分离横向与纵向通信
A2A 面向智能体之间的协作，包括能力发现、任务交换、结果返回和长任务跟踪。MCP 将 AI 应用连接到工具、API 和数据源。典型架构中，智能体通过 A2A 协作，每个参与者通过 MCP 或常规服务接口访问自己的工具。
混合两个层次会产生强耦合：智能体必须了解伙伴的内部工具，替换一个实现就会破坏整个流程。
发布能力契约
智能体卡片应说明用途、技能、输入输出类型、交互模式、认证要求和限制。它是机器可读契约，不是营销介绍。需要对模式进行版本管理，并明确时延、幂等和取消行为。
规划器只能从已批准注册表选择端点，不能接受用户内容中的任意地址。内部和外部智能体应属于不同信任区。
委派有限权限
请求应携带调用智能体身份、与用户或流程的关系以及狭窄的委派范围。接收方不能继承发起方全部权限。短期权限应按任务、系统、时间、数据范围和动作限制。
再次委派时必须保留权限链，从而明确谁发起动作、谁选择执行者以及哪项策略允许执行。
让执行可观测
同一关联标识应连接原始目标、智能体消息、工具调用、策略决定、人工批准和下游结果。保存可验证事件，而不是模型隐藏推理：请求、所选能力、脱敏参数、结果和状态变化。
监控任务成功率、转交次数、重试、等待人工时间、成本、策略拒绝和悬空流程。
为故障和替换设计
预先定义超时、重试、补偿、人工升级和智能体不可用时的行为。长任务应在重启后继续且不重复执行。当单个智能体可以被替换、停止或撤销权限而不破坏业务流程时，架构才真正达到企业级。