Arch Day 143
Arch Day 143: AI Agent框架 — LangGraph、MCP与A2A协议
AI Agent不是"更聪明的聊天机器人"，而是能自主规划、使用工具、迭代执行的AI系统。2026年Agent框架的核心竞争已从"谁的功能多"转向"谁的协议标准被采纳"——MCP和A2A正在成为行业标准。
2026-08-20
第六阶段 - LLM与AI架构AIAgentLangGraphCrewAIMCPA2A工具调用多Agent
日期: 2026-08-20 (Day 143) 阶段: 第六阶段 - LLM与AI架构 标签: #AIAgent #LangGraph #CrewAI #MCP #A2A #工具调用 #多Agent
核心概念
一句话定义
AI Agent不是"更聪明的聊天机器人"，而是能自主规划、使用工具、迭代执行的AI系统。2026年Agent框架的核心竞争已从"谁的功能多"转向"谁的协议标准被采纳"——MCP和A2A正在成为行业标准。
知识点详解
1. 框架全景对比
| 框架 | 发布者 | 架构模式 | 学习曲线 | MCP支持 |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph v1.0 | LangChain | 有向图(状态机) | 中-高 | 是 |
| CrewAI | 开源 | 角色Team(任务委派) | 低 | 社区 |
| OpenAI Agents SDK | OpenAI | Agent转交+Guardrails | 低-中 | 官方 |
| Claude Agent SDK | Anthropic | Tool Use+MCP原生 | 低-中 | 创始者 |
| Google ADK | 代码优先+多Agent | 中 | 官方 |
2. 架构模式
- ReAct: 思考→行动→观察循环，最基础
- Plan-and-Execute: 先完整计划，再逐步执行，适合复杂多步任务
- Multi-Agent: 多个Agent分工协作(CrewAI最直观)
3. MCP协议 — AI的USB-C
Model Context Protocol: AI Agent如何调用工具的统一标准。
- Anthropic 2024.11发布，2025.12捐赠给Linux Foundation AAIF
- 共同创始者：OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, AWS
- 2026.3月SDK月下载量达9700万次
- 类比：USB-C统一了充电接口，MCP统一了AI工具接口
4. A2A协议 — Agent间通信
Agent-to-Agent Protocol: Agent之间如何委派任务。
- Google主导发起
- MCP解决"Agent→工具"，A2A解决"Agent→Agent"
- 两者互补，均在AAIF治理下
5. 关键能力对比
| 能力 | LangGraph | CrewAI | OpenAI SDK | Claude SDK |
|---|---|---|---|---|
| 状态持久化 | 原生外部存储 | 有限 | 内置 | 通过MCP |
| Human-in-Loop | 一流API | 有 | 有 | 有 |
| Memory | 长期+短期 | 短期 | Session级 | MCP Server |
| 生产成熟度 | 最高(v1.0) | 中 | 增长中 | 增长中 |
面试题
问题：MCP和Function Calling有什么区别？
回答：Function Calling是单个LLM调用工具的机制（模型生成函数名+参数）。MCP是跨模型、跨框架的工具连接标准——定义了工具如何被发现、描述和调用，让同一个MCP Server可以被Claude、GPT、Gemini等任何支持MCP的模型使用。Function Calling是实现层，MCP是协议层。