Agentic AI：解密MCP、A2A、ACP、ANP四大协议 原创 精华

你有没有想过，未来的AI会像人类团队一样高效协作，自动发现彼此、分配任务，甚至在复杂环境中“自洽”运行？随着Agentic AI协议的兴起，这种科幻般的场景正在成为现实！从单一的语言模型到多代理协同的智能生态，多代理协作正推动AI进入一个全新的“代理时代”。但问题来了：如何让这些AI代理像人类一样顺畅“沟通”？答案就在于模型上下文协议（MCP）、代理到代理协议（A2A）、代理通信协议（ACP）和代理网络协议（ANP）这四大协议。它们各有千秋，究竟谁能胜出？今天我们就来深度剖析，带你一探究竟！

1. Agentic AI协议：为什么它如此重要？

AI正在从“被动回答”进化到“主动行动”，Agentic AI协议就像是这个新生态的“语言规则”，定义了AI代理如何与工具、数据、其他代理甚至用户交互。试想一下，如果每个AI代理都用自己的“方言”，协作起来会多乱？这些协议通过标准化通信，解决了以下核心问题：

• 上下文共享：让AI记住历史、意图和状态，像人类一样“有记忆”。
• 工具调用：让AI无缝连接API、数据库等外部资源。
• 多代理协作：实现代理间的任务分配、协商和信任建立。
• 自主性支持：让代理能自动发现彼此、动态路由，适应复杂环境。

简单来说，Agentic AI协议就是AI从单打独斗到团队合作的“桥梁”。接下来，我们逐一拆解四大协议，看看它们如何为AI互操作性铺路。

2. 四大协议逐一解析

2.1 模型上下文协议（MCP）：单兵作战的“超级连接器”

模型上下文协议（MCP）由Anthropic提出，专注于让单一AI代理与外部工具和数据无缝连接。就像给AI装上一个“USB-C接口”，MCP让语言模型能轻松调用API、访问数据库，甚至操作文件系统，保持状态和上下文的连续性。

核心能力：

• 工具调用：通过JSON-RPC接口，代理可以动态调用外部工具，比如查询天气或生成报表。
• 上下文记忆：支持长期记忆，让代理在多轮对话中保持连贯。
• 目标管理：帮助代理跟踪任务目标和执行步骤。
• 自我反思：代理能评估自己的策略并优化行动。

适用场景：
MCP特别适合需要深度工具集成的场景，比如智能编码助手（自动调用GitHub API）或研究代理（从数据库提取文献）。它的“模型中心”设计让单个代理如虎添翼，但对多代理协作的支持有限。

案例：
想象一个AI编码助手，它通过MCP连接到GitHub，自动读取代码库、修复bug并提交PR，整个过程无需人工干预，全程保持上下文一致。

2.2 代理到代理协议（A2A）：团队协作的“通用语言”

代理到代理协议（A2A）由Google推出，旨在让多个AI代理像团队一样协作。它通过“Agent Card”（代理名片）定义每个代理的身份、能力和服务端点，支持点对点的安全通信。

核心能力：

• 点对点消息：代理间通过签名消息安全通信。
• 身份与元数据：每个消息都带上发送者的身份和意图，增强信任。
• 互操作性：支持跨生态系统的代理协作，比如Google的代理与Salesforce的代理无缝交互。
• 多模态支持：不仅限于文本，还支持图片、视频等复杂数据交换。

适用场景：
A2A适合企业级多代理工作流，比如一个HR系统中的AI代理负责筛选简历，另一个代理安排面试，第三个代理生成报告，所有代理通过A2A协调工作。

案例：
在软件开发中，A2A可以让代码审查代理、测试代理和文档代理动态协作，各自发挥专长，最终交付一个完整的项目。

2.3 代理通信协议（ACP）：逻辑严密的“外交官”

代理通信协议（ACP）由IBM的BeeAI团队开发，基于FIPA ACL和KQML等传统多代理系统标准。它通过“行为动词”（如“通知”“请求”“提议”）定义消息意图，确保代理间的对话逻辑清晰。

核心能力：

• 行为驱动消息：每条消息都有明确目的，比如“请求数据”或“拒绝提议”。
• 复杂对话模式：支持拍卖、计划协商等场景。
• 角色分配：代理可扮演买家、卖家或管理者等角色。
• 低延迟优化：适合边缘设备或本地化场景，如机器人集群。

适用场景：
ACP适合需要严格逻辑和规则的场景，比如供应链管理的多代理协商，或机器人团队的实时协作

案例：
在一个智能仓库中，ACP让搬运机器人、库存管理代理和订单处理代理通过“请求-确认”模式高效协作，优化物流流程。

2.4 代理网络协议（ANP）：去中心化的“代理互联网”

代理网络协议（ANP）是一个开源协议，灵感来自P2P和Web3技术，旨在构建去中心化的代理生态。它通过分布式标识（DID）和JSON-LD图实现代理的动态发现和安全协作。

核心能力：

• 动态发现与路由：代理可自动加入或退出网络，无需中心化注册。
• 容错性：通过冗余机制应对代理失效。
• 信任机制：通过DID和加密签名验证代理身份。
• 语义数据：使用JSON-LD让代理理解复杂数据关系。

适用场景：
ANP适合开放网络环境，比如跨组织的代理市场或联邦研究网络，代理需要自主发现和协作。

案例：
在科研领域，ANP可以让全球的AI研究代理通过去中心化网络共享数据、验证结果，形成一个无需中介的协作生态。

3. 四协议对比：谁更适合你的场景？

为了更直观地理解这四大协议的差异，我们从以下维度进行对比：

选择建议：

• 需要深度工具集成？选MCP，适合单代理与外部资源交互。
• 需要团队协作？选A2A，适合企业内多代理协同。
• 需要逻辑严密的协商？选ACP，适合规则驱动的场景。
• 需要去中心化网络？选ANP，适合开放、分布式环境。

4. 代码示例：实现MCP代理通信

以下是一个简单的MCP代理示例，展示如何通过模型上下文协议让AI代理调用外部工具：

import asyncio
from mcp_agent.app import MCPApp
from mcp_agent.agents.agent import Agent

# 初始化MCP应用
app = MCPApp(name="weather_agent")

# 定义代理
finder_agent = Agent(
    name="finder",
    instructinotallow="""
    You can fetch weather data via an API.
    Use the 'get_weather' tool with a 'location' parameter.
    Return JSON: {"city": str, "temperature": float, "condition": str}
    """
)

asyncdef example_usage():
    asyncwith app.run() as mcp_agent_app:
        # 调用工具获取天气
        result = await mcp_agent_app.call_tool(
            tool="get_weather",
            arguments={"location": "New York"}
        )
        return result

# 运行示例
asyncio.run(example_usage())

代码说明：

• 用途：通过MCP协议，代理调用天气API，返回结构化JSON数据。
• 逻辑：代理通过标准化的工具调用接口与MCP服务器通信，获取天气信息。
• 注意事项：需配置MCP服务器地址和API密钥，确保网络安全。

5. 未来展望：Agentic AI协议的下一站

Agentic AI协议的出现标志着AI从“单机模式”迈向“网络化协作”。MCP让单个代理更聪明，A2A和ACP让团队协作更高效，而ANP则为去中心化的代理生态铺平了道路。未来，我们可能看到这些协议进一步融合，形成一个统一的AI通信标准，就像HTTP之于互联网。

对于开发者来说，掌握这些协议不仅是技术趋势，更是构建下一代智能系统的关键。你准备好加入这场多代理协作的革命了吗？

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯