人工智能技術(shù)的快速發(fā)展催生了智能體（Agent）的廣泛應(yīng)用，但系統(tǒng)間的協(xié)作障礙逐漸顯現(xiàn)。模型無(wú)法直接訪問(wèn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、工具調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、多Agent協(xié)作缺乏規(guī)范等問(wèn)題，成為制約AI規(guī)模化落地的核心瓶頸。

這種情況下，智能體（Agent）之間的協(xié)作與通信是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵。由此，MCP（模型上下文協(xié)議）、ANP（Agent網(wǎng)絡(luò)協(xié)議）和 A2A（Agent到Agent協(xié)議）相繼成為支持 AI Agent通信和協(xié)作的重要協(xié)議和框架。

三種協(xié)議各有獨(dú)特的設(shè)計(jì)和目標(biāo)，旨在增強(qiáng)AI Agent能力，都反映了AI Agent從單一模型向多Agent協(xié)作發(fā)展的趨勢(shì)。本文，王吉偉頻道將從定義、架構(gòu)、場(chǎng)景、聯(lián)系與區(qū)別等方面簡(jiǎn)單科普這三種協(xié)議，幫助大家快速了解AI Agent領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。

MCP（Model Context Protocol）

在AI應(yīng)用中，大型語(yǔ)言模型（LLM）需要訪問(wèn)外部數(shù)據(jù)和工具來(lái)完成復(fù)雜的任務(wù)。然而傳統(tǒng)的集成方式通常需要為每個(gè)數(shù)據(jù)源或工具單獨(dú)開發(fā)接口，這不僅耗時(shí)耗力，還難以維護(hù)。MCP的出現(xiàn)，正是為了解決這一問(wèn)題提供一種通用的、標(biāo)準(zhǔn)化的通信方式。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）由Anthropic于2024年11月推出，是一套開放協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，旨在規(guī)范AI模型與外部數(shù)據(jù)源、工具之間的交互方式。

它通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口，實(shí)現(xiàn)AI模型與外部資源（如數(shù)據(jù)庫(kù)、API、文件系統(tǒng)等）的無(wú)縫集成。MCP的設(shè)計(jì)以模型為中心，將互聯(lián)網(wǎng)視為上下文和工具的來(lái)源，適合當(dāng)前AI模型（尤其是大型語(yǔ)言模型）訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)資源的需求?？梢宰孉I模型像使用USB設(shè)備一樣方便地調(diào)用外部工具，因此可以被視為AI系統(tǒng)的“USB接口”。

其核心目標(biāo)是解決以下問(wèn)題：

• 數(shù)據(jù)孤島：模型無(wú)法直接訪問(wèn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)或本地資源；
• 集成復(fù)雜性：為每個(gè)工具編寫?yīng)毩⒔涌趯?dǎo)致開發(fā)成本高；
• 生態(tài)碎片化：不同平臺(tái)的工具調(diào)用機(jī)制缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)；
• 安全隱患：缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的訪問(wèn)控制機(jī)制。

核心架構(gòu)

MCP采用客戶端-服務(wù)器架構(gòu)，包含三個(gè)組件：

• 主機(jī)（Host）：運(yùn)行LLM的應(yīng)用程序（如Claude Desktop、IDE插件）；
• 客戶端（Client）：與服務(wù)器建立連接，管理會(huì)話和路由消息；
• 服務(wù)器（Server）：提供資源訪問(wèn)、工具調(diào)用等能力的獨(dú)立服務(wù)。

  協(xié)議定義了四類核心交互原語(yǔ)

• 資源（Resources）：通過(guò)URI標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)（如文件、API響應(yīng)）；
• 工具（Tools）：可執(zhí)行的動(dòng)作（如發(fā)送郵件、執(zhí)行代碼）；
• 提示（Prompts）：預(yù)設(shè)的提示模板或工作流；
• 采樣（Sampling）：服務(wù)器主動(dòng)請(qǐng)求模型推理的機(jī)制。

應(yīng)用場(chǎng)景

開發(fā)工具集成：在IDE中通過(guò)自然語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、調(diào)用部署工具，開發(fā)工具集成，在IDE中通過(guò)自然語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、調(diào)用部署工具；

自定義AI工作流：通過(guò)MCP，用戶可以將AI助手與外部數(shù)據(jù)源和工具連接，構(gòu)建個(gè)性化的AI工作流。

企業(yè)級(jí)自動(dòng)化應(yīng)用：在企業(yè)環(huán)境中，MCP可以連接ERP、CRM等系統(tǒng)，構(gòu)建智能客服系統(tǒng)、自動(dòng)化辦公流程等，實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化，提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。

本地?cái)?shù)據(jù)處理：在隱私保護(hù)前提下分析用戶設(shè)備內(nèi)的文件。

核心優(yōu)勢(shì)

統(tǒng)一接口：MCP提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的通信方式，簡(jiǎn)化了AI助手與外部工具的交互過(guò)程。

安全性：通過(guò)MCP，可以限制AI助手對(duì)資源的訪問(wèn)權(quán)限，確保數(shù)據(jù)安全。

靈活性：MCP支持多種數(shù)據(jù)源和工具的集成，能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。

采用CS架構(gòu)的存在一定的局限性，這種架構(gòu)可能在Agent斷開連接時(shí)限制通信，難以支持大規(guī)模去中心化協(xié)作。

ANP（Agent Network Protocol）

當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施雖然成熟，但對(duì)于智能體網(wǎng)絡(luò)的特定需求，仍然缺乏最優(yōu)的通信和連接解決方案。ANP的出現(xiàn)，為智能體提供一種去中心化的協(xié)作方式。

ANP（Agent Network Protocol，智能體網(wǎng)絡(luò)協(xié)議）是一種專為分布式智能體設(shè)計(jì)的開源通信協(xié)議，旨在為智能體之間的連接、通信和協(xié)作提供標(biāo)準(zhǔn)化框架。ANP的設(shè)計(jì)以智能體為中心，通過(guò)去中心化的身份認(rèn)證和端到端加密通信，確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。

其目標(biāo)是成為智能體互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“HTTP”，為數(shù)十億智能體構(gòu)建一個(gè)開放、安全、高效的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，從而推動(dòng)未來(lái)Agentic Web的發(fā)展。

其設(shè)計(jì)受到Web3、語(yǔ)義網(wǎng)等技術(shù)影響，它重點(diǎn)關(guān)注：

• 去中心化身份：基于W3C DID標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)智能體身份管理；
• 協(xié)議協(xié)商：支持動(dòng)態(tài)協(xié)商通信協(xié)議和交互規(guī)則；
• 語(yǔ)義兼容：利用JSON-LD、RDF等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)語(yǔ)義對(duì)齊。

技術(shù)架構(gòu)

ANP采用三層架構(gòu)：

• 身份與加密層：基于DID實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證與數(shù)據(jù)加密；
• 元協(xié)議層：定義協(xié)議協(xié)商機(jī)制（如通信格式、QoS參數(shù)）；
• 應(yīng)用協(xié)議層：實(shí)現(xiàn)具體業(yè)務(wù)邏輯（如任務(wù)分配、資源調(diào)度）。

應(yīng)用場(chǎng)景

物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同：跨廠商設(shè)備Agent的自主協(xié)作.在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，ANP可以實(shí)現(xiàn)大量設(shè)備之間的去中心化協(xié)作，降低對(duì)中心服務(wù)器的依賴。

分布式AI訓(xùn)練：協(xié)調(diào)異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源分配；

去中心化應(yīng)用：支持智能合約與AI Agent的交互。

智能家居：可以實(shí)現(xiàn)不同品牌智能家居設(shè)備的無(wú)縫協(xié)作。例如，智能燈、智能窗簾和智能音箱可以通過(guò)ANP直接通信，無(wú)需依賴中心服務(wù)器。

智能駕馭：在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，ANP可以協(xié)調(diào)不同車輛的智能體之間的通信，提高交通安全性和效率。

核心優(yōu)勢(shì)

去中心化：智能體之間直接通信，無(wú)需依賴中心服務(wù)器，提高了系統(tǒng)的可靠性和安全性。

高效協(xié)作：通過(guò)ANP，智能體可以快速響應(yīng)彼此的請(qǐng)求，提高協(xié)作效率。

可擴(kuò)展性：ANP支持大量智能體的加入，能夠適應(yīng)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

P2P 架構(gòu)和DID 認(rèn)證讓ANP更適合未來(lái)去中心化的Agent網(wǎng)絡(luò)，但隱私和權(quán)限控制仍是挑戰(zhàn)。

A2A（Agent2Agent）

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，不同來(lái)源的智能體需要相互協(xié)作。由于技術(shù)背景、開發(fā)框架和數(shù)據(jù)格式的差異，智能體之間的通信和協(xié)作面臨著諸多挑戰(zhàn)，A2A協(xié)議能夠有效解決這一問(wèn)題。

A2A（Agent2Agent，智能體對(duì)智能體協(xié)議）是一種開放協(xié)議，專注于智能體之間的交互與協(xié)作。它允許不同來(lái)源、不同技術(shù)的智能體相互溝通，安全地交換信息，并協(xié)同執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。A2A的核心目標(biāo)是打破系統(tǒng)孤島，提升智能體的跨平臺(tái)能力。

該協(xié)議由Google于2025年4月9日推出，旨在讓不同框架和供應(yīng)商的AI Agent能夠相互通信和協(xié)作。A2A得到了Google以及超過(guò)50家技術(shù)合作伙伴的支持，包括Atlassian、Salesforce和SAP，其目標(biāo)是解決企業(yè)級(jí)AI Agent的互操作性的問(wèn)題。

設(shè)計(jì)目標(biāo)

• 打破生態(tài)孤島：解決多Agent協(xié)作的協(xié)議不兼容問(wèn)題；
• 支持長(zhǎng)時(shí)任務(wù)：處理耗時(shí)數(shù)小時(shí)至數(shù)天的復(fù)雜流程；
• 模態(tài)無(wú)關(guān)性：兼容文本、音頻、視頻等多模態(tài)交互。

技術(shù)架構(gòu)

A2A基于HTTP、SSE（Server-Sent Events）和JSON-RPC構(gòu)建，包含以下核心模塊：

• 能力發(fā)現(xiàn)（Capability Discovery）：通過(guò)Agent Card（JSON元數(shù)據(jù)）聲明Agent能力；
• 任務(wù)管理（Task Management）：以任務(wù)為單位管理多輪交互；
• 協(xié)作機(jī)制（Collaboration）：支持Agent間消息傳遞與狀態(tài)同步；
• 用戶體驗(yàn)協(xié)商：根據(jù)終端設(shè)備動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)容呈現(xiàn)方式。

典型交互流程包括：

• 客戶端Agent通過(guò)HTTP GET發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)程Agent能力；
• 通過(guò)SSE建立持久連接并發(fā)送任務(wù)請(qǐng)求；
• 遠(yuǎn)程Agent返回包含文本、表單、流媒體等內(nèi)容的Message對(duì)象；
• 任務(wù)完成后生成Artifact（如文件、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。

應(yīng)用場(chǎng)景?

跨系統(tǒng)流程自動(dòng)化：如招聘場(chǎng)景中，協(xié)調(diào)簡(jiǎn)歷解析、面試安排、背調(diào)等Agent；

供應(yīng)鏈管理優(yōu)化：連接庫(kù)存管理、物流調(diào)度、需求預(yù)測(cè)等Agent。A2A可以協(xié)調(diào)不同企業(yè)的智能體，優(yōu)化供應(yīng)鏈流程。例如，一個(gè)物流智能體可以與一個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)智能體協(xié)作，實(shí)時(shí)更新貨物狀態(tài)。

客戶關(guān)系管理：語(yǔ)音助手、工單系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)Agent的協(xié)同響應(yīng)。在跨平臺(tái)客戶管理中，A2A可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。例如一個(gè)電商平臺(tái)的智能客服可以與一個(gè)社交媒體平臺(tái)的智能客服協(xié)作，提供更全面的客戶支持。

醫(yī)療健康：A2A可以協(xié)調(diào)不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)的智能體，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享和協(xié)作。

核心優(yōu)勢(shì)

跨平臺(tái)協(xié)作：A2A支持不同技術(shù)背景的智能體之間的協(xié)作，打破了系統(tǒng)孤島。

靈活性：A2A允許智能體在非結(jié)構(gòu)化模式下協(xié)作，適應(yīng)復(fù)雜任務(wù)需求。

安全性：A2A通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)議確保智能體之間的通信安全。

A2A行業(yè)支持廣泛，適合企業(yè)級(jí)應(yīng)用，但可能受限于其專注于互操作性，不如ANP靈活。

A2A的推出，也反映了行業(yè)對(duì)Agent互操作性的迫切需求。不僅限于技術(shù)層面，還涉及企業(yè)應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值。例如，A2A的合作伙伴包括眾多企業(yè)服務(wù)提供商如Deloitte和PwC，這表明其可能在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中扮演重要角色，超出了單純的技術(shù)協(xié)議的范疇。

MCP、ANP、A2A的聯(lián)系與區(qū)別

聯(lián)系

共同目標(biāo)：MCP、ANP和A2A都致力于提升智能體的協(xié)作能力，使其能夠更好地完成復(fù)雜任務(wù)。

互補(bǔ)關(guān)系：MCP側(cè)重于AI助手與外部工具的交互，ANP提供去中心化的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，而A2A專注于跨平臺(tái)協(xié)作。三者可以相互補(bǔ)充，共同構(gòu)建智能體協(xié)作生態(tài)。

區(qū)別

MCP、ANP和A2A的區(qū)別主要體現(xiàn)于核心理念、架構(gòu)、身份認(rèn)證、信息組織、應(yīng)用場(chǎng)景和目標(biāo)用戶等維度，下面這個(gè)表格每種協(xié)議體現(xiàn)了三種協(xié)議的主要特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，可以幫助大家理解并根據(jù)具體需求選擇合適的協(xié)議。

協(xié)同應(yīng)用模式

MCP+A2A：?jiǎn)蝹€(gè)智能體通過(guò)MCP接入工具，再通過(guò)A2A與其他Agent協(xié)作。例如：

• 客服Agent（A2A節(jié)點(diǎn)）接收用戶請(qǐng)求；
• 通過(guò)MCP調(diào)用知識(shí)庫(kù)工具檢索信息；
• 通過(guò)A2A協(xié)調(diào)工單系統(tǒng)Agent創(chuàng)建服務(wù)工單。

ANP+A2A：ANP提供底層身份與通信保障，A2A實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)層協(xié)作。例如：

• 物流Agent通過(guò)ANP驗(yàn)證身份并協(xié)商通信協(xié)議；
• 使用A2A協(xié)議與倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸Agent協(xié)調(diào)貨物調(diào)度。

未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，MCP、ANP和A2A等協(xié)議和框架將逐漸成為智能體協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)。它們的融合將推動(dòng)AI助手從單一工具向協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)變，為人類創(chuàng)造更加智能的未來(lái)。

例如，在未來(lái)的智能家居環(huán)境中，MCP可以連接智能助手與各種家電設(shè)備，ANP可以實(shí)現(xiàn)這些設(shè)備之間的去中心化協(xié)作，而A2A可以確保不同品牌設(shè)備之間的兼容性。通過(guò)這種多層次的協(xié)作，智能家居系統(tǒng)將變得更加智能和高效。

其共同發(fā)展趨勢(shì)，可以體現(xiàn)為以下幾點(diǎn)：

協(xié)議融合：MCP可能擴(kuò)展為A2A的工具調(diào)用層，ANP或成為A2A的底層傳輸協(xié)議。

安全增強(qiáng)：零信任架構(gòu)、同態(tài)加密等技術(shù)將被集成到協(xié)議棧中。

邊緣計(jì)算支持：優(yōu)化協(xié)議以適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的低功耗、高延遲環(huán)境。

標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程：可能出現(xiàn)類似IETF的跨組織聯(lián)盟推動(dòng)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化。

具體到三種協(xié)議各自在未來(lái)的發(fā)展，如下：

MCP的未來(lái)：MCP被視為過(guò)渡性協(xié)議，適合當(dāng)前AI模型訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)資源的需求，但其CS架構(gòu)可能限制其在去中心化環(huán)境中的應(yīng)用。未來(lái)可能需要演進(jìn)以支持更多Agent協(xié)作功能，否則可能被ANP或A2A取代。  

ANP的未來(lái)：ANP的P2P架構(gòu)和DID認(rèn)證使其更適合未來(lái) Agentic Web 的發(fā)展，隨著Agent網(wǎng)絡(luò)的普及，ANP可能成為去中心化協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)。Linked-Data的使用也可能推動(dòng)語(yǔ)義理解和數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)化。  

A2A的未來(lái)：A2A因Google和行業(yè)合作伙伴的支持，有望成為企業(yè)級(jí)Agent互操作性的主導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)，尤其在復(fù)雜工作流自動(dòng)化中。其成功將取決于實(shí)際應(yīng)用和行業(yè)采用率，可能在短期內(nèi)快速普及。  

整體而言，AI Agent的協(xié)作將越來(lái)越依賴標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，MCPANP和A2A可能在不同層面發(fā)揮作用，最終可能出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)主導(dǎo)協(xié)議。去中心化和自治將成為未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)，ANP和A2A在這方面更具潛力。

參考文獻(xiàn)：

Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)：https://developers.googleblog.com/zh-hans/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/ 

Getting Started with ANP：https://agent-network-protocol.com/guide/  

AgentNetworkProtocol：https://github.com/agent-network-protocol/AgentNetworkProtocol

Introducing the Model Context Protocol：https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol Model Context Protocol：https://github.com/modelcontextprotocol

本文轉(zhuǎn)載自????王吉偉????，作者：王吉偉?