A2A 和 MCP 服务器的 Agentic 工作流

简介

A2A和MCP协议是构建智能代理系统的两种不同方法。

A2A（代理对代理）

A2A 专为点对点代理交互而设计，其中生产者和消费者均为 AI 代理。每个代理都具有自我意识，已在网络上注册，并可以通过共享协议（通常使用 JSON-RPC 的 WebSocket 协议）与其他代理通信。这使得 A2A 成为构建去中心化 AI 生态系统、多代理推理系统或对话式 AI 主干网的理想选择，其中每个组件都能够自主运行。

可以将其想象成一个由智能同伴组成的网络——每个代理都可以倾听、决策和响应。

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MCP（模型上下文协议）

另一方面，MCP采取了更务实的方法。它假设只有调用方（发起方）才是代理——通常由 LLM 或情境 AI 驱动。另一端呢？仅仅是工具、函数、API 和服务。

本质上，MCP 弥合了自然语言与现有软件系统之间的差距。它允许 AI 代理调用工具链、API 或遗留逻辑，就像“自言自语”一样——将用户的意图转化为结构化的调用。

A2A 将代理与代理连接起来，而 MCP 将代理与工具连接起来。

🕸️ 生态系统演进：从工作流到网格

随着这个生态系统的成熟，你自然会遇到更复杂的 A2A 和 MCP 组合。A2A 代理可能在内部使用工具（通过 MCP），而 MCP 驱动的流程可能在两端都涉及智能代理。界限开始变得模糊。

最终，您将看到代理依赖于其他代理，代理又依赖于其他代理等等，形成一个动态的、相互连接的代理网格。

最简单的形式类似于工作流——数据从一个步骤流向下一个步骤的线性序列。但真正的代理网格远不止于此。它们可以分支、循环、自我修改，甚至可以根据上下文、反馈或过程中的修饰符做出决策。

工作流程是一条单行道。 网格则是一个活生生的网络——能够向多个方向流动，自我转换，并随着时间的推移不断发展。

网格中的模式：代理如何连接和演化

随着代理网格的增长，某些连接模式开始显现——就像网络拓扑或微服务架构一样。这些模式决定了数据流向、决策方式以及代理协作方式。

以下是一些常见的网格图案：

线性链： 代理之间相互连接，非常适合逐步执行的工作流程。 示例：意图解析器 → 修改器 → API 调用器 → 响应汇总器 扇出（广播）： 一个代理并行触发多个下游代理。 示例：事件监听器 → [日历更新、通知发送器、记录器] 扇入（聚合器）： 多个代理将数据汇聚到一个代理，由该代理聚合或整合数据。 示例：[天气获取器、交通查询器] → 路线规划器 循环或反馈网格： 代理将数据发送回先前的节点，以便重新评估或重试。 示例：任务执行器 ↺ 重试逻辑修改器 条件分支： 修改器或决策代理根据逻辑动态路由流程。 例如：分析器 →（如果风险高）→升级代理 →（如果风险低）→归档代理 动态网格（又称自修改）： 节点在运行时根据上下文添加或删除。 示例：LLM 代理 → 生成 → 新建代理节点 + 插入网格 每种模式都可以组合和分层，形成高度适应性的智能系统——其中代理不仅仅是服务，而且是共享问题解决空间中的积极参与者。

A2AClient 与 A2AJava

如果您可以直观地拖放和连接代理，并能够即时拦截、修改和转换他们的响应，那会怎样？

这正是我要构建的——一个可视化的 A2A（代理到代理）网格构建器，使用：

🧩 a2ajava：基于 Java 的代理网格运行时，由 WebSockets 和 Spring Boot 提供支持 🧠 Drawflow：轻量级 JavaScript 可视化节点编辑器 ⚙️ 自定义修饰符来拦截代理响应 💡 一个简单、强大的界面，让任何人都可以构建和可视化复杂的工作流程