AI Agent（智能体）系统发展迅猛，且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力，智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视，比如最近的MCP和A2A。上一篇我们介绍了A2A，今天接着再聊聊分布式Agent系统的话题。

• Agent系统如何扩展？
• 分布式Agent系统的挑战
• 几种分布式Agent方案
• 体验Autogen分布式Agent系统

Agent系统如何扩展？

相对于在单个进程空间运行的Agent系统，分布式智能体系统则是将这些智能体分布运行在不同的进程、主机甚至不同的平台上，它们需要通过网络通信协同工作，共同完成复杂任务。

分布式的需求来自于Agent能力扩展的需要，本质上有两个维度：

• 横向扩展：单个 Agent 实例部署在多台服务器上，从而提高其处理性能和吞吐能力，这类似于传统 Web 服务的水平扩展。例如：当某个 Agent 需要维护大量长连接会话、处理大规模并发请求，或执行耗时的任务时，可以通过负载均衡将请求分散到多个实例，实现更高的容量和可靠性。

• 纵向扩展：多个不同职责的 Agent，将它们部署在不同服务器上协同工作，形成一个多 Agent 系统，类似于将单一智能体的功能按模块解耦为多个服务。例如：可以用一个 Agent 专门负责数据检索，另一个负责推理决策，再另一个负责执行操作，通过彼此通信来完成一个综合任务。这种方式提升了系统的模块化和灵活性，使各Agent各司其职，协同解决复杂问题。

所以：

• 横向扩展关注同质的扩容（更多实例），以解决并发与吞吐的问题；
• 纵向扩展关注异质的协作（更多类型），解决合作与协同的问题；

分布式Agent系统的挑战

对于横向的水平扩展，其面临的最主要挑战是，由于Agent任务的特点，简单的无状态服务形式对其是不够的（长时间任务、多轮对话、流输出等）；但有状态的服务又会带来扩展能力的下降，面临新的挑战：

• 任务状态一致性：如何保证Agent任务状态和上下文在多个实例间的一致性是难题。可能需要借助会话粘连（保证同一会话总是由同一实例处理）或状态持久化等手段，来实现状态同步。这对分布式会话管理有较高要求。
• 任务调度与容错：需要有效的负载均衡和任务调度策略来优化资源利用，是简单的轮询还是根据实例响应时间或资源使用的动态分配等。此外，还需要考虑实例故障的容错，通常需要借助成熟的负载均衡与容器编排策略。

而对于更复杂的多Agent系统跨网络的协作，还会面临更多问题：

• Agent 协同协议

如果每对Agent都用各自私有接口对话，随着Agent数量增加，连接关系将变得错综复杂，维护成本高且易出错，会导致极高的耦合度。

• 消息传递效率

Agent 间需要频繁交换消息，如果通信机制低效，多 Agent 协作的整体速度将受限。特别在涉及长时间任务时，如何让Agent间异步并行工作、及时通知任务状态变化，避免因为轮询等机制浪费资源，都是需要考虑的问题。

• 上下文共享

多个 Agent 合作时，每个 Agent 只掌握局部信息，如何在它们之间共享上下文尤为关键。需要机制让Agent能够方便地共享知识和中间结果（例如通过公共内存、黑板系统甚至数据库）。

• 能力复用

当不同Agent具备互补的技能时，应该允许互相调用对方的能力，而不是各自重复实现同样的功能。这要求在 Agent 之间建立服务发现与调用机制。

几种分布式Agent协作方案

我们重点探讨分布式环境下，多Agent之间的协作与互操作的方案。

【方案一：AutoGen 框架的分布式运行时】

AutoGen在最新0.4版本后引入了实验性的分布式 Agent Runtime。其架构包含一个中央的主机服务（Host Service）和若干工作节点（Worker Runtime）：

• 主机服务通过 gRPC 协议（不同于JSON-RPC）连接所有活跃的 Worker，负责在 Agent 之间路由消息、维护会话状态等 。
• 每个 Worker 在某台服务器上运行，托管一个或多个具体的 Agent，并向主机注册自己有哪些 Agent 可以处理哪些消息 。
• 当某 Agent 需要给另一个 Agent 发消息时，主机服务会将消息转发给目标 Agent 的对应 Worker，实现不同机器上 Agent 间的透明通信。

通过 AutoGen 分布式运行时， Agent 系统可以方便地部署在多台服务器上，并实现消息通信与上下文同步，而开发者无需关心底层消息传递细节。

AutoGen 提供的方案侧重于框架层的集成：优势在于开箱即用，但局限是协作的 Agent 需要在同一 AutoGen 框架内，跨不同框架和语言的 Agent 互通需另行考虑。

【方案二：Agent 远程服务化（RPC/MCP）】

这种方法是将每个 Agent 作为独立服务来部署，通过远程调用的方式实现协作。这是一种经典的 RPC方案：每个 Agent 提供一组远程可调用的 API 接口，其他 Agent 可以像调用远程服务那样请求其执行某项任务并获取结果。

经典 RPC 方法的优点在于：利用成熟的分布式技术栈。同时，每个 Agent 服务可以独立扩展和部署（当然横向扩展也会面临上面提到的问题），天然具有模块边界清晰、故障隔离好的特点。

然而，纯粹的 RPC 式协作也有明显的局限：

• 需要开发者自行设计请求/响应的数据格式和流程。
• Agent 之间没有共享的“会话”概念或上下文维护机制。
• 随着协作Agent数量增加，开发者可能需要处理繁琐的编排逻辑。
• 很快会陷入会话管理、内存管理和协调同步的复杂细节中 。

不过，你可以利用新近出现的 MCP（Model Context Protocol） 与RPC方法结合。虽然 MCP 更侧重于工具接入和上下文提供，但我们也可以将每个 Agent 看作一个“MCP服务模块”，对外暴露自己的能力，即把Agent转化为工具，在一定程度上缓解了“每对Agent单独定制接口”的问题。

即便如此，这种方法总体上仍需要开发者规划好哪个Agent调用哪个、何时调用，并处理数据格式转换和错误恢复，其适用场景通常是固定的流程编排或工具调用型的Agent协作，即任务流程相对确定，Agent 之间主要是服务调用关系而非自由对话。对于需要灵活对话协商、多轮交互的场景，RPC方式会变得力不从心。

【方案三：Google 的 Agent-to-Agent 协议】

Google A2A 协议的目标是在不同厂商、不同框架的 Agent 之间建立统一的通信语言，让它们能够直接对话、交换信息并协同行动 。

A2A 协议定义了一套面向 Agent 协作的通信机制，主要特点包括：

• 服务发现机制：每个支持 A2A 的 Agent 对外暴露一个Agent Card（JSON 文档），描述该 Agent 的元信息 。解决了异构 Agent 之间如何互相发现和了解彼此功能的问题。
• 标准化的消息与任务结构：A2A 将 Agent 之间交互抽象为一个个任务（Task）。任务由协议统一定义生命周期，Agent 间通过发送消息来协商和更新任务状态，每条消息都有明确的结构，确保不同实现的Agent都能正确理解彼此发送的内容。
• 多样的通信模式：考虑到不同任务对交互实时性的要求，A2A 支持多种通信方式 ，支持短周期的请求/响应或者异步通知的任务形式。
• 安全与跨平台：作为企业级协议，A2A 特别强调了通信的安全性和跨平台兼容

A2A 协议提供的是跨平台、跨不同开发框架的Agent的通信与互操作协议，规定了Agent对外如何描述自己、如何发消息、如何协同完成任务， 有望成为 Agent 协同的统一解决方案，但A2A目前仍在演进与草案阶段。

【方案总结】

以上三种方案各有侧重：AutoGen 框架提供一体化的解决方案，适合于快速构建同构环境下的多Agent协作；A2A 协议致力于成为异构Agent间的通用语言，为跨平台、多供应商的Agent互操作提供标准，强调开放生态下的协作；经典RPC/MCP方法则是沿用微服务思想的直观做法，依赖成熟技术栈，但对开发者要求较高，需要自行处理大量协作细节。

实际应用中，这三种方法并非互斥：例如我们可以在一个AutoGen系统内部实现多Agent对话协作，同时通过RPC调用外部的专业服务Agent；或者采用A2A协议连接由不同框架构建的Agent子系统。

体验AutoGen的分布式Agent系统

在前面的文章中我们已经体验过MCP与A2A的Demo演示，这里看一个基于AutoGen框架（0.4+）下分布式Agent系统官方示例：

【场景描述】

一组分布式Agent（比如HR Agent，Finance Agent）：假设企业使用这些Agent来管理其人力资源和财务相关业务，这些Agent需要在不同的机器上运行。

一个语义路由器Agent会识别用户的意图（暂时采用基于简单的字符串匹配方法），确定最相关的Agent，然后将用户引导至该Agent。

该Agent会接管与用户的对话，用户将能够以对话的方式与Agent继续交互。

【系统构成】

这个简单的分布式Agent系统构成如下：

• Runtime Host Servicer：用过来连接与协调多个Worker Runtime
• Worker Runtime：用来注册与运行Agent，并通过Host servicer来实现跨机器的消息通信
• 多个Agent：包括一个HR Agent，一个Finance Agent，一个Router Agent，还有一个代表用户的UserProxAgent

【代码：Runtime Host Servicer】

这个过程非常简单，指定host的地址与端口，启动服务即可：

...
async def run_host():
    host = GrpcWorkerAgentRuntimeHost(address="localhost:50051")
    host.start() 
    await host.stop_when_signal()

【代码：Worker Runtime与Agent】

创建WorkerRuntime并启动，注册各种类型的Agent，并给每种Agent订阅指定主题的消息（Agent之间通过订阅/发布进行通信，每个Agent只需要关注自己订阅的消息处理即可，减少了点对点集成的复杂度）：

async def run_workers():
    agent_runtime = GrpcWorkerAgentRuntime(host_address="localhost:50051")

    await agent_runtime.start()

    # Create the agents
    await WorkerAgent.register(agent_runtime, "finance", lambda: WorkerAgent("finance_agent"))
    await agent_runtime.add_subscription(DefaultSubscription(topic_type="finance", agent_type="finance"))

    await WorkerAgent.register(agent_runtime, "hr", lambda: WorkerAgent("hr_agent"))
    await agent_runtime.add_subscription(DefaultSubscription(topic_type="hr", agent_type="hr"))

    await UserProxyAgent.register(agent_runtime, "user_proxy", lambda: UserProxyAgent("user_proxy"))
    await agent_runtime.add_subscription(DefaultSubscription(topic_type="user_proxy", agent_type="user_proxy"))

    ......

    await SemanticRouterAgent.register(
        agent_runtime,
        "router",
        lambda: SemanticRouterAgent(name="router", agent_registry=agent_registry, intent_classifier=intent_classifier),
    )

    print("Agents registered, starting conversation")

    message = input("Enter a message: ")
    await agent_runtime.publish_message(
        UserProxyMessage(content=message, source="user"), topic_id=DefaultTopicId(type="default", source="user")
    )

    await agent_runtime.stop_when_signal()

这里的几个Agent内部逻辑比较简单，不做详细展开：RouterAgent负责根据输入将请求转发给WorkerAgent，WorkerAgent做简单回显，然后与用户交互。

【启动与测试】

在单独的控制台窗口首先启动Runtime Host Servicer单独运行；

然后启动Worker Runtime及运行在该Runtime之上的Agent（你也可以在不同的机器上启动不同的Agent）；

最后进入模拟交互：

在这里你可以看到多个Agent的完整协作与消息的传递过程，注意这个过程是可以跨网络完成的。

以上我们简单探讨了分布式Agent系统的一些可能性。必须要说的是，Agent仍然是一个处于快速发展与不断完善的领域，随着未来更多的技术、标准与框架的成熟，构建大规模分布式Agent系统的门槛将大大降低。

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