让多个 Agent 互相交流，实际上存在两条不同的技术路线：一条是多 Agent 编排框架，解决"同一套代码里多个 Agent 怎么协作"；另一条是通信协议标准，解决"不同厂商、不同机器上的 Agent 怎么互相说话"。这两类东西经常被混在一起讨论，导致选型时容易跑偏，分开看会清楚很多。
一、协议标准：A2A
目前唯一被广泛采纳的 Agent 互操作标准是 A2A（Agent2Agent）。它由 Google 发起，目前已捐给 Linux Foundation，技术指导委员会成员包括 AWS、Cisco、Google、IBM、Microsoft、Salesforce、SAP、ServiceNow。
A2A 与 MCP 是互补而非竞争关系：MCP 管 agent↔工具，A2A 管 agent↔agent。为避免误用，官方文档专门澄清了它"不是什么"：
- 不是 Agent 开发框架——那是 LangGraph、CrewAI、ADK 这类框架的职责；
- 不是 sub-agent 或工具调用协议；
- 不是 Slack、Discord 那样的聊天软件，而是机器对机器的自主通信协议。
官方提供 Python、JavaScript、Java、C#、Go、Rust 六种语言的 SDK，规范文档见 a2a-protocol.org。
适用判断：如果需求是跨平台、跨公司、跨机器对接，A2A 是目前唯一答案；如果只是自己玩几个 Agent，用它属于杀鸡用牛刀。
二、多 Agent 编排框架（需要写代码）
这一层的共同点是：多个 Agent 跑在同一套程序里，由框架负责调度与消息传递，差别主要在控制粒度和上手成本。
| 框架 | 风格 | 特点 |
|---|---|---|
| AutoGen（微软） | 对话驱动 | Agent 之间像开会一样用自然语言互聊，最贴近"Agent 自己交流"的直觉 |
| CrewAI | 角色扮演 | 给每个 Agent 设定 role / goal / backstory，组成一个 crew |
| LangGraph | 图状态机 | 把 Agent 交互画成有向图，可控性最强，学习曲线最陡 |
| MetaGPT | SOP 驱动 | 模拟一家软件公司：产品经理→架构师→工程师 |
| OpenAI Agents SDK | 轻量 | 核心机制是 handoff（交接） |
| AgentScope（阿里） | 消息原语 | 偏分布式工程底座 |
选型主要看你要"省事"还是"可控"：想快速搭起来选 CrewAI，想精细控制流转选 LangGraph，想让 Agent 自由对话选 AutoGen。
三、开箱即用的两个方案（不用写代码）
1. Cherry Studio 的 Agent Session 互发消息
Cherry Studio 内置了会话间通信能力。Agent 持有 session_list、session_send、session_search 这一组工具，可以列出其他活动会话、直接给对方发消息、并要求异步返回结果。建几个不同角色的 Agent（比如"出题""审题""批改"），它们之间就能直接通信，不需要任何额外配置。
2. Claude Code 的 Agent Teams
一个会话作为团队负责人，队友各自拥有独立的 context window，可以直接互相发消息、共享任务列表、自行认领工作，也可以绕过负责人直接找任意队友对话。启用方式是在 shell 或 settings.json 中设置 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1，且必须是交互式会话——headless（-p）模式下不会生成队友。官方文档见 code.claude.com/docs/en/agent-teams。
官方给出的适用场景是并行研究、竞争性假设调试、跨层协调；而顺序任务、同文件编辑、强依赖的工作，单会话反而更高效——因为 Agent Teams 的 token 消耗明显更高。
还有一类属于单向委派而非双向对话：通过 code-mate 系列技能调用 Codex、Gemini、Qwen 等外部编码 Agent，适合"派活—收结果"，不适合"商量"，性质与上面两者不同。
四、选型建议
- 只需角色分工协作（备课、出题、审校这类）：直接用 Cherry Studio 会话互发消息，零成本。
- 想体验 Agent 自主讨论：先试 Claude Code Agent Teams，或在本地跑 AutoGen。
- 需要跨平台、跨机器对接：才需要引入 A2A。
- 需要工程化、可控地编排复杂流程：LangGraph。
判断依据其实只有一条：你是想让 Agent 自主讨论出结论，还是由你指定分工、它们各干各的。前者需要对话机制（AutoGen、Agent Teams），后者只需要任务分发（会话消息、handoff、LangGraph）。
注：本文整理自 2026 年 9 月的资料。A2A 规范与各家框架迭代较快，具体接口以官方文档为准。