多 Agent 协作怎么整：从谷歌A2A到多Agent交互方案实现

写在前面：多 Agent 协作模式

大型语言模型（LLM）的浪潮之下，能够自主理解、规划并执行任务的 AI Agent（智能体）正成为人工智能领域最炙手可热的焦点。我们惊叹于单个 Agent 展现出的强大能力，但当面对日益复杂的现实世界任务时，单个 Agent 的局限性也逐渐显现。

正如人类社会通过分工协作完成宏伟工程一样，AI 领域也在探索让多个 Agent 协同工作。谷歌作为 AI 技术的领导者，其在 AlphaGo、AlphaCode 以及 Gemini 等项目中展现出的理念，特别是 AlphaAgent（虽然 “A2A” 或 “AlphaAgent” 可能并非官方正式命名的通用框架，但它代表了谷歌在探索高级 AI 系统，尤其是涉及复杂推理、工具使用和潜在多智能体协作方向上的研究思路）所蕴含的思想，预示着一个由多个专业 Agent 协同解决复杂问题的新范式正在到来。

这篇博客将深入探讨为什么我们需要多 Agent 系统，解析谷歌 AlphaAgent 理念背后的核心逻辑，介绍几种主流的多 Agent 交互模式，并提供基于流行框架的实现方案与代码示例。