本文系统解析人工智能之间交流的机制与落地实践，核心结论是采用“自然语言+结构化消息”的混合范式，并以事件流解耦与RPC强契约为主干，配合语义对齐、角色编排与可观测治理确保性能与合规。文中对比自然语言、JSON、Protobuf与FIPA-ACL的优劣，梳理Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、gRPC、ROS 2、MQTT等传输与生态选型，并强调NIST与Gartner提出的可信评估与风险治理要点。结合边缘与联邦学习场景，提出安全加密、审计与策略即代码的组织能力建设，预测智能体网络与可验证函数调用将成为未来趋势，实现高效、透明与可问责的AI-to-AI通信体系。