手搓生产级 AI Agent 系统（6）：系列总结——从 ReAct 到 MCP 的完整架构全景
前言：从 50 行到完整 Agent 平台
五篇文章，从一行while not done开始，到支持 A2A 通信和 MCP 工具生态的完整 Agent 系统。这个系列的目标就是一个：不依赖框架，从零理解并实现生产级 AI Agent。
这篇文章做三件事：回顾架构全貌、汇总关键数据、给出后续方向。
一、五篇回顾
| 篇 | 核心交付 | 关键数据 |
|---|---|---|
| 1. ReAct 核心循环 | 50 行实现 Thought→Action→Observation 循环，三种输出解析策略对比 | JSON 解析失败率 23% → 精确正则在 4% |
| 2. 工具系统 | 装饰器注册、参数自动校验、三层安全沙箱、执行追踪 | 工具描述质量导致 5 倍误调用率差异 |
| 3. Agent 集成 | ReAct + 工具系统完整集成，四层停止条件，动态上下文管理 | 成功率 90%，比 LangChain 省 38% Token |
| 4. A2A 协议 | Agent 间通信：广播/点对点/委托三种模式，统一消息格式 | 双 Agent 协作比单 Agent 成功率 +15% |
| 5. MCP 协议 | 工具即插即用：JSON-RPC 通信， |