主要观点：人工智能正从实验原型向关键任务企业级基础设施发展，三种创新架构模式（MCP、A2A、功能调用）将定义生产级 AI 解决方案。
关键信息：

• MCP：将上下文视为架构组件，解决 LLM 在处理状态、应用特定内存和上下文窗口方面的限制，通过索引和检索最相关数据实现连续性，适用于直接客户支持、个性化聊天机器人等企业用例。
• A2A：在多代理系统中创建代理通信级别、委托协议和共享状态的方法，专注于代理使用共享模式等进行自主协商和协作，适用于复杂工作流。
• 功能调用：将 LLM 从文本生成器转变为任务编排，通过组织动作序列和执行工具来完成任务，需要考虑敏捷开发等实施细节。
  重要细节：
• MCP 工作方式：不包含先前用户动作的静态指令，而是索引和检索相关数据。
• A2A 实施细节：关注代理使用共享模式等，在金融分析等领域有应用。
• 功能调用架构概述：LLM 作为规划引擎，组织动作并 orchestrate 工具执行。
• 选择模式：比较了三种模式的焦点、适用场景和关键优势。
• 实施路径：从小开始，逐步构建各层。
• 架构考虑：MCP 需良好向量数据库等，A2A 要明确代理边界等，功能调用要处理错误等。
• 生产考虑：都需高级监控等，分阶段推出并测试。
• 收敛的好处：整合三种模式可创建企业 AI 生态系统，成熟企业已在使用。
  总结：MCP、A2A 和功能调用是下一代企业 AI 解决方案的基础工具，各有特点，组织应根据主要用例选择并逐步采用，以实现更有效的 AI 架构。