Agent-to-Agent（A2A）系统综述：多智能体协作时代的核心技术

摘要

随着大模型（LLM）能力提升，AI 系统正从“单一 Agent 完成任务”进入“多个 Agents 协作解决复杂任务”的阶段。
Agent-to-Agent（简称 A2A）指 多个自主 Agent 之间通过通信、协作、竞争、协议或工具共享来完成单个 Agent 无法高效解决的任务。

A2A 已在软件工程、自动化运营、科研、教育、游戏、商业决策、供应链、机器人等领域展现出巨大潜力。
它代表着 AI 从「助手模式」向「自治系统」迈进，是未来 AGI 和自动化企业的关键技术之一。

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1. A2A 是什么？

Agent-to-Agent = 多个能执行任务的智能体之间的：

• 沟通（communication）

• 协作（collaboration）

• 分工（division of labor）

• 协调（coordination）

• 自组织（self-organization）

• 共同完成某个目标（shared goal）

核心区别于普通多模型调用：
A2A 中每个 Agent 都具有：

1. 独立的推理机制（Reasoning）

2. 独立的记忆（Memory）

3. 独立的工具链（Tools）

4. 独立的目标（Goal）

5. 内部状态（State）

6. 与其他 Agent 的通信能力（Message passing）

因此它更像真正意义上的“多智能体系统”（MAS：Multi-Agent System），但由 LLM 驱动。

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2. A2A 的类型分类（五大范式）

A2A 系统一般分为以下几类：

2.1 协作式 A2A（Collaborative Agents）

多个 Agent 分工合作完成任务。

典型例子：

• 多 Agent 文档生产流水线（写作 → 审校 → 排版 → QA）

• 软件工程 Agent 团队（需求 → 设计 → 编码→ 测试）

• 多 Agent 数据处理链（爬取 → 清洗 → 分析 → 可视化 → 报告）

优点：效率高、质量高、可扩展性强。

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2.2 竞争式 A2A（Competitive Agents）

Agent 之间彼此竞争，胜者被采纳。

例如：

• 代码生成比赛（多个 agent → 最佳代码）

• 思维链对抗评估（多个 solver → 评审 agent）

• 答案多样性生成 → 由裁判 agent 组合最佳输出

这是 Chatbot Arena、Self-Consistency 的多 Agent 升级版本。

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2.3 互评式 A2A（Agent-as-a-Judge）

一个 Agent 专门担任裁判角色：

• 评审代码正确性

• 评审答案质量

• 评审其他 Agent 的行为轨迹

典型技术：

• LLM-as-a-Judge（裁判 Agent）

• Debate / 多 Agent 辩论

• Stochastic Verdict Models

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2.4 协议驱动的 A2A（Protocol-Governed Agents）

每个 Agent 必须严格遵循一套通信协议（protocol）。

类似于：

• 合同/契约（Contract-based MAS）

• 供应链协议（ERP Agent 之间的通信）

• 工程协作协议（如 PRD → 设计 → 代码 → 审查 → 发布）

这非常适用于企业级场景。

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2.5 自组织 A2A（Emergent Multi-Agent Systems）

多个 Agent 没有显式的“谁负责任务”，而是在：

• 自组织群体

• 资源共享

• 市场竞争机制

• 社会模拟

• 博弈论框架

中形成复杂行为。

典型代表：

• AI Town

• Generative Agents（斯坦福的 25-Agent 社会模拟）

• 大规模社会行为模拟（war-game、经济模型）

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3. A2A 的总体架构（Architecture）

大多数企业级 A2A 系统可抽象为：

┌─────────────────────────────┐
│         Orchestrator         │ ← 任务分配、调度、仲裁
└─────────────────────────────┘
        ↓ message routing
┌─────────┬─────────┬─────────┐
│ Agent A │ Agent B │ Agent C │ ← 独立状态、工具、目标
└─────────┴─────────┴─────────┘
        ↑ memory sync/state sharing
┌─────────────────────────────┐
│         Shared Memory        │ ← 共享黑板/数据库
└─────────────────────────────┘
        ↑ environment feedback
┌─────────────────────────────┐
│       External Tools         │ ← API, DB, browser, FS
└─────────────────────────────┘

关键组件：

3.1 Orchestrator（调度者）

负责任务切分、Agent 角色分配、进度同步。

3.2 Agent 层

每个 Agent 有：

• 思考模块（Planner）

• 记忆模块（Memory）

• 工具模块（Tools）

• 通信模块（Message Handler）

3.3 通信系统

• 单播 / 广播

• 结构化消息（JSON）

• 协议控制（手册、合同）

3.4 共享内存（Shared Memory / BlackBoard）

• 记录任务进展

• 多 Agent 协作的共识机制

3.5 工具层（Tools / APIs / Environment）

• 浏览器、数据库、文件系统

• CRM / ERP / OA

• 机器人接口、IoT、HTTP 服务

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4. A2A 的核心技术挑战

A2A 的难点比单 Agent 难很多：

4.1 非确定性与错误扩散

一个 Agent 的小错误会传染给其他 Agent，引发级联失败。

4.2 状态同步（state consistency）困难

当多个 Agent 修改同一资源时，会出现：

• 冲突

• 版本覆盖

• 意图偏差

• 信息不一致

4.3 通信协议不稳定

如果 prompt / 消息格式不严格，会导致：

• Agent 误解内容

• Agent 陷入无限对话循环

• 话题漂移

4.4 多智能体博弈出现不可控行为

多个 Agent 自主推理可能出现：

• 掩盖错误

• 互相迎合

• 随机扩散推理

• 不安全行为共同放大

4.5 成本指数级上升

A2A 通常 = O(n²) 通信成本

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5. A2A 的应用场景

5.1 软件工程团队（Software Developer Agents）

例如 MetaGPT、AutoDev、SWE-Agent：

• PM Agent → 写需求

• Architect Agent → 写设计

• Developer Agent → 写代码

• Reviewer Agent → 审查

• Tester Agent → 生成单测

• Executor Agent → 运行并修错

这是当下 A2A 最成功的方向之一。

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5.2 企业流程自动化（Autonomous Enterprise）

A2A 可以自动跑：

• 审批流程

• 报销流程

• 工单流程

• 销售线索流程

• 供应链流程

• 日报/周报自动生成

例如：

“审核客户信息 → 查数据库 → 风控评分 → 生成分析 → 推送 CRM”

都是多 Agent 协作执行的。

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5.3 多 Agent 研究助手（Research Agent Swarm）

一个研究团队：

• Reader Agent（读论文）

• Finder Agent（查引用）

• Analyzer Agent（总结对比）

• Writer Agent（写文献综述）

• Reviewer Agent（批判性评审）

这是科研自动化（AI for Science）的重要趋势。

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5.4 多 Agent 社会模拟

如 Stanford 的 “Generative Agents”：

• 25 个模拟小镇居民

• 每个 Agent 有记忆

• 可产生 emergent 行为

• 社会结构与事件自发形成

用途：

• 城市规划

• 游戏设计

• 社会学/经济学研究

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5.5 多 Agent 对话、教育系统

例如：

• 多老师 Agent（数学/写作/物理）

• 导师 + 批评者 + 练习生成器

• 辩论 Agent、评审 Agent、讲解 Agent

教育行业将非常依赖 A2A。

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6. 多 Agent 协作范式（A2A Collaboration Patterns）

范式 1：基于角色的协作（Role-based Collaboration）

每个 Agent 扮演明确角色：

PM → Architect → Developer → Tester → QA

优点可控、可扩展、易治理。

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范式 2：基于黑板的协作（Blackboard System）

所有 Agent 往共享内存写入内容。

黑板自动触发其他 Agent 再行动。

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范式 3：基于消息传递的协作（Message Passing）

Agent 之间传递结构化消息，如：

{
   "intent": "request_design_update",
   "target": "Architect",
   "payload": {...}
}

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范式 4：基于多步推理的委员会（Committee of Agents）

类似 Self-Consistency，但扩展：

• 多 Agent 独立推理

• 辩论

• 评审

• 投票

• 合议输出

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范式 5：博弈论驱动（Game-based Multi-Agent）

应用于：

• 定价

• 竞价

• 供应链优化

• 决策系统

• 政策模拟

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7. A2A 的安全性与风险控制

多 Agent 的风险比单 Agent 高得多：

7.1 Risk 1：多 Agent 协作导致失控

例如：

• A 让 B 去确认，B 让 C 再确认 → 死循环

• 多 Agent 共同放大错误推论

7.2 Risk 2：角色反转与身份欺骗

• “Developer Agent” 假装是 “Reviewer Agent”

• Agent 篡改状态、隐藏错误

7.3 Risk 3：通信注入攻击（Message Injection）

类似 prompt injection，但发生在 Agent 之间。

7.4 Risk 4：资源滥用

多 Agent 可能导致指数级 token 消耗。

7.5 风控策略

• 严格消息 schema

• 工具调用白名单

• 限制最大步数

• 角色权限控制（RBAC）

• LLM 安全裁判 + 行为审计

• RUN 限制时间、token、内存

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8. A2A 的评测

A2A 评测比单 Agent 更难，需要多个维度：

8.1 功能性（Task Success）

整个系统是否达到目标？

8.2 协作效率（Coordination Efficiency）

• 平均通信次数

• 平均回合数

• 平均等待时间

8.3 工作分布与负载（Work Distribution）

是否出现某 Agent 过载或空转？

8.4 抗错性（Robustness）

是否能从错误中恢复？

8.5 通信质量（Message Coherence）

消息语义是否稳定、清晰、有约束？

8.6 Emergent Behavior 测量

是否出现“意外能力”、“隐藏协调结构”？

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9. A2A 的未来趋势

9.1 混合自主系统（LLM + 经典 MAS）

• LLM：强语义推理

• MAS：强逻辑约束与稳定性
  结合将是未来主流。

9.2 Protocol-driven Agents（协议驱动）

更像现代企业流程（ERP/BPM）与 AI 的结合。

9.3 多 Agent + 多模态

图像/视频/表格/代码/文档/环境同时参与。

9.4 企业级 Agent 链（Agent Chains）

流程将像：

User → Planner Agent → Worker Agents → Reviewer Agent → Integration Agent → Output

9.5 长期、持久化、自演化的 Agent 生态

类似“小型 AI 城市”。

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总结

Agent-to-Agent（A2A）代表着 AI 系统的下一阶段，是：

• 从单智能体 → 多智能体生态

• 从执行指令 → 自组织自治

• 从单步任务 → 长程复杂流程

• 从工具 → 类似人类团队的协作系统

适用于：

• 软件工程

• 企业自动化

• 运营流程

• 数据分析

• 科研

• 社会模拟

• 游戏与虚拟世界

• 机器人集群

未来 3–5 年内，A2A 将成为企业 AI 的核心基础设施之一。