Agent Exchange (AEX)

生成式 AI（GenAI）已经在“最小可行产品”阶段停留了两年多。

我们构建了大量令人印象深刻的聊天界面，推出了编程副驾来自动补全或增强功能。AI 消费级订阅的增长已趋于平缓，企业市场似乎成了新的希望所在。业界普遍预测：2026 年将是“企业 AI 元年”。

但一个基本问题仍未解决：企业究竟如何将 AI 代理真正集成到业务流程中？

问题不在于 AI 本身的能力，而在于我们缺乏有效的集成模式。

重复的历史：服务发现的两次失败

企业架构师对此并不陌生。过去十年中，我们至少两次尝试解决“服务发现”问题，但都未能在复杂的多供应商环境中规模化落地。

• 服务网格（如 Istio） 曾承诺动态通告服务能力。但在实践中，它依赖严格定义的接口模式，并通过 DNS 手动注册服务——灵活性严重受限。
• 3GPP 的网络存储功能（NRF） 在 5G 核心网中试图实现类似目标。但注册是静态的，能力定义由标准组织控制，当服务迭代速度超过规范更新节奏时，系统便无法适应。

这两种方案的共同缺陷在于：能力注册是静态的、预先设定的。而现实世界是动态演化的。

令人担忧的是，当前的 AI 代理生态系统正在重蹈覆辙。

A2A 和 ACP 不够用

你可能会问：“我们不是已经有了 Agent-to-Agent（A2A）协议和 Agent Communication Protocol（ACP）吗？为什么还需要新东西？”

关键区别在于：A2A 和 ACP 是通信管道，而我们需要的是一个动态的劳动力市场。

A2A/ACP 定义了代理之间“如何通信”——消息格式、握手协议、点对点交互。它们是基础设施，但前提是：你已经确定了“由哪些代理完成什么任务”。

而在真实的企业场景中：

• 你无法在部署前准确判断哪个代理最适合某项任务；
• 代理的能力演进速度远超你的集成合约更新周期；
• 你希望引入多供应商竞争，而非绑定单一合作伙伴。

打个比方：A2A/ACP 是代理通信的 TCP/IP，而我们缺的是“招聘公告板”——一个能根据任务需求和预算动态匹配执行者的市场机制。

新模式：让工作主动寻找代理

如果把思路反过来呢？

不再由代理预先注册能力，等待工作流来查找；而是让工作流发布任务，由代理主动发现、评估并竞标。

这就是 Agent Work Exchange（AWE） 模式的核心思想。

当企业系统需要 AI 能力时，它不查询静态目录，而是向 AWE 发布一份工作规范，明确：

• 需要完成什么任务；
• 约束条件（如数据隐私、响应时间）；
• 评估标准；
• 信任与合规要求。

代理则订阅自己能胜任的工作类别。感兴趣的代理提交投标，内容包括：

• 与任务匹配的能力声明；
• 建议的处理方法或额外约束；
• 一个参考样本——在真实任务片段上的轻量级能力证明（而非空洞的宣传）。

工作流系统评估所有投标，授予合同，随即进入执行阶段。整个过程无需预先注册、无需接口协商、无需硬编码集成。

AWE 的核心组件

• 工作发布者：企业系统以语义化方式（自然语言 + 结构化元数据）发布任务，避免僵化的接口模式。
• AWE 总线：基于消息的骨干网络，支持代理按类别订阅任务。可区分内部代理（高信任）与外部代理（需合规审查）。
• 代理池：来自多个供应商的异构代理。借助 LLM 的语义理解能力，代理可自我评估与任务的相关性，突破传统能力注册的局限。
• 投标评估器：工作流端的逻辑模块，可基于规则、LLM 评分或混合方式评估投标。关键在于：用实际样本验证能力，而非依赖声明。
• 合同引擎：管理任务分配、执行监控与结果验证。支持单任务，也支持复杂工作流中多个子任务的合同聚合。
• 信任中介：处理声誉系统、审计日志、合规边界，确保外部代理在安全范围内运行。

为什么 AWE 更适合企业？

1. 多供应商竞争机制
   没有单一代理供应商能垄断你的流程。每次任务都由最适合的代理赢得。竞争驱动质量与效率提升。
2. 企业主权可控
   你运行自己的 AWE 实例，控制平面完全在企业边界内。协议可开放，部署由你掌控。
3. 无需许可即可扩展
   新代理只需订阅类别并提交投标，即可参与任务。无需审批、无需更新接口规范、无需启动集成项目。能力演进与业务需求同步。
4. 与现有标准互补
   AWE 不取代 A2A/ACP（通信层）或 MCP（工具调用层），而是位于更高层——决定“谁做”和“做什么”。不同层次，解决不同问题。

下一步：从模式到实践

AWE 目前是一个架构模式提案，而非现成产品。它需要被那些经历过服务发现“战争”的企业架构师们检验——尤其是那些已经看到 AI 代理集成正陷入“静态注册”陷阱的人。

真正的企业 AI 落地，不在于更多聊天机器人，而在于构建一个灵活、可竞争、可演化的代理协作市场。AWE 提供了一种可能路径。