Agentic AI：解密MCP、A2A、ACP、ANP四大協議 原創 精華
你有沒有想過，未來的AI會像人類團隊一樣高效協作，自動發現彼此、分配任務，甚至在復雜環境中“自洽”運行？隨著Agentic AI協議的興起，這種科幻般的場景正在成為現實！從單一的語言模型到多代理協同的智能生態，多代理協作正推動AI進入一個全新的“代理時代”。但問題來了：如何讓這些AI代理像人類一樣順暢“溝通”？答案就在于模型上下文協議（MCP）、代理到代理協議（A2A）、代理通信協議（ACP）和代理網絡協議（ANP）這四大協議。它們各有千秋，究竟誰能勝出？今天我們就來深度剖析，帶你一探究竟！
1. Agentic AI協議：為什么它如此重要？
AI正在從“被動回答”進化到“主動行動”，Agentic AI協議就像是這個新生態的“語言規則”，定義了AI代理如何與工具、數據、其他代理甚至用戶交互。試想一下，如果每個AI代理都用自己的“方言”，協作起來會多亂？這些協議通過標準化通信，解決了以下核心問題：
- 上下文共享：讓AI記住歷史、意圖和狀態，像人類一樣“有記憶”。
- 工具調用：讓AI無縫連接API、數據庫等外部資源。
- 多代理協作：實現代理間的任務分配、協商和信任建立。
- 自主性支持：讓代理能自動發現彼此、動態路由，適應復雜環境。
簡單來說，Agentic AI協議就是AI從單打獨斗到團隊合作的“橋梁”。接下來，我們逐一拆解四大協議，看看它們如何為AI互操作性鋪路。
2. 四大協議逐一解析
2.1 模型上下文協議（MCP）：單兵作戰的“超級連接器”
模型上下文協議（MCP）由Anthropic提出，專注于讓單一AI代理與外部工具和數據無縫連接。就像給AI裝上一個“USB-C接口”，MCP讓語言模型能輕松調用API、訪問數據庫，甚至操作文件系統，保持狀態和上下文的連續性。
核心能力：
- 工具調用：通過JSON-RPC接口，代理可以動態調用外部工具，比如查詢天氣或生成報表。
- 上下文記憶：支持長期記憶，讓代理在多輪對話中保持連貫。
- 目標管理：幫助代理跟蹤任務目標和執行步驟。
- 自我反思：代理能評估自己的策略并優化行動。
適用場景：
MCP特別適合需要深度工具集成的場景，比如智能編碼助手（自動調用GitHub API）或研究代理（從數據庫提取文獻）。它的“模型中心”設計讓單個代理如虎添翼，但對多代理協作的支持有限。
案例：
想象一個AI編碼助手，它通過MCP連接到GitHub，自動讀取代碼庫、修復bug并提交PR，整個過程無需人工干預，全程保持上下文一致。
2.2 代理到代理協議（A2A）：團隊協作的“通用語言”
代理到代理協議（A2A）由Google推出，旨在讓多個AI代理像團隊一樣協作。它通過“Agent Card”（代理名片）定義每個代理的身份、能力和服務端點，支持點對點的安全通信。
核心能力：
- 點對點消息：代理間通過簽名消息安全通信。
- 身份與元數據：每個消息都帶上發送者的身份和意圖，增強信任。
- 互操作性：支持跨生態系統的代理協作，比如Google的代理與Salesforce的代理無縫交互。
- 多模態支持：不僅限于文本，還支持圖片、視頻等復雜數據交換。
適用場景：
A2A適合企業級多代理工作流，比如一個HR系統中的AI代理負責篩選簡歷，另一個代理安排面試，第三個代理生成報告，所有代理通過A2A協調工作。
案例：
在軟件開發中，A2A可以讓代碼審查代理、測試代理和文檔代理動態協作，各自發揮專長，最終交付一個完整的項目。
2.3 代理通信協議（ACP）：邏輯嚴密的“外交官”
代理通信協議（ACP）由IBM的BeeAI團隊開發，基于FIPA ACL和KQML等傳統多代理系統標準。它通過“行為動詞”（如“通知”“請求”“提議”）定義消息意圖，確保代理間的對話邏輯清晰。
核心能力：
- 行為驅動消息：每條消息都有明確目的，比如“請求數據”或“拒絕提議”。
- 復雜對話模式：支持拍賣、計劃協商等場景。
- 角色分配：代理可扮演買家、賣家或管理者等角色。
- 低延遲優化：適合邊緣設備或本地化場景，如機器人集群。
適用場景：
ACP適合需要嚴格邏輯和規則的場景，比如供應鏈管理的多代理協商，或機器人團隊的實時協作
案例：
在一個智能倉庫中，ACP讓搬運機器人、庫存管理代理和訂單處理代理通過“請求-確認”模式高效協作，優化物流流程。
2.4 代理網絡協議（ANP）：去中心化的“代理互聯網”
代理網絡協議（ANP）是一個開源協議，靈感來自P2P和Web3技術，旨在構建去中心化的代理生態。它通過分布式標識（DID）和JSON-LD圖實現代理的動態發現和安全協作。
核心能力：
- 動態發現與路由：代理可自動加入或退出網絡，無需中心化注冊。
- 容錯性：通過冗余機制應對代理失效。
- 信任機制：通過DID和加密簽名驗證代理身份。
- 語義數據：使用JSON-LD讓代理理解復雜數據關系。
適用場景：
ANP適合開放網絡環境，比如跨組織的代理市場或聯邦研究網絡，代理需要自主發現和協作。
案例：
在科研領域，ANP可以讓全球的AI研究代理通過去中心化網絡共享數據、驗證結果，形成一個無需中介的協作生態。
3. 四協議對比：誰更適合你的場景？
為了更直觀地理解這四大協議的差異，我們從以下維度進行對比：
維度 | MCP | A2A | ACP | ANP |
設計焦點 | 單代理與工具交互 | 多代理點對點協作 | 邏輯驅動的多代理對話 | 去中心化代理網絡 |
消息格式 | JSON-RPC | JSON-RPC over HTTPS | RESTful MIME多部分消息 | JSON-LD語義圖 |
發現機制 | 工具發現 | Agent Card動態發現 | 會話管理和路由 | DID和去中心化發現 |
適用場景 | 編碼助手、研究代理 | 企業多代理工作流 | 邏輯協商、邊緣計算 | 開放網絡、代理市場 |
安全性 | OAuth 2.0/2.1 | 企業級認證和簽名 | 角色認證 | DID和加密簽名 |
選擇建議：
- 需要深度工具集成？選MCP，適合單代理與外部資源交互。
- 需要團隊協作？選A2A，適合企業內多代理協同。
- 需要邏輯嚴密的協商？選ACP，適合規則驅動的場景。
- 需要去中心化網絡？選ANP，適合開放、分布式環境。
4. 代碼示例：實現MCP代理通信
以下是一個簡單的MCP代理示例，展示如何通過模型上下文協議讓AI代理調用外部工具：
import asyncio
from mcp_agent.app import MCPApp
from mcp_agent.agents.agent import Agent
# 初始化MCP應用
app = MCPApp(name="weather_agent")
# 定義代理
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:
# 調用工具獲取天氣
result = await mcp_agent_app.call_tool(
tool="get_weather",
arguments={"location": "New York"}
)
return result
# 運行示例
asyncio.run(example_usage())代碼說明：
- 用途：通過MCP協議，代理調用天氣API，返回結構化JSON數據。
- 邏輯：代理通過標準化的工具調用接口與MCP服務器通信，獲取天氣信息。
- 注意事項：需配置MCP服務器地址和API密鑰，確保網絡安全。
5. 未來展望：Agentic AI協議的下一站
Agentic AI協議的出現標志著AI從“單機模式”邁向“網絡化協作”。MCP讓單個代理更聰明，A2A和ACP讓團隊協作更高效，而ANP則為去中心化的代理生態鋪平了道路。未來，我們可能看到這些協議進一步融合，形成一個統一的AI通信標準，就像HTTP之于互聯網。
對于開發者來說，掌握這些協議不僅是技術趨勢，更是構建下一代智能系統的關鍵。你準備好加入這場多代理協作的革命了嗎？
本文轉載自??Halo咯咯?? 作者：基咯咯
