AI智能体的“巴别塔”困境与解药，深度解读通信协议，解锁协作未来

随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，基于LLM的智能体（LLM agents）正以前所未有的速度渗透到各行各业，从自动化客户服务、内容创作到数据分析乃至医疗辅助，深刻地改变着我们的工作与生活方式。为了充分释放智能体的潜力，研究者们设计了多种架构，旨在促进智能体与外部实体——包括非智能体直接控制的数据源、工具以及其他在线智能体——之间的有效通信。

然而，随着应用场景的扩展和来自不同供应商、采用不同架构的智能体的涌现，智能体与外部实体间的交互规则变得日益复杂。一个关键的瓶颈在于缺乏标准化的通信协议。这种协议的缺失严重阻碍了智能体之间的互操作性，限制了它们利用外部功能的能力，也妨碍了不同提供商或架构背景下的智能体进行无缝协作，进而制约了智能体网络的可扩展性，最终限制了它们解决更复杂现实世界问题的能力。

回顾计算历史，早期互联网也曾因系统不兼容和连接受限而呈现碎片化状态。如今的LLM智能体领域正面临类似的孤立困境。TCP/IP和HTTP等协议的革命性影响不仅仅是解决了技术难题，更是开启了一个全球互联、创新和价值创造空前繁荣的时代，彻底改变了人类社会。同样地，为智能体系统建立统一的协议，不仅能解决当前的互操作性问题，更能催生一种更具变革性的事物：一个互联的智能网络。这种标准化将使得不同形式的智能能够在系统间顺畅流动，内嵌智能的工具可以与专业化智能体无缝交互，结合各自能力，涌现出超越任何单个组件能力的集体智能形式。这个智能网络将打破“工具智能”与“智能体智能”之间的人为壁垒，使它们能够动态地融合、放大和互补。专业智能体可以组成临时联盟解决复杂问题，智能工具可以同时扩展多个智能体的能力，全新的认知架构也可能从这些标准化交互中诞生。其结果将不仅仅是更高效的自动化，而是一种全新的分布式、协作式智能范式，能够应对当今孤立系统无法企及的挑战。

为了应对上述挑战，现有的研究工作在推动协议标准化方面不断取得进展。例如，在智能体与资源的通信方面，Anthropic推出了模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），旨在标准化LLM智能体与外部资源之间的上下文获取。MCP极大地增强了智能体与外部数据和工具的通信能力，有效地扮演了“外部大脑”的角色，扩展了智能体的知识，使其能更高效地解决复杂的现实世界问题。类似地，诸如智能体网络协议（Agent Network Protocol, ANP）和智能体到智能体协议（Agent-to-Agent, A2A）等协议，则致力于促进来自不同提供商和架构的智能体在多智能体场景下的协作。尽管这些协议发展迅速，但目前仍缺乏对智能体协议的详细分析和综述，导致用户和开发者在实践中难以驾驭数量庞大的协议选项。分析和归类不同协议间的异同，以及比较它们的各项性能特征，是用户和开发者最为关心的问题之一。

上海交大和ANP社区的研究人员在论文《A Survey of AI Agent Protocols》中提供对现有智能体协议的首次全面分析。通过对各类协议的深入研究，首次提出了一个系统的智能体协议分类框架，为众多现有协议提供了一个清晰的组织结构，从而帮助用户和开发者针对特定场景选择最合适的协议。此外，还对不同协议在安全性、可扩展性、延迟等多个关键维度上的性能进行了比较分析，为未来智能体协议的研究和实际应用提供了有价值的见解。最后，探讨了LLM智能体协议的未来发展前景，勾勒出主要的研究方向，并指出了下一代协议为支持不断演进的智能体生态系统所需具备的特性，例如适应性、隐私保护和基于群组的交互。

基础定义，什么是LLM智能体与智能体协议？

在深入探讨协议细节之前，有必要先明确几个核心概念。

LLM智能体的定义与特征

LLM智能体代表了人工智能领域的一项显著进步，它将大型语言模型固有的复杂语言处理能力与自主决策框架相结合。具体来说，这些智能体是能够生成需要顺序推理的复杂文本输出的先进系统。它们展现出前瞻性规划、维护过去交互的上下文记忆以及利用外部工具根据情境需求和期望的沟通风格动态调整响应的能力。

LLM智能体与标准大型语言模型的区别在于其架构组成和操作能力。虽然LLM主要关注基于输入提示生成文本，但智能体被设计为在现实世界环境中自主运行。一个LLM智能体的核心架构通常由几个关键部分构成。首先是基础模型（Foundation Model），通常是一个大型语言模型或多模态大模型，提供推理、理解语言和解释多模态信息的基本能力。其次是记忆系统（Memory Systems），包括短期和长期记忆组件，用于在交互中保持上下文并存储相关信息供未来使用，从而保持对话连续性并积累知识。再次是规划（Planning）能力，使智能体能将复杂任务分解为更小、可管理的子任务，有助于战略性问题解决并增强决策过程的可解释性。然后是工具使用（Tool-Using）能力，通过集成外部工具和API来克服LLM在数学推理、逻辑运算和知识范围上的限制，显著扩展功能和准确性。最后是行动执行（Action Execution）能力，使智能体能通过API调用、数据库查询等方式与其环境进行互动。

这些架构组件构成了现代LLM智能体的基础结构。基于此架构，学术研究和工业应用的最新进展显著扩展了智能体的能力和部署场景。在工业界，大型科技公司开发了日益复杂的智能体平台，例如微软构建了集成超过1400个企业系统的生态系统，IBM则强调具有强大推理能力的自主智能体。Coze等平台加速了智能体开发的民主化。学术界则关注增强推理能力（如“类Odin”模型）和多智能体架构，后者通过多个专业智能体协作处理复杂问题。同时，LangChain/LangGraph和微软的Semantic Kernel等新兴实现框架为开发者提供了构建智能体的模块化工具，促进了智能体技术从实验概念向实用系统的快速演变。

智能体协议的定义与发展

智能体协议是标准化的框架，定义了智能体之间以及智能体与外部系统之间结构化通信的规则、格式和程序。与API、图形用户界面（GUI）或基于XML的交互等传统机制相比，协议展现出显著优势。（表 1）API虽高效但常缺乏灵活性和标准化；GUI用户友好但效率受限且非AI原生；XML主要用于浏览器交互，效率和标准化均不足。许多AI助手依赖HTML等技术与网站交互，但灵活性和复杂性受限。因此，智能体协议因其能支持多样化智能体生态系统中复杂、动态和可扩展的交互而成为首选方法。

协议作为实现连贯信息交换的基础语法，使异构智能体系统能够无缝协作。其主要价值在于实现互操作性、确保标准化交互，并允许智能体通过整合新工具、API或服务来轻松扩展能力。标准化协议还提供了维护安全和治理的内在机制。通过抽象交互逻辑，协议显著降低了开发复杂度。更具变革性的是，协议能促使集体智能的涌现，当专业智能体组成临时联盟解决复杂问题时，通过标准化通信共享见解和协调行动，分布式系统能取得单体架构无法实现的成果。

当前的智能体协议格局涵盖多种战略范式。以模型为中心的协议（如MCP）旨在通过技术提供商影响生态系统。面向企业的协议（如A2A）优先考虑内部集成、安全性和治理。开放网络协议（如ANP）则代表去中心化愿景，旨在建立开放的智能体互联网，鼓励广泛的互操作性。这些发展说明了协议在推动基于智能体的协作智能方面所起的关键作用。（图 2）

智能体协议分类框架

为了应对LLM智能体快速演变的需求，涌现了各种智能体协议。然而，现有研究缺乏对这些协议的系统性分类。为了填补这一空白，这里提出了一个二维分类框架。（图 3）第一个维度依据对象导向，将协议分为面向上下文（Context-Oriented）和智能体间（Inter-Agent）两种类型。第二个维度依据应用场景，将协议进一步划分为通用（General-Purpose）或领域特定（Domain-Specific）。

面向上下文的协议（Context-Oriented Protocols）

尽管LLM拥有先进的语言理解和推理能力，但LLM智能体不能仅依赖其固有知识。为了获取必要的上下文，智能体通常需要自主决定何时以及调用哪些外部工具，并通过这些工具执行操作。例如，响应天气查询时需调用天气API。早期通过格式化的函数调用数据集微调工具使用能力，但缺乏标准化协议导致了挑战。

LLM生态系统中标准化协议的缺失导致工具调用和接口的严重碎片化。LLM提供商和工具/服务提供商各自实施标准和接口，加剧了不兼容性，增加了用户和开发者的负担，阻碍了互操作性，提高了系统复杂性和成本。

为应对此挑战，研究者提出了面向上下文的智能体协议。通过提供标准化的上下文获取方法，减少智能体与上下文提供者之间交换的碎片化。根据应用场景，这些协议可分为通用型和领域特定型。

通用面向上下文协议

通用智能体协议旨在通过统一范式适应广泛实体，促进多样化通信。

模型上下文协议（MCP） 是由Anthropic提出的一种开创性且广受认可的协议。它旨在以更简单、可靠的方式连接LLM智能体与外部数据、工具和服务等资源。MCP的高度标准化有效解决了由不同基础LLM和工具提供商带来的碎片化问题，极大增强了系统集成。同时，其标准化也为LLM智能体的工具使用带来了高可扩展性，使其更容易集成新工具。此外，MCP的客户端-服务器架构将工具调用与LLM响应解耦，降低了数据泄露风险。

MCP协议的工具使用过程涉及四个组件：主机（Host）指LLM智能体，负责交互、理解查询、选择工具并发起战略性上下文请求；客户端（Client）连接到主机，提供资源描述，并与服务器建立一对一连接，发起执行性上下文请求；服务器（Server）连接到资源，与客户端一对一连接，提供所需上下文；资源（Resource）指本地或远程的数据、工具或服务。

在一个完整的MCP调用周期中，主机首先根据用户查询推断所需上下文，并根据客户端提供的资源描述选择资源，向相应客户端发起战略性请求。客户端随后向服务器发送执行性请求（如数据修改或工具调用）。服务器操作资源并将获取的上下文传输给客户端，再由客户端传递给主机。最后，主机结合上下文构建回复。

MCP通过引入公开标准化的调用协议解决了碎片化问题，将工具使用与特定LLM提供商和上下文提供商接口解耦。这使得基础LLM提供商能实现更大互操作性，上下文提供商通过一次性集成即可支持所有兼容MCP的智能体，从而降低开发维护成本，提高可扩展性和兼容性。

此外，MCP通过解耦工具调用与LLM响应增强了隐私和安全性。传统函数调用可能将用户私密信息（如凭证）包含在内并上传至云端。MCP中，LLM指定资源和参数，由本地客户端构建和执行实际请求，并在本地管理用户授权，敏感信息可离线存储，降低泄露风险。用户能控制共享的上下文数据，缓解隐私担忧。MCP是标准化LLM智能体与外部资源交互的重要一步。

领域特定面向上下文协议

除了通用协议，一些协议专注于特定领域以实现针对性增强。

agents.json 规范是一种开源、机器可读的合约格式，旨在弥合传统API与AI智能体间的鸿沟。它基于OpenAPI标准，允许网站在结构化的JSON文件（通常托管于/.well-known/agents.json）中声明AI兼容接口、认证方案和多步骤工作流。与传统OpenAPI不同，agents.json引入了“流”（预定义API调用序列）和“链接”（映射动作间数据依赖）等构造，便于LLM进行可靠编排。其设计强调无状态性、对现有API的最小修改及为LLM消费优化。通过提供清晰、标准化的交互模式，agents.json简化了集成，减少了提示工程需求，增强了API在智能体环境中的可发现性和可用性。

智能体间协议（Inter-Agent Protocols）

随着技术发展，克服单智能体限制以解决更复杂任务的需求增长，对多智能体协作的兴趣显著增加。在某些大规模、复杂任务中，多智能体方法能提高效率、降低成本、提供更好的容错性和灵活性，性能常优于单智能体系统。智能体间交互是多智能体系统（MAS）的关键。然而，多数MAS框架直接嵌入智能体，缺乏明确的交互标准，阻碍了发展。因此，需要建立管理智能体间交互的标准化协议，即智能体间协议。

该协议应有效解决智能体发现、信息共享及通信方法和接口标准化等问题，提供统一交互协议。实践中，不同平台、供应商的智能体常需互操作以满足用户请求，可能涉及讨论、协商、辩论、协作等多种通信，智能体间协议在启用和管理这些场景中起关键作用。

与面向上下文协议类似，智能体间协议也可根据应用场景分为通用型和领域特定型。

通用智能体间协议

目前已提出多种通用智能体间协议，包括ANP、A2A、AITP、AConP和AComP等。它们虽都关注智能体交互，但在问题域、应用场景和实现策略上各异。（表 3）

智能体网络协议（ANP） 是一个由开源社区开发的开源协议，旨在实现跨异构领域各种智能体的互操作性。其愿景是定义标准化连接机制，为数十亿智能体构建开放、安全、高效的协作网络。ANP的核心原则包括：互联性（打破数据孤岛，确保AI获取完整上下文）、原生接口（优化机器间通信，而非模拟人类交互习惯）和高效协作（利用自动组织和协商机制）。ANP包含三个核心层：身份与加密通信层（利用W3C DID实现去中心化身份认证和端到端加密）、元协议层（作为协议的协议，使智能体能用自然语言如Agora自主协商和协调通信协议）和应用协议层（定义标准化协议，规范智能体发现、描述及领域特定任务的应用协议）。其工作流程大致为：本地智能体发现、访问描述文件、根据信息发起交互。ANP为智能体网络通信引入了创新解决方案，提出了“智能体互联网”概念。

Agent2Agent协议（A2A） 是谷歌提出的协作协议，旨在实现智能体间无缝协作，无论底层框架和供应商如何。它简化了企业环境中的智能体集成，提供构建安全、企业级生态系统的核心功能，包括能力发现、用户体验协商、任务与状态管理及安全协作，特别设计用于支持复杂的组织内部协作。其关键原则包括：简洁性（重用HTTP(S)、JSON-RPC 2.0、SSE等现有标准）、企业就绪（内置认证、授权、安全、隐私、可追溯性、可观察性考量）、异步优先架构（以“任务”为中心，支持长时运行异步工作流）、模态无关（原生支持文本、文件、表单、多媒体等）和不透明执行（交互不要求共享思考、计划或工具，保护隐私和知识产权）。A2A定义了Agent Card、Task、Artifact、Message、Parts等关键概念。工作流程为：远程智能体用Agent Card发布能力，客户端智能体识别并利用A2A与其通信完成任务，任务输出以Artifact形式响应。A2A通过标准化协议推进了互操作性。

智能体交互与交易协议（AITP） 使AI智能体能跨信任边界安全通信，提供可扩展的结构化交互机制。它支持不同组织或个人所属智能体间的自主、安全通信、协商和价值交换。例如，在航班预订中，个人助理智能体可用AITP直接与航空预订智能体交互。AITP通过“线程”在传输层通信，通过定制的“能力”交换结构化数据。其独特之处在于明确关注跨信任边界交互，利用区块链解决去中心化环境中的身份、安全和数据完整性挑战。

智能体连接协议（AConP） 定义了调用和配置智能体的标准接口。它提供一组API覆盖智能体检索、执行、中断恢复、线程管理和输出流。调用信息存储在Agent ACP Descriptor中。严格来说，AConP定义连接和使用接口，而非明确促进交互，但结合描述符和API集，智能体也可通过AConP互连协作。

智能体通信协议（AComP） 旨在标准化智能体通信方式，实现自动化、协作、UI集成和开发者工具。它强调先实现实用功能，再标准化有价值的功能，以确保广泛采用和兼容性。其动机是解决当前系统通信标准多样导致的复杂性、集成困难和供应商锁定问题。AComP旨在通过标准化专门为处理自然语言输入并依赖外部模型的智能体量身定制的交互来解决这些问题，简化集成并促进协作，目前仍处设计阶段。

Agora 协议旨在解决基于异构LLM的智能体网络面临的“智能体通信三难困境”，即难以平衡通用性（Versatility）、效率（Efficiency）和可移植性（Portability）。通用性要求支持多种消息类型和格式，但这增加复杂性，降低可移植性。效率要求低计算和网络成本，减少歧义，但高灵活性常带来高开销。可移植性要求易于实现部署，但复杂灵活的协议编程工作量大。Agora利用LLM的自然语言理解、代码生成和自主协商能力，使智能体能根据上下文采用不同协议：频繁通信用结构化协议保效率，不频繁通信用LLM生成的带例程的结构化数据，罕见通信或失败时切换到自然语言（也可促进协议协商）。Agora引入协议文档（PDs），一种纯文本描述，允许智能体自主协商、实现、适应甚至创建新协议，无需人工干预。Agora通过支持多种通信方法满足通用性，优先高效方法平衡通用性与效率，通过自主协商和PDs减少编程依赖，增强兼容性和可扩展性，有效解决三难困境。

领域特定智能体间协议

领域特定协议作为量身定制的通信协调机制，用于管理智能体与其在不同操作领域对应物间的交互，确保稳健、可解释且符合伦理的行为。

在人机交互协议（Human-Agent Interaction Protocol）方面，PXP协议（预测与解释协议）旨在促进人类专家与LLM驱动智能体间的双向可理解交互。它采用有限状态机模型，通过RATIFY、REFUTE、REVISE、REJECT四种标签的消息通信，已在放射学诊断和药物合成路径规划等领域验证。LOKA协议（知识型智能体的分层编排）则引入全面的去中心化框架，解决身份、问责制和伦理对齐挑战。它提出通用智能体身份层（UAIL），结合意图中心通信协议和去中心化伦理共识协议（DECP），基于DID、VC等新兴标准，为负责任、透明、自主的AI生态系统提供基础。

在机器人-智能体交互协议（Robot-Agent Interaction Protocol）方面，CrowdES框架引入用于连续、逼真人群行为生成的新型交互协议，特别适用于机器人-智能体交互。它集成人群发射器和模拟器，使机器人能在动态异构环境中导航交互。空间群体协议（SPPs）用于解决匿名机器人间的分布式定位问题（DLP），使机器人在任意初始状态下通过成对交互就统一坐标系达成共识，有自稳定距离查询、基于领导者距离查询和自稳定向量查询三种变体。

在系统-智能体交互协议（System-Agent Interaction Protocol）方面，LMOS（语言模型操作系统）协议提供构建“智能体互联网”（IoA）的基础架构，这是一个去中心化、可互操作、可扩展的生态系统。LMOS分三层：应用协议层、传输协议层、身份与安全层。Agent Protocol是一个开源、框架无关的通信标准，旨在实现控制台与AI智能体间的无缝交互。它基于OpenAPI v3，定义执行关键生命周期操作的统一接口，引入Runs、Threads、Store等核心抽象，促进异构智能体在多智能体环境中的互操作性、可扩展性和操作透明度。

值得注意的是，智能体间协议与面向上下文协议间存在联系。面向上下文交互中的工具可视为低自主性智能体；反之，智能体间交互中的通信智能体也可视为高自主性工具。作为工具的智能体也能成为任务发起者。抽象来看，工具代表智能体的特定技能。长远看，这两种范式可能趋同。

协议评估与比较

在快速发展的智能体通信协议领域，静态比较易过时。例如MCP从v1.0到v1.2的演进增加了HTTP流和认证支持。本节重点在于识别设计和评估LLM智能体通信协议时需考虑的关键维度和挑战，而非提出具体评估基准。借鉴互联网协议演进的七个核心指标——互操作性、性能效率、可靠性、可扩展性、安全性、可演化性和简洁性——考察它们对LLM智能体协议的适用性。（表 4）

效率（Efficiency）是评估的关键维度，涵盖吞吐量管理、延迟最小化、握手开销优化和消息头大小减少。在智能体时代，效率还需应对语义处理、动态任务协调和令牌消耗成本等独特需求。关键指标包括延迟（Latency）（受网络传输、语义处理和协议开销影响）、吞吐量（Throughput）（每秒处理的消息/任务数，可用TPS-N度量）和资源利用率（Resource Utilization）（评估计算资源消耗，包括头部大小、令牌消耗及CPU、内存、带宽使用）。

可扩展性（Scalability）指协议在节点或连接数量指数级增长时维持性能和可用性的能力。在智能体时代，还包括处理增长的智能体群体、动态工具集成和高密度通信网络。评估维度包括节点可扩展性（Node Scalability）（N增加时性能维持能力）、链路可扩展性（Link Scalability）（链路密度增加时性能）和能力协商（Capability Negotiation）（动态协商通信协议、能力或任务分配的有效性，可用CNS度量）。

安全性（Security）是基本维度，确保通过身份认证、加密和完整性验证保护交互。在智能体时代，需应对动态、去中心化和语义驱动生态系统的独特挑战。评估维度包括认证模式多样性（Authentication Mode Diversity）（支持的认证机制种类）、角色/ACL粒度（Role/ACL Granularity）（执行细粒度访问控制的能力）和上下文脱敏机制（Context Desensitization Mechanism）（通过匿名化或编辑保护敏感数据的能力）。

可靠性（Reliability）指确保稳定准确通信的能力，采用消息确认、重传、流控制和拥塞控制等机制。评估维度包括数据包重传（Packet Retransmission）（可通过ARC度量）、流控制和拥塞控制（Flow and Congestion Control）（可通过CT度量收敛时间）和持久连接（Persistent Connections）（可通过UDR和MLR评估稳定性）。

可扩展性/可演化性（Extensibility）指协议灵活适应新需求和技术发展，同时不破坏向后兼容性的能力。评估维度包括向后兼容性（Backward Compatibility）（可通过USR反映升级成功率）、灵活性与适应性（Flexibility & Adaptability）（可通过ATPR评估新功能测试通过率）和定制与扩展（Customization & Extension）（支持自定义字段和插件系统）。

可操作性（Operability）指协议被实现、操作和维护的简易性和效率。评估维度包括协议栈代码量（Protocol Stack Code Volume）（轻量级API规范，代码量小）、部署与配置复杂度（Deployment & Configuration Complexity）（框架无关，提供文档、SDK简化部署，可通过NDC粗略评估）和可观察性（Observability）（提供监控和调试工具）。

互操作性（Interoperability）指协议使不同系统、框架、浏览器等环境间能够无缝通信的能力。评估维度包括跨系统与跨浏览器兼容性（Cross-System & Cross-Browser Compatibility）（确保不同OS和浏览器间通信）和跨网络与跨平台适应性（Cross-Network & Cross-Platform Adaptability）（支持不同网络环境和编程语言/平台，可通过SCTPR评估模式兼容性）。

协议演进评估：案例研究 观察协议演进有助于揭示其适应路径。MCP的迭代（v1.0到v1.2增加HTTP流和认证）改善了互操作性和安全性，但也可能影响性能，体现了功能、性能、安全间的平衡。从MCP到ANP和A2A的演进则代表了从单一功能协议向复杂、多层、多维协作架构的转变（MCP连接资源 -> ANP去中心化身份点对点通信 -> A2A企业级协作框架）。这展示了从基础功能到复杂系统协作的发展，反映了生态系统的扩展。对于开发者和研究人员，建议情境适配选择协议，关注安全与性能，并监控协议演进。

不同协议下的旅行规划任务（用例分析）

为直观理解协议特点，分析了四种协议（MCP、A2A、ANP、Agora）在同一用例——“规划北京到纽约五天行程”——中的应用。（图 4）

MCP：单一智能体调用所有工具 采用中心化方法，单个MCP旅行客户端协调所有与外部服务（航班、酒店、天气服务器）的交互。服务被视为工具，彼此不交互。信息流呈星型模式，中心客户端聚合响应生成计划。架构简单可控，但灵活性差，依赖性高，可能成瓶颈。

A2A：企业内部的复杂协作 支持企业内智能体直接通信。智能分布于专业智能体（航班、酒店、天气等），组织在逻辑部门。智能体间存在依赖（如航班/活动依赖天气），可直接通信。A2A旅行规划器主要收集最终结果。架构更灵活现实，服务间可直连，减少开销，支持复杂协作。

ANP：跨域智能体协议 通过标准化跨域交互扩展协作至企业外。不同组织域（航空公司、酒店、天气网站）的智能体能协商。跨域协作通过正式协议请求响应进行（如航班与天气智能体协商）。旅行规划器协调全局。ANP通过形式化协商解决跨组织协作挑战，适用于多组织场景。

Agora：从自然语言到协议生成 最以用户为中心，将自然语言请求转为标准化协议。过程分三步：自然语言理解解析请求；协议生成层将组件转为形式化协议；协议分发层派发协议给专业智能体（航班、酒店、天气、预算）。智能体响应特定协议。此三阶段过程适应性强，将专业智能体从NLP复杂性中解放，专注于核心能力。

此案例研究表明，每种协议成功应用需特定条件和依赖。MCP需中心化智能体和稳定接口，适用于定义明确任务。A2A适用企业内多智能体直接通信，依赖稳定内部设施。ANP适用跨组织协作，要求遵循清晰协议。Agora专注用户体验，需系统能理解输入并映射。协议适用性受组织结构、信任关系、交互需求等影响，需根据用例选择。

学术视角下的智能体协议未来趋势

智能体协议发展日新月异。可以根据论文看看其短期、中期、长期预期演进趋势。

短期展望：从静态到可演化 未来研究将关注评估与基准测试，设计超越任务成功的评估框架，纳入效率、鲁棒性、适应性、可扩展性等，开发模拟环境和测试平台。隐私保护协议将探索在最小化数据暴露下交换信息的方法，可能基于属性管理访问权限或借鉴联邦学习共享聚合见解。智能体网格协议（Agent Mesh Protocol）设想模仿群聊，实现群组内通信透明共享，促进协调决策，需解决群组语义、一致性、同步及开销等挑战。可演化协议（Evolvable Protocols）将协议视为动态、模块化、可学习组件，智能体可主动管理、改进、组合协议构建定制策略，甚至训练发现最优变体，增强泛化、优化和扩展能力。

中期展望：从规则到生态系统 未来可能探索内置协议知识，将协议内容结构集成到LLM参数中，实现无需提示的协议行为，但限制适应性。分层协议架构可能演进，分离不同通信层面关注点（如传输与语义），提高模块化和可扩展性，支持动态协议组合，适应混合环境，并集成伦理法律约束。

长期展望：从协议到智能基础设施 一个长期方向是探索大规模互联智能体群体中集体智能与规模定律的涌现，研究群体规模、拓扑、协议配置如何塑造系统行为。互联网原生协议使在网络规模观察分析成为可能，发现或指导设计分布式智能体集体作为新计算基底。同时，预计出现智能体数据网络（ADN），一个为自主智能体通信协调优化的基础数据设施，支持结构化、意图驱动、协议兼容的信息交换，依赖机器中心数据表示（如任务状态、内存快照），服务智能体操作需求（状态同步、规划、协作）。

总结

这篇论文提供了对现有AI智能体协议的首次全面分析。通过系统分类和关键维度评估，为实践者和研究人员提供了实用参考，突出了构建可靠、高效、安全智能体系统所涉及的权衡和设计考量。展望未来，可预见下一代协议（可演化、隐私保护、群组协调）以及分层架构和集体智能基础设施的兴起。智能体协议的发展将铺平道路，实现更互联协作的智能体生态系统，其中智能体和工具可动态联盟、交换知识、共同进化以解决复杂问题。如同互联网基础协议，未来智能体通信标准有潜力开启分布式集体智能新时代，重塑智能在系统间的共享、协调和放大方式。

参考论文：arXiv:2504.16736v1 [cs.AI] 23 Apr 2025

本文转载自​​​​​上堵吟​​​​​，作者：一路到底的孟子敬