news 2026/8/30 16:46:28

面试官问:多个 AI Agent 之间如何进行通信与协作?

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张小明

前端开发工程师

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面试官问:多个 AI Agent 之间如何进行通信与协作?

只回答「调接口、传 JSON」,大概率下一句就接不住了。

比如报告 Agent 把取数任务交给数据 Agent。十分钟后连接断了,报告 Agent 该重试,还是继续等?数据 Agent 是没收到、正在处理、等人补充时间范围,还是已经生成了报表?如果直接重试,会不会把同一份数据又算一遍?

这才是多 Agent 协作真正麻烦的地方:消息发出去不难,难的是把一件事完整交接。

A2A 要统一的,就是这层任务交接语言。

01

TASK HANDOFF

一、A2A 解决的不是聊天,而是交接

普通 HTTP 接口当然能让两个 Agent 交换数据。但任务一复杂,每个团队很快就会长出自己的规则。

有人用 running 表示处理中,有人叫 processing;有人让调用方轮询,有人完成后主动回调;有人把缺参数当失败,有人却希望暂停任务,等用户补充后继续。

接一个 Agent 不难。难的是接入十个不同团队、不同框架甚至不同厂商的 Agent,还要给每一家单独写适配。

A2A 的价值,是让这些独立 Agent 在边界上使用同一种协作模型。它不要求双方公开内部提示词、记忆或工具,只需要说清楚:我能做什么、怎么联系我、任务到了哪一步、最后交付什么。

这更像公司统一了跨部门工单,而不是要求所有员工用同一种方法干活。

02

CORE OBJECTS

二、一张工单,怎么在两个 Agent 之间流转?

还是生成月报的场景,理解四个对象就够了。

Agent Card 是岗位名片。它描述远端 Agent 的身份、能力、服务入口、支持的数据形式和认证要求。调用方可以从约定地址、注册中心或固定配置中找到它。这里没有一个 Agent 在全网广播「谁会写 SQL」,那只是好懂但不准确的想象。

Message 是本轮沟通。报告 Agent 发出:「统计华东区 8 月订单额,按城市汇总。」内容可以是文字,也可以带文件或结构化数据。

Task 是可追踪的工单。简单问题可以直接返回 Message;需要较长时间处理时,远端会建立带唯一 ID 和生命周期的任务。调用方可以查询、订阅更新或取消,也能区分正在处理、需要补充输入、已经完成和执行失败。

Artifact 是正式交付物。数据 Agent 最后交回表格、文件或结构化结果,而不只是一句「已经处理好了」。报告 Agent 拿到产物,才能继续生成图表和结论。

把这四个对象串起来就是:先看岗位名片,再发送需求;复杂工作变成可追踪任务,最终结果作为产物交付。

03

A2A VS MCP

三、A2A 和 MCP,管的不是同一层

MCP 主要解决 Agent 如何连接外部工具、数据源和工作流。数据 Agent 为了完成取数,可以在内部通过 MCP 查询数据库、读取表格。

A2A 主要解决独立 Agent 之间怎样委派任务和交换结果。报告 Agent 不需要知道数据 Agent 写了什么 SQL、调用了几张表,只需要知道对方能不能接单、任务状态是什么、最后有没有交付。

所以我的理解是:A2A 管跨 Agent 的任务交接,MCP 管 Agent 对外部能力的接入。一次 A2A 任务内部,完全可以连续调用多个 MCP 工具。

「脑对脑」和「脑对手」可以帮助记忆,但别把比喻当定义。判断两者的关键,是协议管理的究竟是一次工具调用,还是一个有状态、可能持续很久的任务。

04

ENGINEERING LIMITS

四、协议通了,不代表系统就可靠了

这是我认为面试里最该主动补的一句。

A2A 统一了交接方式,却不会替你设计业务可靠性。请求超时后有没有重复建任务,要靠幂等和去重;某个 Agent 连续失败,要靠重试上限与熔断;A 调 B、B 又调回 A,要靠调用链和深度限制发现循环;高权限 Agent 能不能付款或删数据,仍要做身份认证、最小权限和人工确认。

结构化数据也只能保证字段形状正确,不能保证业务含义正确。amount: 10000 通过了格式校验,不代表币种、单位和统计口径就没问题。关键任务仍要写清目标、约束和验收条件,返回后再做业务校验。

更不能为了所谓「完整交接」,把一个 Agent 的全部记忆和内部思考塞给另一个 Agent。应该传递的是完成当前任务所需的最小上下文,而不是把整张办公桌一起搬过去。

05

WHEN TO USE

五、是不是做多 Agent,就应该上 A2A?

我的答案是否定的。

如果几个 Agent 都在同一个应用、同一套代码里,一个函数调用或工作流节点已经能说清关系,再加一层协议只会增加认证、序列化、状态同步和版本兼容成本。

A2A 更适合边界已经出现的场景:跨团队、跨语言、跨框架、跨厂商,或者远端任务执行时间长,需要持续查询状态、补充输入和接收产物。

可以用一张小清单判断:

同一进程、固定流程:优先直接编排;

跨系统,但只是简单查一次数据:普通 API 通常够用;

跨系统且存在长任务、多轮补充、异步通知:再考虑 A2A;

无论用不用 A2A,幂等、超时、权限和业务验收都不能省。

先有清晰的协作边界,再决定要不要引入标准协议。不要为了展示架构能力,把两个函数调用包装成一场 Agent 峰会。

06

INTERVIEW ANSWER

六、面试时可以这样回答

30 秒面试回答

「多个 Agent 通信,底层可以使用不同的传输和调用方式,但这只解决消息怎么送达。A2A 进一步统一了能力描述和有状态任务协作:通过 Agent Card 了解对方能力与认证方式,通过 Message 传递请求,通过 Task 跟踪长任务,通过 Artifact 接收正式结果。

它和 MCP 是互补关系。A2A 管 Agent 之间的委派与交接,MCP 管 Agent 对工具和数据的访问。但接入 A2A 不等于系统自动可靠,幂等、超时、重试、链路追踪、权限和业务验收仍要单独设计。如果多个 Agent 都在同一应用里,普通工作流可能更简单;跨团队、跨厂商和长任务交接明显增加时,A2A 的标准化价值才会出现。」

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