新技术栈来了！四剑客联手打造下一代互联网！智能体互联时代将至

摘要：这些雨后春笋般的智能体越来越多，性能强大、增长迅速，但彼此之间却无法协作——有的智能体用来分析数据，有的用来编写代码，有的用来自动化客户关系管理（CRM）工作流，但它们彼此孤立，互不往来。

智能体（Agent）是个不可逆的趋势。但今天的AI 智能体似乎还处于一个“前标准化”阶段。

这些雨后春笋般的智能体越来越多，性能强大、增长迅速，但彼此之间却无法协作——有的智能体用来分析数据，有的用来编写代码，有的用来自动化客户关系管理（CRM）工作流，但它们彼此孤立，互不往来。

这就好比几十年前的互联网：在万维网出现HTTP协议之前，在电子邮件拥有SMTP协议之前，我们曾陷于定制集成、系统碎片化和脆弱工作流的困境中。

直到开放协议与共享基础设施的出现，互联网才真正实现了规模化，催生了现代网络、全球通信和全新经济体。

不过，这种状况正在发生改变。一个新的技术栈正在形成，它支撑着下一代“互联网”的发展——这次不是为了人类浏览网页，而是为了自治的智能体在系统之间协作。核心由四个开放组件组成：

Google 的 Agent2Agent（A2A）：一种智能体发现和通信协议Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP）：用于工具使用与外部上下文访问的标准Apache Kafka：一个事件驱动的通信结构，提供可靠、解耦的协调机制Apache Flink：一个实时处理引擎，用于丰富、监控并响应智能体活动流

本文中，我们将探讨这些技术如何协同工作，为何仅靠协议还不够，以及这个新栈如何提供从孤立机器人走向动态、智能协作生态所需的基础设施。

至少现在看来，智能体看起来是一个不可逆的趋势。而且，大多数公司将不仅部署一个AI智能体，而是几十个。这些智能体将编写代码、分类支持工单、分析客户数据、管理员工入职、监控基础设施等等。

但当下的工具链尚未为这一未来做好准备。

Agent孤岛（图源：confluent）

那么，问题来了：

智能体彼此无法通信：每个智能体运行在自己的“沙盒”中，CRM 智能体不知道数据仓库智能体刚发现了什么，客服智能体无法响应监控智能体刚刚标记的异常。工具使用方式脆弱且定制化严重：没有统一的方式来调用工具或 API，结果就是集成方式硬编码、逻辑不可重用。框架不一致：不同的运行时以不同方式构建智能体——有的像聊天机器人，有的像DAG（有向无环图），有的像递归规划器。没有可移植的执行层，也没有共享状态。智能体被当作一次性脚本开发：它们通常是线性、同步、短暂的原型，但现实系统需要处理重试、失败、协调、日志和扩展能力，这些都需要基础设施。缺乏协作主干：没有事件总线、共享内存或可追踪的行为历史。一切都锁定在直接的HTTP调用中，或者深埋于日志中。

结果就是：信息孤岛、重复建设、系统脆弱。那该怎么办？

解决方案不是打造一个巨型平台，而是构建一个开放协议、事件驱动架构与实时处理组成的共享技术栈。

今天的智能体生态就像早期互联网：每个系统都能完成有用的工作，但彼此孤立、不兼容。就像没有HTTP的浏览器无法与服务器交流一样，AI智能体也无法轻松发现彼此或协作。

Google 的 A2A 协议试图改变这一点：它不是另一个智能体框架，而是一个通用协议，无论由谁构建、运行在哪，任何智能体都能连接。

A2A 就像 HTTP 一样，为智能体定义了一种共享语言，让它们可以：

通过 AgentCard（JSON 格式）宣布自身能力和交互方式；使用结构化交互（基于 JSON-RPC）发送任务请求，并接收结果或产出；利用 SSE（Server-Sent Events）推送任务状态，实现实时反馈；交换富内容（文件、结构化数据、表单等）；通过 HTTPS、安全认证与权限控制，确保默认安全。

A2A 的优势在于：它并不重造轮子，而是复用 HTTP、SMTP 等标准的成熟经验，易于集成和推广。

但这只是其中一半。

Anthropic 的 MCP 解决的是智能体如何使用工具、调用 API 和访问上下文的问题，也就是智能体如何“行动”。它标准化了函数调用、外部集成、上下文注入等行为。

可以理解为：

MCP 是智能体的“工具箱”；A2A 是智能体的“对话协议”。

二者结合，构建出智能体网络的蓝图：

MCP 提供单体智能（individual intelligence）；A2A 激发群体智能（collective intelligence）。

但光有协议还不够。要在企业环境中支撑成百上千个智能体协作，还需要强大的通信基础设施。

想象一下，如果一家公司所有员工只能通过私聊来沟通，一个个单独发消息来协调项目，信息同步将变得混乱不堪，无法扩展。

这正是智能体生态系统在缺乏消息主干时的困境。

每个智能体都要手动知道对方是谁、在哪、是否在线——这会迅速变得难以管理。

这时，Apache Kafka 和 Apache Flink 就登场了。众所周知，Kafka是一个高吞吐、持久化的分布式事件流平台，用于发布/订阅实时事件流，具有解耦生产者与消费者、可重放、易扩展等特点。而Flink作为实时流式计算引擎，支持状态管理、高吞吐、低延迟的事件处理，可对流进行过滤、聚合、触发动作等。

二者搭配起来，非常如鱼得水——Kafka 好比血液循环系统；Flink则是神经反射系统。Kafka 加上 Flink就会为智能体生态提供基础设施。

Kafka 和 Flink 提供了解决协议通信难题的“基础支撑”：

解耦通信：智能体发布事件（如“任务完成”、“发现洞察”）到 Kafka 主题，订阅者无需提前知道发送者是谁。可观测性与可重放性：Kafka 日志是时间有序、可追踪、可重放的。实时决策：Flink 可实时响应流事件，动态过滤、聚合、触发下一步操作。容错与扩展：Flink 可横向扩展，保持状态，支持长任务的中断恢复。流原生协作：智能体通过事件流异步协作，不必同步阻塞。