随着人工智能技术的高速发展，AI代理系统逐渐成为实现智能自动化和高效任务执行的核心架构。本文深入探讨以Google的Agent-to-Agent (A2A)协议和Anthropic的Model Context Protocol (MCP)为基础的AI代理架构，帮助开发者理解如何构建能够代表人类执行复杂任务的智能代理，及其背后的关键技术要点。 在AI代理架构中，数据的精准度和传递机制扮演着至关重要的角色。人类与AI模型通常处理的是非结构化、模糊的输入，如自然语言文本、图像或音频，这类数据因其不确定性而导致输出结果存在差异和不精确的可能。而传统软件系统则擅长处理精确定义的结构化数据，如JSON、XML等格式，这类数据具备明确的语义边界和格式规范，确保系统间信息的一致性和可互操作性。 面对此种差异性，AI代理架构强调在不确定的非结构化输入和精确的结构化输出之间架起桥梁。
人类与AI模型能够尝试将模糊输入转化为结构化输出，例如通过自然语言提示引导AI模型生成符合预定Schema的JSON对象。这一转化过程极大提升了上层软件处理数据的可靠性及自动化程度，但也必须警惕人类和模型的固有限制，合理设计容错和验证机制避免因不准确输入导致的系统失败。 作为任务执行主体，AI代理具备自主追求目标及分工协作的能力。每个AI代理专注于一组明确的技能领域，往往需要依赖其他专业化代理协同完成复杂任务，例如出行预订代理可能调用航班查询代理、酒店预订代理以实现整体流程闭环。阅读或理解人类发起的非结构化请求后，AI代理通过规划执行方案及调用各种工具完成任务，这一过程基于Google的Agent-to-Agent协议实现了代理间的标准化通信。该协议定义了任务会话的管理、消息传递格式和流程控制，使得多代理协同成为可能。
从系统架构角度看，一个AI代理对外表现为具备名称、描述及能力技能列表的HTTP服务。外部客户端或其他代理可通过发送非结构化请求消息，与AI代理发起或推进会话。任务执行期间，AI代理维护会话上下文历史，确保能够持续向AI模型输入完整对话内容，从而实现上下文感知和智能应答。鉴于AI模型天然的无状态属性，会话上下文管理成为代理设计中的关键挑战之一。为应对模型上下文窗口的限制，代理常采用历史消息压缩、相关性删减等方法，以保证对话信息精准集中且不超载。 AI代理的核心还包含其调度器逻辑，或称为执行协调器。
协调器承担持续推进任务对话、管理消息拼接与补充背景知识（Retrieval Augmented Generation，RAG）的职责。通过语义向量检索技术，协调器基于当前用户消息动态从相关知识库、文档或资源中挖掘匹配内容，并将其嵌入后续对话上下文中，增强AI模型推理的准确性和覆盖面。这项技术有效解决了单纯基于对话文本维度有限的知识范围问题，为复杂业务场景注入知识驱动的智能决策能力。 除了直接响应外，AI代理还具备调用多种辅助工具的能力。这些工具可由其他专业AI代理实现，也可以是传统功能软件。借助Anthropic提出的Model Context Protocol (MCP)协议，AI代理能够动态集成不同MCP服务器提供的工具、资源及提示，达成统一调用标准。
MCP协议允许代理在运行时通过注册多个MCP客户端，自动获取各服务器的工具描述与精确输入结构定义，从而辅助AI模型明确选择合适工具并构造准确调用参数。 MCP服务器工具通常带有完备的JSON输入Schema，为模型生成参数设置提供了结构化约束。例如，计算求和工具需输入两个数值，执行命令工具需要字符串命令及参数数组等。AI模型基于描述与接口参数名称自动构建调用参数，协调器再据此调起对应工具完成真实操作。该流程不仅扩展了AI代理的功能边界，也实现了“智能工具调用”的跨系统跨技术栈协作能力。 在实际应用中，由于AI模型固有的失误率，工具选择可能存在偏差，也可能生成格式错误或不安全的调用参数。
因此，AI代理尤其建议在调用工具前向人类用户请求确认，兼顾安全和透明性。此外，工具数量过多会导致模型选择难度提升，协调器常结合关键词过滤、语义匹配或预定义映射，将工具集缩减至相关优选范围，提高调用准确率与效率。 MCP协议同样定义了资源访问接口，AI代理可请求MCP服务器提供结构化资源列表，包括文件、日志、API数据等多种信息载体。资源URI支持模板化，灵活嵌入上下文变量，由代理或模型填充变量实现精准数据获取。随后，资源内容被嵌入对话消息中，提升AI模型对具体环境和知识的理解能力和响应质量。此外，MCP服务器还能提供预定义提示模板，供人类或代理基于任务需求快速选用，进一步丰富对话构建方式和应用场景。
用户界面型AI代理（或称Copilot）作为一个客户端AI代理，通过图形化界面与人类互动。相比传统远程服务型AI代理，UI代理具备更直接的上下文访问及处理能力，能够实现自身作为MCP服务器对外提供工具和资源，增强整体生态的内聚性与便捷性。这种架构设计简化了内部模块交互，提升用户体验，同时支持同时调用远程MCP服务器及其他AI代理功能，打造多层次、多维度的智能生态系统。 总的来看，基于A2A协议和MCP协议的AI代理架构为多代理分布式智能系统奠定了坚实基础。它解决了跨代理通信标准化、多模型上下文协同、精确数据交互和智能工具调用等核心挑战，极大地提升了AI系统的灵活性、可扩展性以及安全性。随着AI技术不断进步，未来AI代理将进一步实现更复杂的任务自主执行、新型多代理协作模式以及与人类用户无缝交互，开启智能应用的新篇章。
开发者在设计与实现时应关注非结构化与结构化数据转换的鲁棒性，构建高效的上下文管理机制，合理配置工具集合并引入人类监督以保障系统可靠性。同时拥抱RAG等先进知识增强技术，提升AI模型利用环境资源的能力，确保任务完成质量。通过持续完善基于A2A和MCP协议的代理生态，推动AI技术从单点智能向多节点协作智能的演进，实现面向未来的智能代理架构变革。
