/ 摘要
给单个 AI 智能体 30 多个工具，它的准确率会跌到 48%。答案不是更聪明的模型，而是互相协作的专业智能体。
多智能体系统才是真正落地的地方。
这场分享结合两个开放协议：用于智能体之间通信的 Google Agent-to-Agent（A2A），以及用于调用工具的 Anthropic Model Context Protocol（MCP），在 AWS 无服务器上构建多智能体工作流。
我们会搭一个系统：专业智能体通过 A2A 互相发现，通过 MCP 服务器调用工具，并在 Lambda、Step Functions 和 Bedrock 上完成编排。不需要常驻服务器。
内容包括：
- 在 Lambda 上部署 MCP 服务器，以及通过 AgentCore Gateway 零代码部署
- A2A 的智能体发现与任务委派
- 用 Step Functions 并行调用智能体，带重试和超时
- AWS 开源的 Strands Agents SDK
- 容易踩的坑：冷启动叠加、工具选择准确率、上下文窗口限制
- 什么时候值得用多智能体，什么时候单个智能体就够了
包含现场演示、协议、架构和代码。
Himanshu Sangshetti
Mem0 AI 工程师
印度，浦那