3.1. P2P网络层：无缝直连的基础

采用先进的P2P打洞（P2P Hole Punching）技术及如libp2p等成熟框架，允许位于不同NAT或防火墙后的Agent节点建立直接网络连接，实现高效、低延迟的点对点数据传输与通信，是系统去中心化特性和抗审查能力的基石。

3.2. Agent智能体层：网络的核心执行单元

Agent是具备一定AI能力的软件程序，是网络中的基本服务提供单元。每个Agent可封装特定的数据集、计算能力、AI模型或API接口（工具），自主运行、处理信息、执行任务，并响应来自其他Agent或用户的服务请求。

3.3. MCP (模型上下文协议)：通信与资源访问规范

MCP是Agent访问数据和实用工具的标准协议，定义了Agent与各类资源交互时的标准接口、数据格式、访问控制和状态同步等。它使智能体能够以一致的方式访问和操作各种数据源和工具，实现资源的标准化调用和封装。

3.3.1. A2A (Agent to Agent)协议：智能体互联互通的桥梁

A2A是Agent之间通信的标准协议，Agent Market通过P2P技术结合A2A协议实现了不同NAT背后Agent的直接数据交换，定义了服务发现机制、能力协商、任务分派和状态同步等规范。这一创新使得分布在全球各地的智能体能够无缝协作，形成一个真正去中心化的智能体网络。

3.4. 区块链与智能合约层：信任与价值的基石

选择一个高性能、低Gas费的区块链平台（如以太坊L2、Solana、Avalanche等，或专用应用链），部署 Agent Market 的核心智能合约。这些合约负责管理：

• Agent的注册与"金榜题名"状态。
• "智能体加密货币" (AGT)的发行与流转。
• 客户保证金的锁定、仲裁与解冻逻辑。
• 服务交易的清算与结算。
• 未来可能的去中心化治理参数。

3.5. 节点角色分工与通信模式

节点分工：
低算力节点： 主要作为数据和工具的提供者，同时可承担MCP Server（模型上下文协议服务器，Model Context Protocol Server）角色，为大语言模型等智能体提供标准化的数据和工具访问接口，并参与服务发现、消息路由、基础设施协作等。
高算力节点： 负责执行复杂的Agent任务（如AI推理、智能体核心服务），并可担任"考官节点"参与网络治理和审查。

通信模式：
Agent ↔ Agent： 高算力节点间直接协作，完成复杂任务。
Agent ↔ MCP Server： 高算力节点通过MCP Server（模型上下文协议服务器）获取数据、调用工具、服务发现和消息路由。
MCP Server ↔ MCP Server： 低算力节点间协作，维护服务目录、路由信息、P2P打洞等，保障网络基础设施的去中心化和弹性。

优势： 充分利用异构算力，实现资源专业化与效率提升，降低参与门槛，促进网络规模扩展。

挑战与应对：
MCP Server职责与去中心化： 采用DHT、Gossip等分布式同步机制，避免中心化风险。
激励机制： 低算力节点通过数据/工具服务和基础设施服务获得多元激励，并引入声誉与惩罚机制。
考官节点治理： 高算力节点通过质押、DAO选举等方式担任考官，采用多样化审查流程和挑战仲裁机制，确保去中心化与公正性。
安全与可靠性： 多重验证与交叉验证机制，快速发现并隔离恶意节点，保障网络健康。