昨天看了周鸿祎和罗永浩的那个对话视频，关于Agent之间的协作，也聊了很多，这确实是未来最值得探索的方向。
老周应该做了不少Agent相关的的探索，并没有完全照搬Google的A2A协议，有些自己的思考。挺不错的。
Agent与Agent之间的协议，本质上不是一个技术协议，技术反而是最不重要的。
Agent的任务拆解与执行是人类真实工作流程的投射或叫投影，A2A协议本质是这种投影之间的协同，在不同文化的公司，这种协同可以是不一样的定义。

不仅协同规则的定义不一样，Agent角色自身的风格定义也完全不一样。

有的老板喜欢听人汇报PPT，享受PPT上铿锵有力朗朗上口的措辞：三板斧、四要素、五展望，那么员工的大部分工作时间就花在优化措辞和表达上。如果Agent要介入这家公司，那么提示词里，它们应该是一群985学校的中文系教授的角色。

有的老板是工程师出身，信奉“少说多做，数据驱动”，那么 Agent 的配置就会彻底不同。它们的提示词里不会出现“润色三段式汇报”这类任务，而是被训练成一群沉默但精准的“系统调度员”：自动抓取数据、判断异常、触发处理流程，并且在交互协议里设定“除非置信度高于 95% 否则不主动发起跨 Agent 沟通”。 在这类组织里，Agent 与 Agent 之间甚至不需要“对话”，只需要结构化、信号量式的状态同步——就像分布式系统里的节点，靠心跳和日志完成协作。

更进一步说，​Agent 的社会结构甚至会复刻组织的权力地图。

有的公司是“顶层驱动型”，一个高级战略 Agent 拆解任务，下发到执行层 Agent，层层汇报，这和谷歌的 A2A 中“调用-响应”模式很像；

但有些创业公司可能是“网状协商型”——几个 Agent 在协同协议上被允许互相“争论”，甚至能基于实时数据投票否决某个任务流，这更像是一种去中心化的自治组织（DAO）在数字世界的映射。

这也引出一个有趣的悖论：​越是希望用 Agent 提升效率的公司，越可能要先面对自身组织文化的透明化。

你无法部署一套与自己真实工作方式相悖的 Agent 系统，因为 Agent 之间的交互逻辑会像镜子一样，照出你的会议是否冗长、部门是否壁垒森严、决策是否依赖 PPT 或依赖真实数据。

而未来的 Agent 系统供应商，可能不会仅仅提供“标准协议”，而是要先成为组织文化诊断顾问。在为企业部署 Agent 集群之前，得先访谈员工、分析工作流，判断这家公司是“汇报型文化”还是“数据静默型文化”，是“领导驱动”还是“共识驱动”，然后再配置相应的 Agent 角色与交互规则。

换句话说，​Agent 与 Agent 的协议，最终是人类与人类的协作契约的数字显形。而一旦这样的系统开始运转，它又会反过来塑造人的工作方式——如果 Agent 之间习惯了用数据说话、减少冗余汇报，那么人类成员是否也会逐渐沉默、变得更重实效？这或许才是 Agent 协同带来的更深层革命：​不是 Agent 在学习人类，而是人类与 Agent 在一起演化出一种新的组织智能形态。

一点点思考，供大家讨论。
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