简介

文章指出构建Agent平台的常见误区是追求大而全的解决方案。作者提出三个关键方向：MCP统一工具接入标准，Skills将能力模块化而非简单工具堆砌，A2A实现智能体间标准化通信。建议采用务实方法，利用现有标准和协议，专注于构建配置和场景中台，而非自研全套基础设施。通过这三种方式，可以更高效地构建可扩展的智能体系统，避免重复造轮子。

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朋友，先别急着造“自己的 Agent 平台”

这两年身边做平台的朋友，基本都踩过同一个坑。
上来就想做一整套“万能智能体平台”：沙箱、工具管理、工作流、知识库、观测，一口气全包。

结果半年过去，业务一个没落地，基础设施先把自己卷趴下。

冷静一点看，现在行业趋势已经很清楚了：

• • 工具接入这块，有了 MCP 在快速统一，主流厂商都在往这个标准靠。
• • 智能体互联这块，大家在围绕 A2A 把它当“Agent 版 HTTP”来建设。
• • 能力建模这块，大模型厂在推自己的 Skills 模型，把“技能”做成可配置、可组合、可下发的能力包，而不是散乱的插件。

所以，如果你还在纠结“要不要自研个大而全的 Agent 平台”，很大概率是在和产业方向硬刚。
更现实的做法，反而是：承认外面已经有标准，把自己收缩成——接 MCP、接 A2A、管理 Skills 的那层“配置和场景中台”。

这是背景。下面拆开讲。

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MCP：别再一套套写 SDK 了 ，这么干太累

如果你这两年写过“给大模型接工具”的代码，大概经历过这几步：
HTTP API 一套；Shell 命令一套；公司内部 RPC 再一套。
每换一个模型厂商，再配一遍“工具定义格式”和“结果解析逻辑”。

MCP 出来的目的就很直接：

• • 把“模型 ↔ 外部世界”这条链路抽象成统一协议，模型叫的是 MCP 客户端，外部系统是 MCP 服务器，中间走一套标准化消息和生命周期。
• • 你写一个 MCP server，把你家的数据库、文件系统、业务 API 暴露成工具；任何支持 MCP 的客户端（桌面助手、在线 IDE、内部 Agent SDK）都能无感接入。

近一年的几个变化，其实挺关键：

• • 规范把安全当成一等公民，默认 MCP server 是敏感资源，必须配好鉴权、作用域，避免被恶意 server 趁机拿走更多权限。
• • 主流厂商陆续站队：大模型服务、操作系统、浏览器插件都在原生支持 MCP，让“接一次、到处用”变得现实。

这意味着什么？
意味着你完全可以这么干：

• • 公司内部只维护一小撮 MCP Server：比如“文档中心 server”“监控 server”“工单 server”。
• • 不管你用哪家模型、哪个 Agent 框架，只要会讲 MCP，就都能复用这几个 server，不用重写工具层。

从工程角度看，MCP 把以前零散的 SDK，收敛成一个**“工具总线”**。
你不用给每个模型、每个产品线都造一堆重复工具，只要把“总线”接好。

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Skills：别再把“工具”和“能力”混在一起 ，讲真这么做太复杂了

很多团队现在的 Agent 设计，有个很明显的问题：
所有能力都被塞成“一个个 tool”。

结果是什么？

• • 模型会了一堆低层 API，却没有“怎么用这些 API 解一个业务问题”的套路。
• • 提示词越写越长，系统 prompt 变成垃圾场，既讲“角色”，又讲“策略”，还顺带贴一堆接口文档。

最近，各家在往一个方向收敛：
把“工具”和“技能”拆开。

• • 工具更像“手”：能读写数据库、调 HTTP、跑脚本，是具体动作。
• • 技能更像“脑子里的一套打法”：比如“审阅合同”“排查线上事故”“做一个发布计划”，强调的是流程、判断标准、风险边界。

当然不仅仅是 Claude，很多厂商也陆续跟进

有的厂商已经把这一套产品化成 Agent Skills：

• • 每个 Skill 是一个可复用的能力包，里面有：细粒度指令、元数据、可选的脚本或资源、能力边界说明。
• • 一个 Agent 可以绑定多种 Skill，再按场景激活，而不是每次都从零开脑洞。

对要做“数字分身”或者内部助手的团队来说，这个理念很关键：
你要管理的，应该是“某个分身有哪几种技能”，而不是“暴露了多少个 tool”。

落到实现上，可以这么拆：

• • 把“排查线上告警”写成一个 Skill：

• • 输入是什么（告警 ID、时间范围）。
• • Agent 应该走哪几步（查监控、查最近变更、查工单、输出推理链）。
• • 哪些工具可用，哪些动作必须二次确认。

• • 把“写周报”写成另一个 Skill：

• • 允许访问哪些日志、哪些项目数据。
• • 输出结构、语气有什么约束。

当你有了几十个 Skill，再往上做“数字分身配置中心”：
勾选一下“这个分身具备 A、B、C 三种技能”，就远比裸配一堆 tool 来得稳。

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A2A：当 Agent 不再孤立

如果说 MCP 管的是“Agent 怎么伸手碰世界”，那 A2A 管的就是“Agent 怎么互相说话”。

以前做多智能体，大部分人都是在自己系统里硬写：

• • 一个大 orchestrator，里面 if-else 切换不同子 Agent。
• • 进度、状态、上下文靠自定义结构体在内部传。

这种写法有两个问题：

• • 你的 Agent 只能活在自己系统里，没法和别人的 Agent 协作。
• • 同一家公司不同团队写的 Agent，根本互不认识，各玩各的。

A2A 的目标就一句话：
给 Agent 之间的通信，补一个“HTTP 级别”的通用协议。

大概长这样：

• • 传输层走标准的 JSON-RPC over HTTP，消息格式、错误处理都被写死，减少各家自创方言。
• • 每个 Agent 用一张“Agent Card”描述自己：能做什么、提供哪些方法、需要什么鉴权，由此实现自动发现和能力宣告。
• • 支持同步、流式、异步推送，适合长任务、协同任务，人可以随时插进来当“环节里的一个参与者”。
• • 安全上，沿用成熟的 OAuth2、Token、网关体系，企业侧更好接进现有审计和风控。

A2A 和 MCP 是互补，不是替代

你可以想象一下公司的未来形态：

• • 财务有一套报销 Agent，运维有一套排障 Agent，HR 有一套招聘 Agent。
• • 某个“数字分身”接到任务时，并不需要自己什么都懂，而是通过 A2A 去问别的 Agent：比如让“报销 Agent”去算预算，让“排障 Agent”去查服务。

从此，智能体不再是一个个孤岛，而是一个松耦合的服务网。
而 A2A 就是这个网的“通用语”。

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真正落地时，可以怎么选型

说这么多，落成代码其实可以很克制。
给你一个比较现实、适合中型团队的路线：

1. 1. 先把“工具总线”站起来：选 MCP，不要自造协议。

• • 把最常用的三个系统接成 MCP Server：知识库、监控、工单。
• • 内部任何 Agent、助手、插件，不管哪个模型，都统一走 MCP 访问这些资源。

2. 2. 在你们现有的 Agent / 数字分身平台里，引入 Skills 概念。

• • 把现在写在 prompt 里的“套路”抽出来，做成可配置的技能：有名字、有用途、有输入输出约束。
• • 给每个业务场景定义一个“分身配置”：绑定模型、绑定技能、绑定可用工具（通过 MCP）。

3. 3. 等到业务线里真的出现“多智能体协作”需求，再上 A2A。

• • 先挑一件事，比如“从监控到工单再到通知”，拆成三个 Agent，用 A2A 接起来，而不是在一个服务里写死整个流程。
• • 把每个 Agent 的能力写清楚，用 Agent Card 对外暴露，这一步做得好，将来不同团队、不同语言写的 Agent 也能互通。

4. 4. 整个过程中，克制住“做平台”的冲动。

• • 你更像是在搭一个“Agent 配置与治理层”：

• • 管 MCP server 的接入和权限。
• • 管 Skills 的版本、灰度和组合。
• • 管哪些 Agent 对外暴露 A2A 能力。

• • 运行时、沙箱、多模型路由这些，能用云厂商或现成框架就用，不要轻易 All in 自研。

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六 写在最后

MCP、Skills、A2A 听起来都挺唬人的，实际上做的事很朴素：

• • MCP 让你少写几套“接工具的胶水代码”。
• • Skills 让你把“会做事”这件事模块化，别把全部业务逻辑塞进一条 prompt。
• • A2A 让不同 Agent 之间有话可聊，不至于每个团队都重新发明一遍“内部调用协议”。

你真正在项目里要做的，是用这三个方向，帮自己把边界划清楚：
哪些是要交给行业标准和厂商生态去扛的，
哪些是你们团队必须吃透、沉淀成自己的“能力资产”的。

搞清楚这一点之后，再回头看市面上一堆“某某 Agent 平台”“某某智能体框架”，心态会平稳很多。
你会发现，能决定你走多远的，从来不是你选了哪个框架，而是你有没有认真回答一个问题：

——在这个新一轮基础设施洗牌里，你是要当“造轮子的人”，还是那个真正把轮子装到车上的人。

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