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构建代理MLOps：基于A2A和MCP的分层协议策略
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原文英文，约5500词，阅读约需20分钟。
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内容提要
通过结合模型上下文协议（MCP）与代理间协议（A2A），构建灵活的多代理系统，支持动态协作与能力扩展，适用于MLOps等领域，推动AI代理实现更高的自动化与适应性。
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关键要点
- 通过结合模型上下文协议（MCP）与代理间协议（A2A），构建灵活的多代理系统。
- A2A提供通信总线，MCP作为代理能力的通用语言。
- 分层的代理架构能够适应和演变，推动AI代理实现更高的自动化与适应性。
- 多代理系统设计方法提供了将编排逻辑与执行逻辑解耦的架构模式。
- 分层的A2A-MCP模式不仅限于MLOps，适用于任何需要动态协作和适应性访问能力的领域。
- 在代理驱动的范式中，目标是用动态的专业AI代理替代僵化的管道。
- A2A协议使得不同供应商的AI代理能够安全地跨系统通信，增强可扩展性。
- MCP作为标准化协议，允许AI系统连接到工具、服务和数据源，简化集成过程。
- MLOps工作流示例展示了如何自动化机器学习模型的验证和部署。
- Orchestrator代理负责协调高层目标，Validation代理专注于模型验证，Deployment代理负责模型部署。
- 分层架构的优势在于动态发现和弹性，能够适应新的业务需求而无需修改核心代码。
- 通过将A2A与MCP结合，构建出能够适应新复杂命令的系统，推动AI驱动的操作。
- 该架构模式为开发AI生态系统提供了强大的蓝图，能够快速整合新模型、工具和业务需求。
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