引言

在之前我們聊過MCP革命的宏觀話題，這篇文章咱們來聚焦一下，專門對比一下 Model Context Protocol (MCP) 和 Agent Communication Protocol (ACP) 以及 Agent-to-Agent (A2A) 協議的核心區別。

我們的目標是聊聊這幾個框架各自的獨特優勢，并且說明在很多應用場景下，MCP提供的抽象層級剛剛好，不需要ACP或A2A那種更復雜的結構。我們會深入探討MCP如何通過把工具看作無狀態的函數（這些函數本身也可以是智能體）來實現這一點，從而構建動態的、非確定性的層級結構，既簡化了開發，又解鎖了強大的新功能。

MCP是什么？

那么，MCP到底是個啥？MCP全稱是 Model Context Protocol。它的主要任務是為AI模型（比如大型語言模型LLMs）提供一個標準、通用的方式，去訪問外部信息，比如工具、API、數據庫等等。不用為每個工具單獨搞一套連接，MCP提供了一個通用的語言。

Model Context Protocol 是Anthropic的開放標準，用來把AI應用連接到外部工具和數據源。把MCP想象成“LLMs的REST APIs”——就像REST用標準化的、基于JSON的HTTP標準統一了微服務通信，MCP對AI系統也做了同樣的事。它就是LLMs一直以來需要的API層！

這種標準化還有個厲害的副作用：它讓智能體有了一種“元認知”（metacognition），也就是“思考自己的思考”。通過用同一個協議理解所有工具，智能體能更好地推理自己的能力，知道該用哪個工具干活，甚至還能明白自己的局限。這讓智能體的行為更聰明、更高效、也更可靠。

問題 為什么我們需要MCP？

像LangChain這樣的框架早就支持工具的使用。簡單來說，一個工具就是一個Python函數，外加：

? 一個清晰簡潔的說明，告訴大型語言模型（LLM）啥時候、怎么用它。

? 結構化的輸入和輸出。

工具的靈活性很強，幾乎可以讓任何Python函數給LLM用。

但這種靈活性也有麻煩。沒有標準的傳輸協議、模式（schema）或者認證方法。也就是說，每個工具都需要自己獨特的整合方式，維護起來超級頭疼。

想象一下：你開發一個AI應用，需要連到GitHub、Slack、你的數據庫，還可能得爬點網頁。在MCP出現之前，這意味著：

? 整合地獄：得為每個服務單獨寫連接器。

? 維護噩夢：一個API改動，整個系統就崩了。

? 安全混亂：每個整合都需要自己的安全模型。

? 零復用性：工具沒法在不同AI應用間共享。

? 不同傳輸協議：HTTP、SSE等等，各不相同。

MCP怎么解決問題

MCP引入了一個簡單的架構來搞定這些問題：

MCP從根本上把客戶端和它們用的工具分開了。MCP服務器可以暴露各種工具，可能是給內部組織用，也可能是公開的。工具可以是數據庫、文件等資源，為LLM提供上下文；也可以是調用API執行動作的函數，允許創建自主智能體。

作為開發者，你可以寫標準的Python函數，讓你的AI智能體完成各種任務：

?獲取數據：從文件、數據庫或API等各種來源獲取信息。在MCP里，這些叫Resources。

?執行動作：通過API與其他系統互動，比如發郵件、Slack消息，或者更新數據庫記錄。MCP把這些叫Tools。

?獲取提示：從服務器上的模板獲取預定義的提示（prompts）。

工具可以部署在一個或多個MCP服務器上。

這種清晰的關注點分離（separation of concerns）對應用的擴展性和可維護性至關重要。

MCP客戶端是使用工具來執行動作或獲取數據的AI應用。

MCP服務器是提供能力的供應商，通過標準化的協議暴露功能。魔法發生在兩者之間——協議負責：

? 工具發現：“嘿，我要執行動作X，有啥工具可以用？”

? 模式驗證：自動檢查參數（再也不用擔心API調用出錯！）

? 安全：標準化的認證模式，真的好用。

? 傳輸靈活性：支持HTTP、SSE、WebSockets，甚至是老式的stdin/stdout。

? 多模型支持：隨便哪個LLM都能用——Claude、GPT、Gemini，統統沒問題！

? 最美妙的部分：寫一次工具，哪兒都能用。再也不用重復造輪子！

簡單MCP示例

在深入示例之前，先看看MCP有多簡單：

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Calculator Server")

@mcp.tool
defadd(a: float, b: float) -> float:
    """把兩個數字相加。"""
    return a + b

@mcp.tool  
defmultiply(a: float, b: float) -> float:
    """把兩個數字相乘。"""
    return a * b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

就這么簡單！ 這個小小的服務器暴露了數學運算，任何MCP客戶端都能發現并使用。Claude？沒問題。定制的LangChain智能體？沒問題。你的IDE？也沒問題！

一旦建好，這個計算器服務器就能永遠跟任何兼容MCP的AI應用一起用。

我們會在下一節深入探討。

工具調用（MCP）+ ReACT

真正的游戲改變者是把 ReACT 模式（或者說思考模型）和標準化的工具調用結合起來，這點我在之前的文章里提到過。這就是MCP的拿手好戲。通過標準化工具調用，你可以構建通用的工具庫，任何智能體都能發現這些工具，還能獨立擴展。

MCP的工具發現機制，結合戰略性的提示工程（prompt engineering）和ReACT推理模式（我在之前文章里展示過），打造了一個超級強大的工具包，能解決95%的AI應用需求，還不用搞那些復雜的大型編排框架。

想想看：當你給一個智能體動態發現工具的能力（MCP），再配上精心設計的指令（提示工程），加上系統的推理能力（ReACT），你就能得到一種能適應幾乎任何問題的“涌現智能”（emergent intelligence）。不需要狀態機，不需要復雜的工作流，也不用頭疼架構——就是純粹的、創造性的問題解決，還能優雅地擴展。有時候，最簡單的辦法才是最強大的！

MCP的用例

企業整合：

?客戶支持：把ChatGPT連到Zendesk、Salesforce和你的內部數據庫——看著支持工單自己解決！

?DevOps：把CI/CD流水線跟監控工具連起來——手動檢查部署？那是2023年的老黃歷了！

?數據分析：無縫連接Excel、Tableau和機器學習平臺 

提升開發者效率：

?IDE：把AI加到VS Code，整合GitHub、文檔和測試工具 

?代碼審查自動化：把靜態分析工具跟AI審查者連起來——在bug抓你之前先抓住它們！

?動態文檔：讓API文檔跟實時系統同步，自動生成示例 

?測試：連接測試運行器、錯誤跟蹤和性能監控 

AI智能體生態系統：

?多智能體協作：專業智能體像一臺運轉順暢的機器一樣協作

?工具市場：想象一個AI工具的“應用商店”——發現、安裝、使用！

?跨平臺智能：不同框架的智能體友好協作

?可擴展架構：構建有機生長和適應的系統

MCP的好處

對開發者來說：

? 一次編寫，處處使用：建一次MCP服務器，任何兼容MCP的AI應用都能用（簡直像魔法，但真真實實！）

? 快速原型：把AI連到現有系統，不用頭疼整合。

? 更好的測試：MCP服務器可以獨立測試（再也不用說“在我機器上跑得好好的”！）

? 增強的安全性：集中的安全策略和審計跟蹤。

對組織來說：

? 降低整合成本：跟每個AI工具的定制連接器說再見。

? 可擴展架構：MCP服務器哪兒都能跑。

? 擺脫供應商鎖定：再也不用擔心被供應商套牢。

? 面向未來：新的AI應用可以立刻用現有的MCP服務器。

對AI生態系統來說：

? 工具可復用：社區開發的工具大家都能用。

? 專注：專注于打造好工具，不用頭疼整合。

? 可組合性：像樂高積木一樣混搭工具，創造強大解決方案。

但這只是冰山一角。MCP為大型語言模型（LLMs）提供了理想的抽象層——既不過分規定，也不至于太底層。這種平衡讓開發者能用已知的標準，靈活地構建任何類型的工具，無論是簡單的還是復雜的，適配任何LLM模型。

更厲害的是，MCP讓工具里的LLM也能調用其他工具，創造出真正非確定性的AI工作流，威力無窮。我們在之前的文章里首次提到這個概念，下一篇文章會深入探討。

再說一遍，真正的革命在于工具調用 + ReACT；MCP只是解決了之前讓這在現實應用中不切實際的標準化問題。

MCP vs. 高級智能體協議

什么是Agent Communication Protocols？

MCP專注工具整合，其他協議則解決更大的挑戰：智能體之間的通信，關注狀態管理、協商、發現、認證等等。

A2A（Agent-to-Agent）協議

A2A協議引入了幾個強大的功能，旨在提升AI智能體之間的互操作性和可靠性：

A2A的特點：

?Agent Capability Cards：讓智能體正式聲明和展示自己的功能，就像一個職業檔案，秀出智能體的技能和服務。

?協商協議：A2A有結構化的協議，讓智能體能高效協商任務、分配資源、解決沖突，簡化協作流程。

?狀態管理：提供復雜的手off協議，確保復雜智能體交互中的無縫轉換和狀態一致性。

?容錯：內置重試機制和韌性功能，優雅處理失敗，確保面對意外問題也能繼續運行。

ACP（Agent Communication Protocol）

ACP是為了解決“智能體市場”挑戰而出現的，旨在促進動態生態系統中智能體的發現和交互。

ACP的主要特點：

?RESTful Agent APIs：ACP定義了標準化的HTTP端點，提供熟悉且高效的架構，類似網頁應用的RESTful服務。

?智能體目錄：建立集中的目錄，便于智能體發現和連接相關服務。

?服務級認證：協議包含清晰有效的認證機制，比如OAuth和API密鑰，確保智能體間通信的安全。

?靈活交互：相比A2A的嚴格協議，ACP提供更靈活的交互模型，在結構化通信和操作靈活性之間找到平衡。

協議對比

讓我們來比較一下MCP、A2A和ACP…

直接HTTP調用 vs MCP vs Agent Communication

正如之前討論的，MCP解決了非標準整合的復雜性和障礙。它的主要優勢在于標準化。

MCP專注這個基礎層面，而A2A和ACP這樣的協議則通過提供復雜的通信和狀態管理功能，進一步推動智能體應用的發展。

MCP專注工具整合和發現。它是一個低復雜度的解決方案，通過把工具看作簡單函數，支持動態發現和工具級認證。它的優勢在于標準化和促進非確定性工具使用。

A2A（Agent-to-Agent）則針對高級的智能體間通信和編排。這是一個高復雜度的協議，專為復雜的多智能體工作流設計，包含強大的狀態管理、智能體級憑證和更確定性的智能體協議。

最后，ACP（Agent Communication Protocol）優先考慮智能體互操作性和市場功能。它通過標準化的REST API智能體接口，提供中等復雜度的方案。ACP用智能體目錄進行發現，提供靈活的智能體交互和服務級認證。

簡單來說，MCP簡化工具訪問，A2A編排復雜的智能體團隊，ACP促進廣泛的智能體發現和交互。

為什么MCP在簡單場景下往往勝出：

舉個例子：“分析我們的銷售數據，然后在Slack上發一條洞察消息。”

用A2A/ACP：你需要為數據分析和Slack通信準備單獨的智能體，復雜的交接協議，智能體間的狀態管理，還要編排邏輯來協調一切……基本上，為了發條消息，你得建一座小城市！

用MCP：你的智能體直接發現并使用 analyze_sales_data 和 send_slack_message 工具，自帶認證和安全，無需狀態管理的麻煩，帶來真正創造性的非確定性工作流。就像用一把瑞士軍刀，而不是扛著整個工具箱！??

MCP對AI工具來說，就像Kubernetes對容器——完美的抽象層級！

想想看：Kubernetes既不太高級（不像PaaS平臺替你做所有決定），也不太底層（不像管理裸機服務器）。它提供了一個簡單的API，你可以“部署”容器，不用操心底層復雜性。你只要描述你想要啥（一個pod、服務、部署），Kubernetes就幫你搞定怎么實現。

MCP對AI工具也是這個道理：

? 簡單部署：把工具“部署”到MCP服務器，就像把容器推到集群。

? 服務發現：LLMs自動發現工具，就像pod通過DNS找到服務。

? 統一接口：不管背后多復雜，每個工具對用戶來說都長得一樣。

? 無狀態管理：工具像容器一樣無狀態——沒有復雜的工作流或交接。

? 恰到好處的抽象：不像A2A/ACP的編排那么強勢，也不像直接API調用那么手動。

不管你的“工具”是簡單的計算器函數，還是復雜的多步驟AI智能體，MCP都一視同仁。MCP隱藏了復雜性，保持接口簡單。它是靈活性和簡單性的完美結合！

注意：雖然MCP在這些簡單、通常無狀態的場景中表現出色，但A2A和ACP在復雜、有狀態的交互中絕對有它們的地位。當你需要復雜的多智能體協調、明確的協商或跨長時間對話的穩健狀態保持，這些更高級的協議提供了必要的架構深度。我的觀點是，90%的LLM應用根本不需要這些。

本文轉載自?????????PyTorch研習社?????，作者：AI研究生