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# 结论
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代理人工智能的格局继续快速发展，为组织提供了构建智能、自主系统的强大新方法。本指南探讨了成功实施的三个基本组成部分：提供基础的*框架*、提供环境的*平台*、支持通信的*协议*以及扩展功能的*工具*。

随着框架的成熟，可以预期互操作性将得到提高，[模型上下文协议 (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/) 等协议实现标准化，自治代理的编排功能也将更加复杂。如今，在这些框架中积累专业知识的组织将完全有能力构建越来越自主、智能的代理，从而带来可观的商业价值。

平台提供了代理系统运行的执行、治理和生命周期环境。他们处理身份、安全边界、可观察性、内存管理、会话接地以及与工具和数据的安全交互等问题。在 AWS 环境中，托管代理运行时和编排服务等平台允许组织大规模部署、监控、发展和管理自治代理和代理系统。平台将基础框架与现实世界的运营需求联系起来。

代理协议的选择代表着一项战略决策，它在眼前的开发需求与长期的灵活性和互操作性之间取得平衡。通过优先考虑开放协议并创建适当的抽象层，组织可以构建能够适应不断发展的技术的代理系统，同时满足当前的业务需求。

对于大多数组织来说，由于其开放的标准、不断增长的生态系统、对 agent-to-agent通信模式的支持以及工具集成能力，MCP是一个坚实的基础。 AWS [已将 MCP 和 Agent2Agent (A2A) 视为战略协议，积极为它们的开发做出贡献，并在 SDK 等服务中实施它们。Strands Agents](https://strandsagents.com)通过将 MCP 或 A2A 与适当的框架原生工具和元工具一起使用，您可以构建既能提供即时价值，又能适应未来创新的代理系统。