CrewAI 如何处理智能体之间的通信和信息传递？

1. 基于任务上下文的单向传递

CrewAI 的通信机制以任务上下文传递为核心。智能体之间不直接"对话"，而是通过任务依赖链实现信息流动：前序任务的输出自动注入后续任务的提示词中。这种设计使信息流清晰可追溯，当输出出现问题时，可以精确定位到是哪个智能体的哪个环节出现了故障。

2. 委托与询问机制

启用 allow_delegation 后，智能体可以主动发起跨角色协作：

• 任务委托：当一个智能体识别到需要其他专长的子任务时，可以自动将子任务委派给对应的智能体执行
• 信息询问：智能体可以向队友提出具体问题，获取所需信息后再继续自身任务

这种机制使 CrewAI 的协作更接近人类团队的自然交互模式，而非预定义的固定流程。

3. 共享记忆与知识源

CrewAI 提供统一的记忆系统，所有智能体可以共享团队记忆（除非显式设置了私有作用域）。记忆系统使用 LLM 在保存时自动分析内容、推断作用域和重要性，在检索时通过复合评分（语义相似度 + 时间衰减 + 重要性权重）返回最相关的上下文。此外，知识源（Knowledge Sources）允许智能体通过语义搜索从文件、文档、URL 等来源检索相关事实。

4. MCP 与 A2A 协议支持

CrewAI 已原生支持模型上下文协议（MCP）和智能体间通信协议（A2A）。自 v1.10（2026 年 3 月）起，任何符合 MCP 标准的工具服务器（数据库、工单系统、内部 API）都可以暴露给 CrewAI 智能体，无需编写自定义适配器；A2A 支持则使 CrewAI 智能体能够与其他平台（如 Amazon Bedrock）构建的智能体进行互操作通信。