从广播到注册：AI 智能体如何互相发现

在多智能体系统中，发现机制就像神经网络——将分散的智能体连接成一个系统。Google 的 A2A 提供了灵活的广播能力；Prompits 的 Plaza 则提供了可持续、可扩展的结构化协作。随着智能体数量和复杂度的不断增长，基于注册的发现机制将成为多智能体生态系统的关键基础设施。智能体的未来不仅是更聪明的个体，而是更聪明的协作方式。Prompits是一个面向未来的开源多智能体系统（MAS）框架。?

Alvin Cho

595人浏览 · 2025-05-07 08:46:55

Alvin Cho · 2025-05-07 08:46:55 发布

在这里插入图片描述

在人工智能的世界里，协作就是力量。但在智能体真正协作之前，它们必须先发现彼此。就像人类需要通讯录或社交平台认识他人，AI 智能体也需要一套机制来互相找到对方。

今天我们来介绍两种智能体发现机制：
一是 Google 推出的 A2A（Agent-to-Agent）广播模型，
另一种是 Prompits 框架中的 Plaza（广场）注册机制。

为什么智能体发现如此重要？

现代 AI 系统正在从单一大型模型转向多智能体系统（MAS）——由多个自主、专业的智能体组成，共同完成复杂任务。

但这样的灵活性带来一个挑战：

智能体是自治的，它们可能随时上线、下线、迁移或更改能力。
系统是可扩展的，今天有 3 个智能体，明天可能就有 30,000。
为了适应环境与目标，智能体必须能够动态地找到适合的合作对象。

如果没有发现机制，智能体就像孤岛；
有了发现机制，智能体才能形成真正的智能生态系统。

A2A：基于广播的即时发现

Google 的 A2A 使用了一种轻量级的发现机制：广播自己的存在。

每个智能体在启动时会通过共享内存广播自己的能力（例如：“我会文本翻译”）。
其他智能体持续监听这条广播流，发现需要的协作对象后即可建立连接。

就像在一个广场大喊“我能生成图像！”，听到的人会主动与你对接。

这种机制适合短暂、临时的协作场景，尤其是在智能体数量较少的系统中非常有效。

Prompits Plaza：基于注册的可扩展发现

在 Prompits 框架中，采用的是结构化的注册机制：Plaza（广场）。

Plaza 更像是一个智能通讯录或注册中心：

每个智能体（在 Prompits 中称为 Pit）上线时会主动将自身信息（名称、技能、位置）注册到 Plaza。
这些信息被存储在结构化数据库中，其他智能体（如 Pathfinder 或 Planner）可以通过查询方式检索需要的协作对象。

为什么 Plaza 更适合大规模系统？

1. 本地化、专属目标的发现

随着系统规模增长，不可能让每个智能体都互相了解。
Plaza 可以根据以下条件进行分片（Sharding）：

地区（例如：华东节点 vs 北美节点）
领域（例如：医疗、金融、法律）
任务目标（例如：摘要 vs 检索）

这样，每个智能体只需关注本地、相关的对象，避免信息爆炸，提升发现效率。

2. 避免广播混乱

当智能体数量达到成千上万时，广播机制将变得嘈杂、冗余。

Plaza 的注册机制优势：

信息是持久的，不会因时间流逝而丢失。
结构化查询，支持分类、筛选、排序。
支持角色分层与权限控制，更加安全高效。

3. 模块化与分布式设计

Plaza 本身可以部署多个，每个子系统使用自己的 Plaza，无需将所有智能体聚集到一个中央池中。

这使 Prompits 支持去中心化智能协作，每个 Plaza 都能独立运作，并按需与其他 Plaza 同步。

广播 vs 注册：对比表

功能特性	A2A（Google）	Plaza（Prompits）
发现方式	广播 + 监听	注册 + 查询
信息存储	共享内存（短暂）	结构化数据库（持久、可检索）
应用范围	全局动态，适合快速交互	区域或任务范围，适合长期任务协调
扩展性	中等，易产生噪音	高，可支持成千上万个智能体
场景适配	临时协作、轻量发现	稳定协作、工作流协调