当一个 Agent 不够用，行业开始让多个 Agent 互相协作。MCP 解决的是 Agent 怎么连工具，而 Agent 之间怎么对话，靠的是 A2A（Agent2Agent）这类协议。NIST 在其智能体威胁材料里，已把 MCP、A2A、ACP 并列列为「不安全协议」——A2A 的信任问题，和 MCP 一样被低估了。
MCP 与 A2A 到底怎么分工？
打个比方：MCP 是员工去操作公司系统（工具），A2A 是员工之间打电话派活。前者管的是「能不能动那个工具」，后者管的是「能不能信对面那个 Agent」。多智能体系统里，一个主管 Agent 把任务派给执行 Agent，执行 Agent 又可能调 MCP 工具——信任是层层传递的。
Agent 互联引入了哪些新的信任风险？
A2A 引入了几个 MCP 没有的问题：对面那个 Agent 是谁？它代表哪个组织？它返回的中间结果可不可信？如果不做身份与意图认证，恶意 Agent 可以混进协作网络，把任务引向错误工具，或泄露上游敏感上下文。这和 MCP 里的隐式信任传递是同一类病，只是发生在 Agent 之间。
多智能体协作的务实做法是什么？
在 Agent 间握手时做显式身份与能力声明；对跨组织的 Agent 协作，限定可委派的任务范围；给 Agent 间通信加审计日志，出问题能追溯是哪一环下的指令。把 Agent 之间的关系，当成公司间合作而非同事间闲聊来管理。
多智能体时代的信任模型要怎么重建？
多智能体不是把单 Agent 放大就行，信任模型必须重新设计。A2A 补上了通信这层，但信任这层，仍要靠框架与企业自己加。
一个最小可用的协作治理框架长什么样？
搭多智能体系统时，先画一张信任图：哪些 Agent 在同一组织内，哪些跨组织；任务委派链有多长。同一组织内可以宽松些，跨组织则必须显式身份认证与任务范围限定。给每条 Agent 间通信加审计日志，记录谁委派了什么、谁调用了哪个工具。一旦线上出问题，这张图与日志能让你在分钟级定位是哪一环被污染。把 Agent 协作当分布式系统来治理，而不是当几个聊天机器人拼在一起。协议提供连接，治理才提供信任——后者没有捷径。