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建筑师的困境
代理人工智能格局正在爆炸式增长。每个新框架、演示和公告都承诺让您的人工智能助手预订航班、查询数据库和管理日历。这种功能的快速进步让用户感到兴奋，但对于构建这些系统的架构师和工程师来说，它提出了一个基本问题：什么时候应该推出新功能 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML代理人工智能格局正在爆炸式增长。每个新框架、演示和公告都承诺让您的人工智能助手预订航班、查询数据库和管理日历。这种功能的快速进步让用户感到兴奋，但对于构建这些系统的架构师和工程师来说，它提出了一个基本问题：新功能何时应该是一个简单的、可预测的工具（通过模型上下文协议，MCP 公开），何时应该是一个复杂的协作代理（通过 Agent2Agent 协议，A2A 公开）？
工具 代理常见的建议通常是循环性的且无益的：“使用 MCP 作为工具，使用 A2A 作为代理。”这就像告诉旅行者汽车使用高速公路而火车使用轨道，但没有提供任何指导来说明哪种方式更适合特定旅程。缺乏清晰的思维模型会导致架构猜测。团队为需要严格可预测性的任务构建复杂的对话界面，或者向迫切需要指导的用户公开严格的 API。结果通常是相同的：系统在演示中看起来很棒，但在现实世界中却崩溃了。
在本文中，我认为通过分析服务的内部逻辑或技术堆栈无法找到答案。它是通过向外观察并提出一个基本问题来发现的：谁在调用您的产品/服务？通过以这种方式重新定义问题——首先是用户体验挑战，其次是技术挑战——架构师的困境就消失了。
本文在对架构师至关重要的地方划出了一条界限：MCP 工具和 A2A 代理之间的界限。我将介绍一个围绕“自动售货机与礼宾服务”模型构建的清晰框架，帮助您根据消费者的需求选择正确的界面。我还将探索故障模式、测试和强大的网守模式，该模式展示了这两个接口如何协同工作来创建不仅聪明而且真正可靠的系统。
网守模式