本文首先分享 AI 智能體的3階段架構設計演進：LLM Agent、AI Agent、Muti Agent。然后對比剖析 AI 智能體的3大關鍵技術：Function Calling、MCP、A2A。

下文詳細剖析之。

1、AI 智能體3階段架構設計演進

AI 智能體架構設計階段一、LLM Agent

自2023年大模型興起后，AI 智能體作為新興事物迅速激發了大眾的濃厚興趣。鑒于泛娛樂場景最能吸引C端用戶的關注，這一階段的智能體多以社交和娛樂為切入點。借助提示詞工程為智能體注入靈魂（即設定人設），并結合 LLM 的多模態、自動語音識別（ASR）、文本到語音（TTS）等能力，實現了讓用戶能夠“一鍵創建” AI 智能體。

在這一階段，AI Agent 主要以聊天機器人的形式存在。然而，由于大模型存在幻覺問題，返回的信息并不總是真實的。此外，AI 智能體的輸出還存在隨機性和不可控性，這使得直接通過 LLM 加提示詞工程創建的 AI 智能體難以很好地滿足嚴肅場景的需求。

AI 智能體架構設計階段二、AI Agent

從2024年中開始，越來越多的開發者開始期望 AI 智能體能夠真正解決實際工作和業務中的具體問題，AI 智能體的應用逐漸從“好玩”向“好用”轉變。除了 LLM 的參數規模不斷擴大，邏輯推理能力也在不斷提升之外，AI 智能體還引入了規劃、記憶、工具使用這三個核心功能，從而實現了對更復雜任務的處理能力。這也就是常說的：AI 智能體 = LLM + 記憶 + 規劃技能 + 工具使用。

• 規劃：AI 智能體能夠根據給定的目標，自主地拆解任務步驟并執行計劃。比如：通用 AI 智能體 OpenManus 和 OWL，通過其規劃能力，能夠有條不紊地處理復雜任務，確保每一步都朝著既定目標邁進。對于特定領域的 AI 智能體，還可以通過預定義工作流，結合大模型的意圖識別和流程控制，提升 AI 智能體在處理復雜任務過程中的穩定性。比如：Dify、Coze、元器等平臺就是這方面的典型代表。
• 記憶：AI 智能體具備長期記憶能力，能夠存儲和調用歷史信息，從而在任務執行過程中保持上下文的連貫性。記憶功能使 AI 智能體能夠更好地理解用戶需求，并在多輪交互中提供更精準的反饋。與單純的 LLM Agent 不同，AI 智能體的記憶能力使其能夠在復雜任務中保持狀態，避免信息丟失，從而更有效地處理多輪對話和長期任務。
• 工具使用：盡管 LLM 在信息處理方面表現出色，但它們缺乏直接感知和影響現實世界的能力。工具是 LLM 連接外部世界的關鍵。AI 智能體能夠通過使用工具，比如：調用 API、訪問數據庫等，與外部世界進行交互。近期爆火的 MCP 協議定義了工具的開發范式，通過標準化的接口規范，使得 AI 智能體能夠更便捷地集成各種外部工具和服務，從而大大擴展了 AI 智能體的能力邊界。

引用 Google Agents 白皮書中的一個對比，可以直觀地展示 LLM Agent 與 AI Agent 的能力差異。

雖然單個 AI 智能體已經具備了規劃、記憶和工具使用的能力，能夠處理相當復雜的任務，但在面對通用應用場景時，仍然存在一些局限性。單個 AI 智能體很難在所有領域都達到專家級水平。比如：一個通用 AI 智能體可能無法同時精通 AI 畫圖、AI 編程、拍照解題等技能，因為各個技能的規劃執行流程不同，使用的工具也不盡相同。這使得在同一個 AI 智能體的通用執行流程中，很難讓所有技能都達到精通水平。這種局限性導致單 AI 智能體在處理復雜任務時，往往難以兼顧多個領域的專業需求，從而影響整體執行效率和準確性。

AI 智能體架構設計階段三、Muti Agent

為突破單 AI 智能體的局限性，多 AI 智能體生態系統應運而生。在此階段，摒棄了對單一“全能型” AI 智能體的依賴，轉而構建由多個專業 AI 智能體構成的協作網絡。各 AI 智能體專注于特定領域或任務，通過任務分發與協同合作，共同攻克復雜的綜合性任務。以 MetaGPT 開源項目為例，這類典型的多 AI 智能體系統通過明確 AI 智能體角色、通信協議及協作機制，實現了復雜任務的自動化分解與高效執行。在軟件開發場景中，可分別設置產品經理 AI 智能體負責需求分析、架構師 AI 智能體負責系統設計、程序員 AI 智能體負責代碼實現以及測試工程師 AI 智能體負責質量保證，它們協同作業，貫穿整個軟件開發生命周期。

多 AI 智能體系統具備以下核心優勢：

• 任務聚焦：單個 AI 智能體專注于特定任務（比如：搜索或圖表生成），相較于多工具選擇，效率更高。
• 獨立優化：可單獨優化單個 AI 智能體，而不影響整體流程。
• 問題拆解：將復雜問題拆分為可處理的子任務，交由專業 AI 智能體處理。

特別地，在多 AI 智能體系統中，人類可作為特殊類型的 AI 智能體參與協作，其價值獨特且不可替代：

• 專業判斷：在關鍵決策節點，人類憑借豐富經驗和領域知識，提供更可靠的判斷與指導。
• 質量把控：人類可審核驗證 AI 智能體的輸出結果，確保其滿足業務需求和質量標準。
• 異常處理：當 AI 智能體遭遇復雜難題時，人類可介入并提供解決方案。
• 持續優化：人類通過觀察 AI 智能體表現，識別系統不足，并調整優化 AI 智能體能力邊界與工作流程。

比如：在 Manus 項目中，系統會在關鍵節點暫停，進一步確認人類需求，等待人類確認或修正。這種人機協同模式，既保障了自動化效率，又確保了輸出質量的可控性。“Human in the loop”的設計理念，使多 AI 智能體系統在保持高效自動化的同時，充分借助人類智慧與經驗，實現更可靠、高質量的任務完成。

2、AI 智能體3大關鍵技術對比剖析

AI 智能體3大關鍵技術、Function Calling、MCP、A2A

Function Calling 解決 AI 智能體調用外部工具的能力；MCP 解決了 AI 智能體和下游異構數據的統一通信的能力；A2A 解決了 AI 智能體之間相互統一通信的能力；下面對這3大關鍵技術深度對比剖析。

第一、Function Calling 和 MCP 的核心區別

一句話總結：Function Calling 是大模型提供的一種能力，而 MCP 是一個跨模型、跨工具的統一交互標準。MCP 里的工具調用是基于 Function Calling 能力實現的，對于工具來說，MCP 和 Function Calling 是依賴關系。但 MCP 除了工具外，還有 Prompts、Resources 等其他上下文的定義。

• Function Calling：

     定義：Function Calling 是大模型提供的一種基礎能力，允許大模型根據自然語言指令自動調用預定義函數，實現與外部工具的連接。

     特點：它并非統一標準，不同廠商（比如： OpenAI、百度文心）對其接口格式、參數定義等有獨立實現。這導致工具需要針對不同模型重復適配，類似各品牌手機自有充電接口的碎片化問題。

• MCP（模型上下文協議）：

     定義：MCP 是一個跨模型、跨工具的統一交互標準，不僅規范了工具調用（如函數描述、參數格式），還整合了 Prompts、資源管理等上下文體系。

     目標：MCP 的目標是成為 AI 生態的“USB-C”，讓工具只需按統一協議封裝一次，即可在多模型中通用，大幅降低跨平臺適配成本。

盡管 MCP 試圖通過標準化解決碎片化問題，但其落地面臨多重障礙：

• 生態成熟度不足：MCP 應用市場雖有超 1.3 萬個工具（MCP Server），但多數存在配置復雜、實現不規范、同質化嚴重等問題，真正能直接用于生產環境的少之又少，開發者常因適配成本高而選擇直接調用 API。
• 企業基建沖突：若團隊已有統一的工具調用體系（比如：自研 AI 智能體框架、API 網關），MCP 的協議層可能被視為冗余，現有基建已實現工具管理、監控等功能，引入 MCP 反而增加運維負擔，類似服務網格在成熟基建中難以落地的困境。
• 通用協議的場景局限：MCP 的標準化設計難以滿足金融、工業等垂直領域的定制需求（比如：安全審計、數據隔離），此時直接開發專用工具鏈反而更高效。

總結：Function Calling 是大模型連接外部世界的“能力基石”，而 MCP 是推動跨生態協同的“協議橋梁”。MCP 的價值在于跨模型通用工具的快速構建（比如：無代碼配置場景），但其局限性也表明，它并非萬能。企業需根據自身基建成熟度和場景需求選擇方案：已有完善工具鏈的團隊可優先復用現有體系，而致力于構建開放 AI 生態的開發者，則可借助 MCP 實現“一次開發、多端運行”的規模化效應。未來，MCP 需通過分層設計（基礎規范 + 行業擴展）、質量認證體系等提升實用性，才能在碎片化與標準化的平衡中找到更廣闊的應用空間。

第二、MCP 和 A2A 的關系

從協議分層來說，MCP 和 A2A 并非互斥，而是分層協同。MCP 主要解決“ AI 智能體如何用好工具”，通過標準化工具接口，極大提升了工具復用和生態兼容性。而 A2A 則解決“多個 AI 智能體如何協作”，通過標準化 AI 智能體間通信，推動了多 AI 智能體系統的互操作和協作創新。在實際系統中，常見的模式是：

• 單個 AI 智能體通過 MCP 協議調用各類工具，獲得外部能力。
• 多個 AI 智能體通過 A2A 協議互相發現、分工協作，協同完成復雜任務。

但換個思路，我們可以將“工具”視為一種低自主性 AI 智能體。這類“工具型 AI 智能體”專注于執行高度特化的任務，其行為模式更接近于傳統的 API 調用，輸入輸出明確，決策空間有限。反過來，一個復雜的“AI 智能體”也可以被看作是一種高自主性“工具”。特別是當這個 AI 智能體能夠理解和生成自然語言，處理復雜上下文，并自主規劃和執行多步驟任務時，它就成了一個可以被其他系統或 AI 智能體調用的強大“能力單元”。這么看來，MCP 和 A2A 也可能是競爭的關系。

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從這個角度看，MCP 協議（面向上下文，強調 AI 智能體如何使用工具）和 A2A 協議（面向 AI 智能體間協作）的界限正在變得模糊。如果工具的輸入輸出本身就是自然語言，或者工具本身具備了一定的“智能”和“狀態”，那么調用一個“工具”和與一個“ AI 智能體”協作在交互模式上可能非常相似。這意味著，未來這兩類協議可能會進一步融合，形成一個更統一的框架，既能規范 AI 智能體如何利用外部能力（無論是簡單的 API 還是復雜的“工具型 AI 智能體”），也能協調多個高自主性 AI 智能體之間的協作，最終實現一個更加無縫和高效的 AI 智能體生態系統。

第三、實際應用案例

假設 AI 智能體需要完成一個“規劃 5 天北京到巴黎旅行”的任務，使用 MCP 和使用 A2A 都可以實現：

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• MCP：像個大總管。一個中央 AI 智能體 (MCP Travel Client) 負責調用所有外部服務（機票、酒店、天氣），然后匯總信息生成計劃。優點是簡單可控，缺點是中心化依賴高，不易擴展。
• A2A：像個部門協作。任務被分配給專門的 AI 智能體（交通、住宿、活動），這些 AI 智能體可以直接相互溝通（比如：機票 AI 智能體直接問天氣 AI 智能體獲取信息），也可以和用戶進行溝通（比如：機票 AI 智能體完成初篩之后詢問用戶是否滿足需求，對用戶給出的建議進行迭代修改），這種方式更靈活，適合企業內復雜協作。

第四、實際項目中的選擇

在實際項目中，選擇 MCP 還是 A2A，亦或是未來可能出現的其他協議，都需要根據項目的具體需求、團隊的技術棧、以及期望實現的 AI 智能體交互模式進行綜合考量。

• MCP：

     適用場景：當需要 AI 智能體作為工具執行者，關注明確的輸入和輸出，且交互流程相對固定時，MCP 的結構化和工具導向特性會更具優勢。它強調的是 AI 智能體如何高效、規范地使用外部工具，補充模型上下文。

     優點：簡單可控，適合標準化工具調用。

     缺點：中心化依賴高，不易擴展。

• A2A：

     適用場景：當需要多個 AI 智能體進行復雜協作、對話式交互和任務共同完成時，A2A 更合適。A2A 關注的是 AI 智能體之間的消息傳遞（Messages）、狀態同步以及最終的輸出制品（Artifacts）。

     優點：靈活，適合復雜協作和動態協商。

     缺點：實現復雜，需要更多的協調和管理。

總結：協議本身沒有絕對的好壞之分，選擇 MCP 還是 A2A，亦或是未來可能出現的其他協議，都需要根據項目的具體需求、團隊的技術棧、以及期望實現的 AI 智能體交互模式進行綜合考量。這與我們在微服務架構設計中面臨的選擇類似：是選擇基于 TCP 二進制流的 RPC，還是基于 HTTP/2 的 gRPC，亦或是更為通用的 HTTP RESTful API？每種協議都有其特定的優勢和適用場景，關鍵在于找到最契合當前業務和技術目標的那個。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐