随着大模型 (LLM) 的发展，它们已经不仅仅是能够生成文本的工具，而是进化成具备推理、规划和使用工具能力的自主智能体。人工智能的下一个前沿并非仅仅在于更聪明的模型，而是更有效的智能体协作。我们正步入智能体 AI 时代，在这个时代，智能体必须协同工作以实现复杂的目的。但要使这些系统可靠、可扩展和安全，一个至关重要的要素是：精心设计的通信。本文将探讨如何通过结合经典软件设计模式和模型上下文协议 (MCP)，为构建银行和金融系统中所需的稳健多智能体系统奠定强大的基础，尤其是在信任、可审计性和实时性能至关重要的场景下。
智能体通信：Agentic AI 的瓶颈
当前基于 LLM 的智能体已经可以执行任务规划、记忆历史交互以及调用 API 等复杂操作。然而，当从单个智能体扩展到多智能体系统 (LLM-MAS) 时，核心挑战也随之从智能体内部的推理转变为智能体之间的通信与协调。这些系统需要目标一致、共享上下文和具有弹性的工作流。但目前大多数的实现都依赖于临时性的消息传递或硬编码集成，这些系统在复杂性面前迅速崩溃。因此，我们需要一个可重用、有原则的框架来构建智能体之间的通信，确保数据安全，并能应对金融领域高并发的需求。
设计模式：构建多智能体系统的蓝图
软件设计模式是解决反复出现的架构问题的经过验证的模板。 虽然长期以来一直被用于传统的分布式系统，但它们与基于 LLM 的多智能体系统的相关性才刚刚开始被探索。诸如中介者模式 (Mediator)、观察者模式 (Observer)、发布-订阅模式 (Publish-Subscribe) 和代理模式 (Broker) 等模式可以被重新用于为智能体生态系统带来模块化、可扩展性和可解释性。例如，在中介者模式中，一个中心智能体管理所有智能体之间的交互，降低耦合性并提高可追溯性。观察者模式则允许智能体订阅并响应特定事件，实现异步通信。发布-订阅模式则进一步解耦了智能体之间的依赖关系，提高了系统的灵活性和可扩展性。
模型上下文协议 (MCP) 则是在运行时启用这些模式的关键。它是一个结构化的、基于 JSON-RPC 的协议层，用于标准化智能体调用工具、共享上下文以及相互通知更改的方式。MCP 提供了消息传递的基础，而设计模式则提供了结构化的逻辑。通过 MCP，我们可以规范化智能体之间的交互，确保数据传输的安全性和可靠性。
中心化 vs. 去中心化架构：设计模式的实际应用
在中心化架构中，单个协调器智能体（通常是基于 LLM 的“主管”）管理专用智能体之间的任务流程。这种模型与中介者模式密切相关，中心智能体调解所有交互，从而减少耦合并提高可追溯性。MCP 在此设置中发挥着基础性作用，它抽象了工具访问和数据检索。例如，在欺诈检测系统中，多个智能体可能会从不同的角度分析行为 – 统计、基于规则或基于图 – 但将其见解报告给计算最终风险评分的中心智能体。此中心智能体使用 MCP 以统一的方式与外部数据库和 API 交互，同时以结构化的方式编排智能体间通信。在金融反欺诈场景中，中心化架构便于集中控制和管理，符合金融行业对合规性的严格要求。根据麦肯锡的报告，使用中心化架构的金融机构在欺诈检测方面的效率提高了 20%-30%。
然而，中心化模型并非没有折衷。虽然它简化了调试和治理，但它可能会引入单点故障并限制高并发下的响应能力。尽管如此，它在控制、可审计性和连贯规划方面的优势使其特别适合在受监管的环境中使用，例如投资银行工作流程，在这些工作流程中，可追溯性和人工监督至关重要。
相比之下，去中心化架构将协调负担分配给各个智能体。在这里，通信通常遵循观察者或发布-订阅模式，智能体响应共享资源的变化，而不是依赖中央协调器。MCP 通过其资源通知功能（通过服务器发送事件 (SSE) 实现）促进了此模型。例如，在投资组合管理中，各种智能体 – 一个监控波动性，另一个分析情绪，另一个跟踪流动性 – 订阅实时市场数据流。每个智能体独立处理其流，以近乎实时的速度响应变化。该架构避免了消息瓶颈，并实现了可扩展、有弹性的行为，即使在数据激增的情况下也是如此。根据一项对冲基金的研究，采用去中心化架构进行量化交易可以将交易延迟降低 15%-20%。
然而，去中心化引入了同步、共享理解和协调开销方面的挑战。虽然智能体自主运行，但在没有中央控制的情况下，确保其行动与统一目标保持一致变得更加困难。这就是为什么许多生产系统采用混合模型，将集中式规划与去中心化执行相结合。
代理模式：通过间接性扩展通信
这个领域中最关键和最被低估的模式之一是代理模式。在此模型中，通信通过中间“代理”路由，该代理处理服务发现、请求路由和资源抽象。MCP 服务器本身就是代理角色的典范：它们在 LLM 客户端和外部工具之间进行调解，提供一致的 API 来访问从数据库到代码执行环境的所有内容。
在金融系统中，智能体可能需要与交易系统、合规性数据库或新闻提要进行交互，代理模式确保通信保持松散耦合。智能体无需在每个智能体中嵌入复杂的集成逻辑，而是通过 MCP 代理路由请求 – 从而提高可维护性和模块化。此外，此设置支持细粒度的访问控制、安全的数据处理和 QoS 实施，这在金融和企业环境中至关重要。
通过 MCP 实施时，代理模式还有助于通过在单个经过审计的接口中集中消息调解、日志记录和身份验证来防止中间人 (AiTM) 攻击。例如，在股票交易系统中，一个代理智能体可以负责接收来自不同数据源的市场数据，并将这些数据转发给订阅了该数据的其他智能体。该代理智能体可以验证数据源的身份，并加密数据传输，以防止恶意攻击者篡改数据。
设计模式与 MCP 如何助力金融和银行系统
金融应用可以从精心设计的智能体通信中受益匪浅。从实时欺诈检测和投资组合优化到复杂的并购工作流程，这些领域需要：
- 低延迟和高吞吐量
- 严格的合规性和可审计性
- 压力下可靠的协调
- 强大的安全性和数据治理
由 MCP 启用的设计模式使系统架构师能够自信地组合这些行为。在欺诈检测管道中，观察者模式确保智能体可以毫秒级地响应新交易。在投资咨询平台中，中介者智能体可以协调专业风险评估器的分析。代理模式消除了集成复杂性，从而可以更轻松地随着法规、API 或数据源的变化而发展系统。
最重要的是，这些模式提高了可解释性——金融领域的一项关键要求。当智能体行为遵循可识别的架构模板时，更容易检查、审计和认证 – 不仅对于开发人员，对于合规官和监管机构也是如此。根据一份行业报告，采用基于设计模式的金融系统，其审计成本可以降低 10%-15%。
给系统架构师的五个关键见解
- 通信结构定义了多智能体 AI 中的系统行为。如果没有明确的通信设计，智能体就会陷入混乱。
- 设计模式为组织通信提供了可重用的支架 – 平衡了模块化、可扩展性和可维护性。
- MCP 充当这些模式的执行层，提供安全、结构化的消息传递、工具调用和上下文共享。
- 中心化模式（例如，中介者）最适合于可解释和可审计的系统；去中心化模式（例如，观察者、发布-订阅）在动态、实时环境中更好地扩展。
- 代理模式提供了粘合剂 – 以标准化、可审计的方式解耦通信并保护消息流。
结论：一次一个模式，设计未来
智能体 AI 不仅仅是模型能力的一次飞跃 – 它是一场系统设计革命。我们现在正在构建 AI 生态系统，而不仅仅是 AI 模型。正如互联网通过 TCP/IP 等协议进行扩展一样，智能体 AI 将通过 MCP 等协议和构建通信的模式进行扩展。在金融领域，这意味着需要一种全新的思维方式，即不仅仅关注单个智能体的能力，更要关注如何构建一个能够协同工作、高效解决复杂问题的多智能体系统。
例如，在自动化投资组合管理场景中，可以构建一个多智能体系统，其中一个智能体负责收集市场数据，另一个智能体负责分析风险，还有一个智能体负责执行交易。这些智能体通过 MCP 和设计模式进行通信，确保系统能够高效、安全地运行。
如果您在金融或企业自动化等高合规性领域工作，那么现在是深思熟虑地构建这些系统的时候了。将经典设计模式与 MCP 结合使用，不仅为您提供了一个工具包，还为您提供了一个蓝图 – 用于构建智能、可靠且面向未来的多智能体系统。这种结合不仅可以提高系统的性能和可靠性，还可以确保系统符合金融行业严格的合规性要求。