多 Agent 协作与扩展协议

多智能体协作是 AI 应用进化的必由之路，MCP 让模型、工具与知识库的边界变得可编排、可扩展，推动智能体生态走向真正的“群体智能”。

多模型协作

MCP 允许客户端在同一会话中连接多个服务器和模型。Zen MCP Server 通过自动模型选择实现 Claude 与本地模型协同工作。在复杂场景中，不同模型可分别调用不同服务器，例如让一个模型负责自然语言理解，另一个模型负责代码生成或数据查询，两者通过 MCP 共享上下文。

与 A2A/AG‑UI 的关系

2025 年后，业界又提出了 A2A（Agent-to-Agent）和 AG‑UI（Action‑Guided UI）协议，用于多代理协同和与用户界面的交互设计。MCP 与这些协议并不冲突，反而可以作为基础层。A2A 协议使多个智能体可以交换消息和任务，MCP 服务器则提供工具访问；AG‑UI 则定义如何在人机界面中呈现工具和资源。未来可能出现基于 MCP 的 UI 规范，以标准化 AI 助手的人机交互。

RAG 与外部知识系统

Retrieval Augmented Generation（RAG）依赖外部知识库进行内容检索。在 MCP 中，可以使用 Memory 服务器或专门的知识库服务器，将检索结果作为资源返回，然后交由模型处理。这种模式使开发者能够灵活组合自建知识库与通用模型，构建更精准的问答或分析系统。

多 Agent 编排实战要点

在实践中，多 Agent 编排（例如使用 CrewAI）常被用于将复杂任务拆分为多个子任务，并由不同的智能体分别负责：

• 查询解析 Agent：将自然语言转为结构化任务（使用 Pydantic 等工具进行校验），确保后续 Agent 能接收清晰的输入。
• 代码生成 Agent：负责编写可执行脚本（如 Python 数据分析或可视化脚本），并对代码质量和依赖进行基本检查。
• 执行 Agent：在受控沙箱中运行代码，生成图表或计算结果，并将输出作为工具返回给主模型。

实战中需要特别注意：

1. 接口契约：明确每个 Agent 之间交换的数据格式和错误处理方式，避免类型不一致导致的失败。
2. 安全沙箱：执行代码的环境必须隔离，以免对主机系统造成破坏或泄露敏感数据。
3. 权限控制：对可执行操作进行严格审查，必要时要求人工审批。
4. 可观测性与审计：记录每一步 Agent 调用与工具执行结果，便于回溯与调试。

通过这些实践，多 Agent 系统可以把复杂的端到端任务拆分并并行处理，同时借助 MCP 提供的标准化工具调用与资源访问实现模块化集成。