结构。客户端角色往往承担“协调者代理”职责，负责接收用户需求、任务拆解、状态管理及多代理任务调度；而服务器上多个“专职代理”侧重于处理具体子任务，具备自主交互能力并实时反馈进展。两者基于MCP协议实现消息交换，通过事件存储与流式传输保障通信的连贯和健壮。
值得关注的是，MCP已开始探索更大规模、多服务器多代理的协作场景。单一协调者可同时连接多个MCP服务器，每个服务器提供不同专长的代理服务。通过智能任务拆解、多服务器状态同步、上下文保持与故障恢复机制，可实现跨服务器的复杂任务协作。这种分布式多代理架构充分体现了现代云原生智能系统的核心特征，为行业应用提供了高度灵活与可扩展的基础设施。尽管MCP已具备丰富的能力，但在实际应用中仍面临部分挑战。如何优化部分结果的流式传输以降低延迟和提高吞吐，如何设计高效事件存储保障大规模多会话续传，以及如何在多代理任务处理中实现更加智能的任务调度与失败恢复机制，都是需要工程与研究持续关注的方向。
社区和微软团队也在积极推动相关协议扩展与最佳实践共享。作为开发者，借助MCP的开放规范和Python SDK，能够快速构建具备流式通信、交互确认、AI辅助内容生成与任务续传能力的智能代理应用。结合示例代码，开发者可以灵活设计针对特定业务需求的代理工具，提升人工智能系统效率及用户体验。展望未来，MCP协议将在推动异构智能代理生态融合、实现跨域多代理智能协作上扮演更加重要的角色。它不仅为开发智能助手、自动化工作流、复杂决策支持系统提供技术支撑，也促进了人机协同与人工智能可信性的提升。随之而来的开放生态与丰富工具链，将加速AI智能代理的广泛落地。
在人工智能技术日新月异的时代背景下，MCP协议所铺设的智能代理通信之路为构建更智能、更灵活、更可持续的多智能体系统提供了坚实基础。通过掌握MCP的核心机制及代理间通信的设计原则，开发者与企业可以有效塑造面向未来的智能服务与应用场景，驱动 AI 技术价值的最大化释放。
