三種主流智能體協(xié)議對比,一文看懂MCP、ANP、A2A的概念、區(qū)別與聯(lián)系 精華
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)。模型無法直接訪問實(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)范等問題,成為制約AI規(guī)?;涞氐暮诵钠款i。
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。本文,王吉偉頻道將從定義、架構(gòu)、場景、聯(lián)系與區(qū)別等方面簡單科普這三種協(xié)議,幫助大家快速了解AI Agent領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢。
MCP(Model Context Protocol)
在AI應(yīng)用中,大型語言模型(LLM)需要訪問外部數(shù)據(jù)和工具來完成復(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、API、文件系統(tǒng)等)的無縫集成。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源,適合當(dāng)前AI模型(尤其是大型語言模型)訪問互聯(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)是解決以下問題:
- 數(shù)據(jù)孤島:模型無法直接訪問實(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,管理會話和路由消息;
- 服務(wù)器(Server):提供資源訪問、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
- 資源(Resources):通過URI標(biāo)識的數(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)請求模型推理的機(jī)制。
應(yīng)用場景
開發(fā)工具集成:在IDE中通過自然語言查詢數(shù)據(jù)庫、調(diào)用部署工具,開發(fā)工具集成,在IDE中通過自然語言查詢數(shù)據(jù)庫、調(diào)用部署工具;
自定義AI工作流:通過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
統(tǒng)一接口:MCP提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的通信方式,簡化了AI助手與外部工具的交互過程。
安全性:通過MCP,可以限制AI助手對資源的訪問權(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Agentic Web的發(fā)展。
其設(shè)計(jì)受到Web3、語義網(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;
- 語義兼容:利用JSON-LD、RDF等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)語義對齊。
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)備的無縫協(xié)作。例如,智能燈、智能窗簾和智能音箱可以通過ANP直接通信,無需依賴中心服務(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
去中心化:智能體之間直接通信,無需依賴中心服務(wù)器,提高了系統(tǒng)的可靠性和安全性。
高效協(xié)作:通過ANP,智能體可以快速響應(yīng)彼此的請求,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題。
A2A(Agent2Agent,智能體對智能體協(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AI Agent的互操作性的問題。
設(shè)計(jì)目標(biāo)
- 打破生態(tài)孤島:解決多Agent協(xié)作的協(xié)議不兼容問題;
- 支持長時(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HTTP GET發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)程Agent能力;
- 通過SSE建立持久連接并發(fā)送任務(wù)請求;
- 遠(yuǎn)程Agent返回包含文本、表單、流媒體等內(nèi)容的Message對象;
- 任務(wù)完成后生成Artifact(如文件、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))。
應(yīng)用場景?
跨系統(tǒng)流程自動(dòng)化:如招聘場景中,協(xié)調(diào)簡歷解析、面試安排、背調(diào)等Agent;
供應(yīng)鏈管理優(yōu)化:連接庫存管理、物流調(diào)度、需求預(yù)測等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)倉儲智能體協(xié)作,實(shí)時(shí)更新貨物狀態(tài)。
客戶關(guān)系管理:語音助手、工單系統(tǒng)、知識庫Agent的協(xié)同響應(yīng)。在跨平臺客戶管理中,A2A可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。例如一個(gè)電商平臺的智能客服可以與一個(gè)社交媒體平臺的智能客服協(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
跨平臺協(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:單個(gè)智能體通過MCP接入工具,再通過A2A與其他Agent協(xié)作。例如:
- 客服Agent(A2A節(jié)點(diǎn))接收用戶請求;
- 通過MCP調(diào)用知識庫工具檢索信息;
- 通過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ANP驗(yàn)證身份并協(xié)商通信協(xié)議;
- 使用A2A協(xié)議與倉儲、運(yùn)輸Agent協(xié)調(diào)貨物調(diào)度。
未來發(fā)展趨勢
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。
例如,在未來的智能家居環(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,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)議各自在未來的發(fā)展,如下:
MCP的未來:MCP被視為過渡性協(xié)議,適合當(dāng)前AI模型訪問互聯(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:ANP的P2P架構(gòu)和DID認(rèn)證使其更適合未來 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)語義理解和數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)化。
A2A的未來:A2A因Google和行業(yè)合作伙伴的支持,有望成為企業(yè)級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?
