Cross Agent Chat 是一个专为多智能体（Agent）协作设计的标准化通信工具，旨在解决不同 AI 代理之间高效、可靠的信息交互问题。它通过统一的接口和协议，让开发者能够在复杂的分布式系统中轻松实现跨 Agent 的消息发送与接收，而无需关注底层通信细节。该工具的核心能力在于支持通过 `sessions_send` 向指定目标 session 发送结构化消息，并自动等待响应，从而构建松耦合但高可用的协作流程。无论是询问其他 Agent 的能力边界，还是发起任务委托或协同处理复杂问题，Cross Agent Chat 都提供了一套清晰、可扩展的交互范式。其设计充分考虑了实际工程中的常见问题，如会话发现、超时控制、权限校验等，确保在真实生产环境中稳定运行。借助这套机制，多个专用 Agent 可以像人类团队协作一样无缝配合，显著提升自动化流程的整体效率与智能化水平。
核心功能特点
- 支持通过 `sessions_list` 动态发现活跃的 Agent session，包括 key、label、类型及最后活动时间
- 使用 `sessions_send` 实现跨 Agent 标准化消息发送，支持以 sessionKey 或 label 定位目标
- 内置超时控制与异步响应机制，默认 30 秒等待回复，避免无限阻塞
- 提供清晰的错误提示与故障排查指南，帮助快速定位 session 不存在或无响应等问题
- 强调友好沟通规范，建议发送前打招呼、明确需求并保持消息简洁友好
适用场景
Cross Agent Chat 特别适用于需要多个专用 AI 代理协同工作的场景。例如，在一个大型自动化工作流中，一个数据分析 Agent 可能需要将处理后的结果传递给代码生成 Agent 来自动生成测试脚本；此时，前者可通过 Cross Agent Chat 向后者发送结构化请求，并等待其返回生成的 Python 代码。另一个典型用例是任务路由：当一个用户请求涉及多个领域时（如同时需要翻译、摘要和格式优化），主协调 Agent 可先查询可用子 Agent，再通过此工具分别调用相应服务，实现智能化的分工协作。此外，在 DevOps 或监控系统里，告警 Agent 发现异常后，可立即通知负责修复的开发 Agent，触发快速响应闭环。所有这些场景的共同点在于：系统由多个功能独立的 Agent 组成，它们之间必须保持低延迟、高可靠的通信链路。Cross Agent Chat 正是为此类分布式智能系统设计的基础设施，它屏蔽了通信复杂性，让开发者更专注于业务逻辑而非消息传递机制本身。