人工智能技術的快速發展催生了智能體（Agent）的廣泛應用，但系統間的協作障礙逐漸顯現。模型無法直接訪問實時數據、工具調用標準不統一、多Agent協作缺乏規范等問題，成為制約AI規模化落地的核心瓶頸。

這種情況下，智能體（Agent）之間的協作與通信是實現復雜任務的關鍵。由此，MCP（模型上下文協議）、ANP（Agent網絡協議）和 A2A（Agent到Agent協議）相繼成為支持 AI Agent通信和協作的重要協議和框架。

三種協議各有獨特的設計和目標，旨在增強AI Agent能力，都反映了AI Agent從單一模型向多Agent協作發展的趨勢。本文，王吉偉頻道將從定義、架構、場景、聯系與區別等方面簡單科普這三種協議，幫助大家快速了解AI Agent領域的技術發展趨勢。

MCP（Model Context Protocol）

在AI應用中，大型語言模型（LLM）需要訪問外部數據和工具來完成復雜的任務。然而傳統的集成方式通常需要為每個數據源或工具單獨開發接口，這不僅耗時耗力，還難以維護。MCP的出現，正是為了解決這一問題提供一種通用的、標準化的通信方式。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）由Anthropic于2024年11月推出，是一套開放協議標準，旨在規范AI模型與外部數據源、工具之間的交互方式。

它通過標準化接口，實現AI模型與外部資源（如數據庫、API、文件系統等）的無縫集成。MCP的設計以模型為中心，將互聯網視為上下文和工具的來源，適合當前AI模型（尤其是大型語言模型）訪問互聯網資源的需求。可以讓AI模型像使用USB設備一樣方便地調用外部工具，因此可以被視為AI系統的“USB接口”。

其核心目標是解決以下問題：

• 數據孤島：模型無法直接訪問實時數據或本地資源；
• 集成復雜性：為每個工具編寫獨立接口導致開發成本高；
• 生態碎片化：不同平臺的工具調用機制缺乏統一標準；
• 安全隱患：缺乏標準化的訪問控制機制。

核心架構

MCP采用客戶端-服務器架構，包含三個組件：

• 主機（Host）：運行LLM的應用程序（如Claude Desktop、IDE插件）；
• 客戶端（Client）：與服務器建立連接，管理會話和路由消息；
• 服務器（Server）：提供資源訪問、工具調用等能力的獨立服務。

  協議定義了四類核心交互原語

• 資源（Resources）：通過URI標識的數據（如文件、API響應）；
• 工具（Tools）：可執行的動作（如發送郵件、執行代碼）；
• 提示（Prompts）：預設的提示模板或工作流；
• 采樣（Sampling）：服務器主動請求模型推理的機制。

應用場景

開發工具集成：在IDE中通過自然語言查詢數據庫、調用部署工具，開發工具集成，在IDE中通過自然語言查詢數據庫、調用部署工具；

自定義AI工作流：通過MCP，用戶可以將AI助手與外部數據源和工具連接，構建個性化的AI工作流。

企業級自動化應用：在企業環境中，MCP可以連接ERP、CRM等系統，構建智能客服系統、自動化辦公流程等，實現流程自動化，提高企業的運營效率。

本地數據處理：在隱私保護前提下分析用戶設備內的文件。

核心優勢

統一接口：MCP提供了一種標準化的通信方式，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限，確保數據安全。

靈活性：MCP支持多種數據源和工具的集成，能夠適應不同的應用場景。

采用CS架構的存在一定的局限性，這種架構可能在Agent斷開連接時限制通信，難以支持大規模去中心化協作。

ANP（Agent Network Protocol）

當前的互聯網基礎設施雖然成熟，但對于智能體網絡的特定需求，仍然缺乏最優的通信和連接解決方案。ANP的出現，為智能體提供一種去中心化的協作方式。

ANP（Agent Network Protocol，智能體網絡協議）是一種專為分布式智能體設計的開源通信協議，旨在為智能體之間的連接、通信和協作提供標準化框架。ANP的設計以智能體為中心，通過去中心化的身份認證和端到端加密通信，確保數據安全和隱私保護。

其目標是成為智能體互聯網時代的“HTTP”，為數十億智能體構建一個開放、安全、高效的協作網絡，從而推動未來Agentic Web的發展。

其設計受到Web3、語義網等技術影響，它重點關注：

• 去中心化身份：基于W3C DID標準實現智能體身份管理；
• 協議協商：支持動態協商通信協議和交互規則；
• 語義兼容：利用JSON-LD、RDF等技術實現數據語義對齊。

技術架構

ANP采用三層架構：

• 身份與加密層：基于DID實現身份驗證與數據加密；
• 元協議層：定義協議協商機制（如通信格式、QoS參數）；
• 應用協議層：實現具體業務邏輯（如任務分配、資源調度）。

應用場景

物聯網協同：跨廠商設備Agent的自主協作.在物聯網場景中，ANP可以實現大量設備之間的去中心化協作，降低對中心服務器的依賴。

分布式AI訓練：協調異構計算節點的資源分配；

去中心化應用：支持智能合約與AI Agent的交互。

智能家居：可以實現不同品牌智能家居設備的無縫協作。例如，智能燈、智能窗簾和智能音箱可以通過ANP直接通信，無需依賴中心服務器。

智能駕馭：在自動駕駛領域，ANP可以協調不同車輛的智能體之間的通信，提高交通安全性和效率。

核心優勢

去中心化：智能體之間直接通信，無需依賴中心服務器，提高了系統的可靠性和安全性。

高效協作：通過ANP，智能體可以快速響應彼此的請求，提高協作效率。

可擴展性：ANP支持大量智能體的加入，能夠適應復雜的網絡環境。

P2P 架構和DID 認證讓ANP更適合未來去中心化的Agent網絡，但隱私和權限控制仍是挑戰。

A2A（Agent2Agent）

隨著AI技術的發展，不同來源的智能體需要相互協作。由于技術背景、開發框架和數據格式的差異，智能體之間的通信和協作面臨著諸多挑戰，A2A協議能夠有效解決這一問題。

A2A（Agent2Agent，智能體對智能體協議）是一種開放協議，專注于智能體之間的交互與協作。它允許不同來源、不同技術的智能體相互溝通，安全地交換信息，并協同執行復雜任務。A2A的核心目標是打破系統孤島，提升智能體的跨平臺能力。

該協議由Google于2025年4月9日推出，旨在讓不同框架和供應商的AI Agent能夠相互通信和協作。A2A得到了Google以及超過50家技術合作伙伴的支持，包括Atlassian、Salesforce和SAP，其目標是解決企業級AI Agent的互操作性的問題。

設計目標

• 打破生態孤島：解決多Agent協作的協議不兼容問題；
• 支持長時任務：處理耗時數小時至數天的復雜流程；
• 模態無關性：兼容文本、音頻、視頻等多模態交互。

技術架構

A2A基于HTTP、SSE（Server-Sent Events）和JSON-RPC構建，包含以下核心模塊：

• 能力發現（Capability Discovery）：通過Agent Card（JSON元數據）聲明Agent能力；
• 任務管理（Task Management）：以任務為單位管理多輪交互；
• 協作機制（Collaboration）：支持Agent間消息傳遞與狀態同步；
• 用戶體驗協商：根據終端設備動態調整內容呈現方式。

典型交互流程包括：

• 客戶端Agent通過HTTP GET發現遠程Agent能力；
• 通過SSE建立持久連接并發送任務請求；
• 遠程Agent返回包含文本、表單、流媒體等內容的Message對象；
• 任務完成后生成Artifact（如文件、結構化數據）。

應用場景?

跨系統流程自動化：如招聘場景中，協調簡歷解析、面試安排、背調等Agent；

供應鏈管理優化：連接庫存管理、物流調度、需求預測等Agent。A2A可以協調不同企業的智能體，優化供應鏈流程。例如，一個物流智能體可以與一個倉儲智能體協作，實時更新貨物狀態。

客戶關系管理：語音助手、工單系統、知識庫Agent的協同響應。在跨平臺客戶管理中，A2A可以實現數據共享和協作。例如一個電商平臺的智能客服可以與一個社交媒體平臺的智能客服協作，提供更全面的客戶支持。

醫療健康：A2A可以協調不同醫療機構的智能體，實現醫療數據的共享和協作。

核心優勢

跨平臺協作：A2A支持不同技術背景的智能體之間的協作，打破了系統孤島。

靈活性：A2A允許智能體在非結構化模式下協作，適應復雜任務需求。

安全性：A2A通過標準化的協議確保智能體之間的通信安全。

A2A行業支持廣泛，適合企業級應用，但可能受限于其專注于互操作性，不如ANP靈活。

A2A的推出，也反映了行業對Agent互操作性的迫切需求。不僅限于技術層面，還涉及企業應用的商業價值。例如，A2A的合作伙伴包括眾多企業服務提供商如Deloitte和PwC，這表明其可能在企業數字化轉型中扮演重要角色，超出了單純的技術協議的范疇。

MCP、ANP、A2A的聯系與區別

聯系

共同目標：MCP、ANP和A2A都致力于提升智能體的協作能力，使其能夠更好地完成復雜任務。

互補關系：MCP側重于AI助手與外部工具的交互，ANP提供去中心化的協作網絡，而A2A專注于跨平臺協作。三者可以相互補充，共同構建智能體協作生態。

區別

MCP、ANP和A2A的區別主要體現于核心理念、架構、身份認證、信息組織、應用場景和目標用戶等維度，下面這個表格每種協議體現了三種協議的主要特點和適用場景，可以幫助大家理解并根據具體需求選擇合適的協議。

協同應用模式

MCP+A2A：單個智能體通過MCP接入工具，再通過A2A與其他Agent協作。例如：

• 客服Agent（A2A節點）接收用戶請求；
• 通過MCP調用知識庫工具檢索信息；
• 通過A2A協調工單系統Agent創建服務工單。

ANP+A2A：ANP提供底層身份與通信保障，A2A實現業務層協作。例如：

• 物流Agent通過ANP驗證身份并協商通信協議；
• 使用A2A協議與倉儲、運輸Agent協調貨物調度。

未來發展趨勢

隨著AI技術的不斷進步，MCP、ANP和A2A等協議和框架將逐漸成為智能體協作的標準。它們的融合將推動AI助手從單一工具向協作網絡的轉變，為人類創造更加智能的未來。

例如，在未來的智能家居環境中，MCP可以連接智能助手與各種家電設備，ANP可以實現這些設備之間的去中心化協作，而A2A可以確保不同品牌設備之間的兼容性。通過這種多層次的協作，智能家居系統將變得更加智能和高效。

其共同發展趨勢，可以體現為以下幾點：

協議融合：MCP可能擴展為A2A的工具調用層，ANP或成為A2A的底層傳輸協議。

安全增強：零信任架構、同態加密等技術將被集成到協議棧中。

邊緣計算支持：優化協議以適應物聯網設備的低功耗、高延遲環境。

標準化進程：可能出現類似IETF的跨組織聯盟推動協議標準化。

具體到三種協議各自在未來的發展，如下：

MCP的未來：MCP被視為過渡性協議，適合當前AI模型訪問互聯網資源的需求，但其CS架構可能限制其在去中心化環境中的應用。未來可能需要演進以支持更多Agent協作功能，否則可能被ANP或A2A取代。  

ANP的未來：ANP的P2P架構和DID認證使其更適合未來 Agentic Web 的發展，隨著Agent網絡的普及，ANP可能成為去中心化協作的標準。Linked-Data的使用也可能推動語義理解和數據交換的標準化。  

A2A的未來：A2A因Google和行業合作伙伴的支持，有望成為企業級Agent互操作性的主導標準，尤其在復雜工作流自動化中。其成功將取決于實際應用和行業采用率，可能在短期內快速普及。  

整體而言，AI Agent的協作將越來越依賴標準化協議，MCPANP和A2A可能在不同層面發揮作用，最終可能出現一個或多個主導協議。去中心化和自治將成為未來發展的重點，ANP和A2A在這方面更具潛力。

參考文獻：

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

本文轉載自????王吉偉????，作者：王吉偉?