Agent-to-Agent 网络¶

核心判断¶

人与 Agent 的交互解决的是“个体如何使用 AI”。Agent 与 Agent 的交互解决的是“组织如何被 AI 重新编排”。

当企业内部存在多个部门、多个流程、多个角色和多个专业能力时，不能把所有能力塞进一个超级 agent。更可控的方式是建立 Agent-to-Agent 网络：

每个 agent 承担明确职责。
agent 通过消息、事件、查询和任务委托协作。
harness 负责权限、路由、审计和状态管理。
agent 的组织结构反过来影响人的组织结构。

未来组织中的沟通比例会发生变化：人与人直接同步减少，人与 agent 交互、agent 与 agent 协作增加。

参考 Zenoh 的思想¶

Agent-to-Agent 网络可以参考 Zenoh 一类系统的思想：用统一的数据空间、主题/键表达、发布订阅、查询和分布式路由来连接节点。

这里不是说第一阶段必须引入 Zenoh，而是借鉴它的架构直觉：

不把所有通信写成点对点接口。
用主题或 key expression 表达任务、事件、资源和能力。
支持发布订阅，也支持查询。
支持局部自治和全局路由。
让节点可以松耦合加入网络。

Agent 网络抽象¶

flowchart TD
    Bus["Agent Message & Data Bus"]
    UserAgent["员工助理 Agent"] --> Bus
    RD["研发 Agent"] --> Bus
    MKT["市场 Agent"] --> Bus
    HR["HR Agent"] --> Bus
    FIN["财务 Agent"] --> Bus
    OPS["行政后勤 Agent"] --> Bus
    Policy["Policy Agent"] --> Bus
    Eval["Eval Agent"] --> Bus
    Bus --> Tools["Tool Plane"]
    Bus --> Memory["组织知识与任务状态"]

通信类型¶

Event¶

用于通知状态变化。

示例：

text task.issue.created workflow.reimbursement.waiting_approval document.marketing.copy.generated ci.pipeline.failed

Command¶

用于请求某个 agent 执行动作。

示例：

text rd_agent.create_pr marketing_agent.generate_campaign_plan finance_agent.precheck_reimbursement ops_agent.create_procurement_ticket

Query¶

用于查询信息。

示例：

text policy.query employee.lookup campaign.performance.query repo.context.search

Artifact¶

用于传递结构化产物。

示例：

text draft_document test_report approval_summary customer_research_brief

Agent 组织结构¶

第一阶段建议采用三层 agent 结构：

```text 入口层 - 员工助理 Agent - 部门入口 Agent

专业层 - 研发 Agent - 市场 Agent - HR Agent - 财务 Agent - 行政后勤 Agent

治理层 - Policy Agent - Audit Agent - Eval Agent - Routing Agent ```

入口层负责理解人的意图，专业层负责完成业务任务，治理层负责约束、记录和评估。

Agent 组织如何影响人的组织¶

当 agent 网络成熟后，组织结构会从“人找人”逐步转向“人找任务入口，agent 找能力节点”。

这会带来几类变化：

管理者从派活转向设计目标和规则。
业务骨干从重复答疑转向沉淀工具和模板。
一线员工从等待协调转向直接发起任务。
职能部门从人工处理请求转向维护服务型 agent。
IT 和研发从建系统转向建设可复用能力网络。

关键风险¶

Agent-to-Agent 网络不能失控扩张。需要从第一天设计约束：

每个 agent 的职责边界清晰。
每条消息都有来源、权限和 trace。
高风险命令需要 policy gate。
agent 不能绕过 tool plane 直接访问数据。
失败、冲突和循环调用必须可检测。

第一阶段落地方式¶

先不要做复杂分布式网络。建议先实现一个逻辑上的 agent bus：

text agent_bus - publish(event) - request(command) - query(topic) - subscribe(pattern) - trace(message_id)

初期可以由单体后端或队列实现，等业务复杂度上来后再评估是否引入 Zenoh、NATS、Kafka、Redis Streams 或其他消息基础设施。