企业级 MCP + A2A 整合架构设计与落地案例实现（2）

2、实际整合流程设计

阶段一：工具绑定（MCP）

各 AI 智能体通过 MCP 连接专属工具：

• 财务 AI 智能体 → 连接 ERP、会计系统；

• 市场 AI 智能体 → 连接 CRM、分析工具；

• 风险 AI 智能体 → 连接法规数据库、监控系统。

阶段二：AI 智能体发现（A2A）

AI 智能体们通过 A2A 相互发现：

• 扫描 /.well-known/agent.json；

• 评估协作可能性。

• 建立信任关系。

阶段三：协作执行

复杂任务自动分工：

1. 用户：“分析寒武纪公司 Q3 财务表现并预测风险”；

2. 主控 AI 智能体分析需求；

3. 委派财务 AI 智能体进行数据分析；

4. 委派市场 AI 智能体评估市场环境；

5. 委派风险 AI 智能体进行风险建模；

6. 整合结果产出报告。

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1、企业应用场景一：智能制造跨部门协作

第一、AI 智能体配置：

第二、协作流程：

1. 需求触发：「明天产线 A 要增产30%」；

2. 生产计划 AI 智能体：检查产能、原料库存。

3. A2A 通知品质管控 AI 智能体：「需要加强品检频率」；

4. A2A 通知供应链 AI 智能体：「评估原料补充需求」;

5. 协作决策：产出可行的增产计划。

2、企业应用场景二：金融风控多层验证

第一、AI 智能体网络：

第二、实际案例：信用卡申请自动审核

1. 客户提交申请；

2. 客户 AI 智能体 (MCP→CRM) 验证客户信息；

3. (A2A 协作) 风控 AI 智能体 (MCP→征信系统) 评估信用风险；

4. (A2A 协作) 合规 AI 智能体 (MCP→法规数据库) 检查法规遵循；

5. (A2A 协作) 决策 AI 智能体整合所有信息，做出核准/拒绝决定。

3、企业应用场景三：电商智能客服

第二、AI 智能体协作架构：

第二、客户问题处理流程：

1. 客户：「我的订单什么时候会到？为什么延迟了？」;

2. 客服接待 AI 智能体 (A2A) → 订单查询 AI 智能体；

3. 订单查询 AI 智能体 (MCP) → 电商系统查询订单状态；

4. 订单查询 AI 智能体 (A2A) → 物流追踪 AI 智能体；

5. 物流追踪 AI 智能体 (MCP) → 物流提供商 API 查询配送状态；

6. 所有 AI 智能体 (A2A) → 协作分析延迟原因；

7. 客户关怀 AI 智能体 (MCP) → 自动发放补偿优惠。

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1、A2A 协议栈

第一、传输层：

• HTTP/HTTPS 基础通信；

• WebSocket 实时通信；

• Server-Sent Events 流式数据。

文章转载至玄姐聊AGI，后续详见企业级 MCP + A2A 整合架构设计与落地案例实现（3）