《人工智能智能體協議調研》是上海交通大學楊映璇、柴華燦、宋遠逸等學者撰寫的一項綜合性研究報告。該報告首次對現有的AI智能體協議進行了全面分析，提出了一個系統的二維分類框架，區分了面向上下文的協議與智能體間協議，以及通用型與特定領域的協議。

報告指出，隨著大型語言模型(LLM)的快速發展，LLM智能體已在客戶服務、內容生成、數據分析和醫療等多個行業廣泛部署，但由于缺乏標準化的通信協議，使智能體之間難以有效協作和擴展，限制了解決復雜問題的能力。

核心內容包括對安全性、可擴展性和延遲性等關鍵性能維度的比較分析，以及對智能體協議未來發展趨勢的探討，如分層架構、適應性與進化性、隱私保護與聯邦學習和基于群體的交互機制等。這項研究為研究人員和工程師設計、評估或集成智能體通信基礎設施提供了實用參考。

解鎖協作的鑰匙：不同智能體協議的運作模式探秘

為了更直觀地理解AI智能體協議的重要性及其運作方式，我們可以通過一個具體的、與我們生活息息相關的任務來觀察不同協議是如何應對挑戰的。該學術報告中，研究者們精心設計了一個場景：“規劃一次從北京到紐約的五日游” ?。這個看似簡單的需求，實則需要整合航班、酒店、天氣、活動等多方面信息，并進行統籌安排，對AI智能體的協作能力和信息處理能力提出了很高的要求。讓我們看看幾種代表性的協議是如何指揮智能體大軍完成這個任務的。  

首先登場的是“模型上下文協議”（Model Context Protocol, MCP）。這種協議代表了一種高度中心化的解決思路 ?。在其架構中（如圖4左上角所示 ?），存在一個核心的“MCP旅行客戶端”智能體，它如同一個事必躬親的總指揮官，直接負責與所有外部服務進行溝通和協調 ?。無論是查詢航班信息、預訂酒店，還是獲取天氣數據，都由這個中央客戶端智能體通過直接調用相應的服務接口（例如get_flights(), get_hotels(), get_weather()）來完成 ?。

在這個模式下，所有的外部服務，如航班服務器、酒店服務器和天氣服務器，都被視為提供信息的“工具”，它們之間并不直接發生交互 ?。信息流嚴格遵循一種以MCP旅行客戶端為中心的“星形”模式 ?，所有數據都匯總到中央客戶端，再由它負責整合所有響應并最終生成完整的旅行計劃 ?。MCP架構的優點在于其簡單性和易于控制 ?，因為所有的邏輯和決策都集中在一個點上。然而，它的缺點也同樣明顯：缺乏靈活性。中央智能體必須了解所有服務的接口和細節，形成了一個高度依賴的結構，這使得系統在需要擴展或修改時變得困難 ?。

更重要的是，所有的通信都必須經過中央智能體，這很容易使其成為性能瓶頸，特別是在處理大規模或高并發請求時 ?。這種方法雖然直接，但對于日益復雜的任務和不斷增多的服務種類，其可維護性和可擴展性面臨嚴峻考驗。  

接下來，我們看看“智能體到智能體協議”（Agent-to-Agent, A2A）。與MCP的中央集權不同，A2A協議倡導的是一種更為分布式和協作式的理念，它允許不同的智能體之間直接進行通信以共同完成復雜任務 ?。在“規劃五日游”的場景中，A2A的實現方式（如圖4右上角所示 ?）是將智能分散到多個專門化的智能體中。這些智能體可以被組織到邏輯上的部門，例如“交通部門”和“住宿與活動部門” ?。

每個智能體都有其明確的依賴關系，例如，A2A航班智能體和活動智能體可能都需要從A2A天氣智能體那里獲取環境數據以輔助決策 ?。關鍵在于，這些智能體之間可以直接溝通，而無需事事都通過一個中央協調器 ?。例如，A2A航班智能體可以直接向天氣智能體請求天氣信息，而不需要通過旅行規劃器這個角色 ?。

這里的“A2A旅行規劃器”更像是一個非核心的協調者，主要負責收集各個專業智能體最終的處理結果，并將它們整合成最終方案 ?。A2A協議展現了一種更靈活、也更貼近現實組織運作的架構。它通過允許智能體在需要時建立直接連接，減少了不必要的通信開銷，并支持了在任何類型的組織或多智能體系統中實現更復雜的協作模式 ?。這種模式更適應動態變化的需求，因為各個智能體可以更加自主地響應和處理其負責的部分。 

然而，當協作需要跨越不同的組織或系統邊界時，A2A協議可能就會遇到新的挑戰。這時，“智能體網絡協議”（Agent Network Protocol, ANP）便應運而生。ANP通過標準化的跨領域交互，進一步擴展了智能體間的協作能力 ?。在其示意圖（如圖4左下角 ?）中，我們可以清晰地看到不同的組織邊界，例如航空公司、酒店和天氣網站各自獨立存在 ?。

跨領域的協作正是通過基于協議的正式請求和響應來實現的 ?。例如，ANP航班智能體可以跨越領域邊界與ANP天氣智能體進行協商 ?。在這個過程中，旅行規劃器負責協調整個流程，但并不干預每一次具體的跨域交互 ?。ANP的核心優勢在于它通過形式化的協議交互過程，解決了獨立智能體之間協作的難題 ?。

如果說A2A更側重于基于消息的委托，那么ANP則為智能體之間建立了清晰的、基于結構化請求和響應的交互規則 ?。這使得ANP特別適用于那些擁有不同能力、定義明確的接口，并且可能存在不同安全邊界的智能體之間的協作場景，無論這些智能體是存在于同一個系統中還是跨越多個系統 ?。

最后，我們來看看一種更具前瞻性的協議：“Agora：自然語言到協議生成” ?。Agora協議代表了一種以用戶為中心的設計思想，它致力于將用戶的自然語言請求直接轉換成標準化的協議，供下游的專業智能體執行 ?。在其架構圖（如圖4右下角 ?）中，Agora引入了幾個獨特的層次。

首先是自然語言理解層，它負責解析用戶的原始請求（例如“規劃一個從北京到紐約，為期五天，預算3000美元的旅行” ?），并從中提取出結構化的關鍵信息，如出發地、目的地、時長、預算等 ?。緊接著，協議生成層會將這些結構化信息轉換成針對不同服務類型的形式化協議，例如生成專門的航班協議、酒店協議、天氣協議和預算協議 ?。

最后，協議分發層會將這些生成的協議準確地派發給相應的專業智能體（如航班智能體、酒店智能體等）去執行 ?。這些專業智能體只需要響應它們所理解的特定協議，而無需直接處理復雜和模糊的自然語言請求 ?。Agora的這種三階段處理流程（理解、生成、分發）創建了一個高度適應性的系統，它將領域特定的智能體從自然語言處理的復雜性中解放出來，使它們能夠專注于自身的核心功能 ?。這種關注點分離的設計，極大地提升了系統的靈活性和可擴展性。  

通過對這四種協議在同一旅行規劃任務下的應用分析，我們可以清晰地看到，每種協議都有其特定的適用條件和依賴關系 ?。MCP依賴一個中央智能體（如旅行助手）順序調用具有清晰接口的工具來完成任務，這種方式對于定義明確的工作流非常高效，但適應新場景可能需要修改中央智能體 ?。

A2A通過專業智能體（如航班、酒店、天氣智能體）之間的消息或數據交換來實現協作，每個智能體自主處理分配的任務并將結果反饋給協調智能體，這種方式允許靈活的通信模式同時保持整體協調 ?。ANP則利用結構化的、基于協議的交互，主智能體保留處理邏輯，但通過定義良好的類似API的接口委托特定的執行步驟，這種標準化方法無論智能體是否在同一系統或跨不同領域都能有效工作 ?。

最后，Agora專注于將自然語言翻譯成合適的結構化協議，充當一個中間層，將用戶意圖映射到不同智能體所需的特定協議上 ?。選擇哪種協議，取決于任務所需的智能體自主性水平、通信靈活性、接口標準化程度以及任務本身的復雜性等多種因素 ?。這些不同的探索共同指向了一個目標：讓AI智能體之間的協作更加順暢、高效，從而更好地服務于人類的需求。  

智能對話的未來圖景：從靜態規則到智慧生態

智能體協議的發展日新月異，遠未達到終點 ?。學術界和產業界正積極地擘畫著下一代智能體交互的藍圖，這些藍圖不僅關乎技術細節的演進，更預示著人工智能協作方式乃至整個智能生態的深刻變革。我們可以從短期、中期和長期三個維度來展望這場激動人心的變革。  

在短期內，智能體協議的發展將首先聚焦于從當前的靜態、固定模式向更具適應性和可演化性的方向轉變。一個迫切的需求是建立統一的評估和基準測試體系 ?。盡管目前已經有多種針對不同應用的智能體協議被提出，但如何科學、公正地衡量它們的有效性，仍然是一個尚待深入探索的領域。未來的研究趨勢正朝著設計超越簡單任務成功率的評估框架發展，這些框架將綜合考量通信效率、對環境變化的魯棒性、適應能力以及可擴展性等多個維度 ?。為此，開發多樣化的模擬環境和標準化的測試平臺至關重要，它們將提供從受控到開放的各種場景，從而促進不同協議之間進行公平一致的比較 ?。  

與此同時，隨著智能體越來越多地應用于醫療、金融等敏感領域，確保通信的安全和保密變得至關重要 ?。因此，隱私保護協議的研發將是近期的另一個重點。未來的協議需要允許智能體在交換信息的同時，最大限度地減少內部狀態或個人數據的暴露 ?。這可能涉及到基于智能體角色、任務或安全許可等級的授權機制，這些機制本身也需要被定義在通信協議之內 ?。受到聯邦學習等技術的啟發，協議還可以促進智能體通過共享聚合后的洞察、從本地私有數據中提取的衍生信息，或者匿名的中間結果來進行協作，而不是直接傳輸原始的敏感數據 ?。  

此外，現有的智能體交互協議大多是為兩個智能體之間的通信而設計的，當智能體的數量和復雜性增加時，這種點對點的通信方式效率會逐漸降低 ?。為了克服這些限制，一種被稱為“智能體網狀協議”（Agent Mesh Protocol）的新型通信模型被寄予厚望 ?。

這個模型的靈感來源于數字時代人類的群聊方式，它旨在實現智能體群組內部通信歷史的完全透明和共享訪問，從而促進更有效的協調和協作決策 ?。實現網狀協議需要設計支持群組級語義、維護共享知識的一致性和同步，并有效處理消息排序、動態群組成員關系和通信開銷等挑戰的機制 ?。  

更進一步，未來的智能體系統可能會將協議視為動態的、模塊化的、可學習的組件，使其成為智能體適應能力不可或缺的一部分，這就是“可演化協議”的理念 ?。在這種范式下，協議不再是外部強加的不可變框架，而是智能體可以主動管理和改進的資源 ?。

智能體或許能夠檢索特定的協議模塊，或組合來自多個協議的元素，以構建針對當前任務需求定制的通信策略 ?。更有甚者，智能體可以通過訓練來發現能夠提高通信效率或任務成功率的最優協議變體或協商策略 ?。這種適應性將使智能體系統能夠更好地泛化到新情境，針對特定的合作伙伴或條件優化交互，并有潛力擴展到更復雜的協作場景中 ?。  

展望中期，智能體協議的發展可能會從遵循預設規則，演變為構建一個更為復雜的“生態系統”。一個重要的方向是探索將協議知識“內建”到大型語言模型中 ?。不同于在推理時提供協議指令，未來的發展可能會研究將協議內容和結構直接整合到模型參數中的可能性。

這將使智能體能夠在沒有明確提示的情況下執行符合協議的行為，從而實現更高效、更無縫的交互 ?。當然，通過訓練直接注入協議知識也存在局限性，例如一旦模型訓練完成，就很難再整合協議標準的更新或修改 ?。盡管如此，對于模型提供商而言，選擇嵌入哪些協議可能影響未來的標準制定和智能體生態系統中的競爭格局，因此具有重要的戰略意義 ?。  

另一個中期趨勢是“分層協議架構”的出現。當前的協議設計多為孤立結構，未來可能會朝著旨在分離不同通信層面關注點的分層架構發展 ?。通過將底層的傳輸和同步機制與高層的語義和任務相關交互解耦，這種架構可以提高異構智能體之間的模塊化程度和可擴展性 ?。

受到經典計算機網絡協議設計的啟發，這種分層架構允許不同的智能體通過在每一層遵守共享的抽象來更有效地互操作。更重要的是，分層架構可能為動態協議組合鋪平道路，智能體可以根據上下文協商或自動選擇合適的交互層，從而從僵化的規則遵循行為轉變為更流暢的、生態系統級別的行為 ?。這種適應性在人機混合環境中尤為關鍵，因為在這些環境中，規范、偏好和目標都會隨著時間而演變 ?。分層協議還可以在較高層面整合倫理、法律和社會約束，使智能體的行為與更廣泛的社會價值觀保持一致 ?。  

而從更長遠的角度來看，智能體協議的終極目標可能是構建起支撐“集體智能”的“智能基礎設施” ?。隨著智能體協議的不斷成熟，一個引人入勝的長期方向是探索在由大規模、互聯的智能體組成的群體中集體智能的涌現 ?。

借鑒多智能體系統、群體智能和復雜自適應網絡等領域的先前工作，未來的研究可能會關注智能體和環境的“尺度定律”，即群體規模、通信拓撲和協議配置如何共同塑造系統級的行為、突現屬性和魯棒性 ?。與傳統模擬不同，互聯網原生的、去中心化的智能體協議的出現，使得在網絡規模上觀察和分析這些動態變得越來越可行 ?。從長遠來看，這些發現可能會為分布式智能體集群的原則性設計提供信息，使其成為一種新型的計算基底——可擴展、自適應，并能展現超越個體能力的智能 ?。 

與此并行，我們可以預見一個專門為自主智能體通信和協調而優化的基礎數據設施——“智能體數據網絡”（Agent Data Network, ADN）的出現 ?。與主要為人類解讀和前端渲染而設計的傳統網絡交互不同，ADN將支持智能體之間結構化的、意圖驅動的、符合協議的信息交換 ?。盡管ADN仍將運行在現有的互聯網協議棧（如TCP/IP和HTTP）之上，但它代表了語義抽象層面的一次轉變：智能體將越來越依賴以機器為中心的數據表示，例如潛在任務狀態、分布式內存快照和時間上下文日志，而不是人類可讀的網頁內容 ?。這個網絡層將直接服務于智能體的操作需求，支持持久狀態同步、長遠規劃和異步協作，而無需人工干預或可見性 ?。 

總結

總而言之，從近期的協議評估、隱私保護和可演化性，到中期的知識內建和分層架構，再到遠期的集體智能基礎設施和專用數據網絡，智能體協議的發展路徑清晰地指向一個更加智能、自主和高度協作的未來。

這一系列關于AI智能體協議的探索，從對現有協議的系統性分類和性能評估 ?，到對未來發展趨勢的展望，共同構成了一幅波瀾壯闊的技術演進圖景。通過提供一個結構化的概覽，這些研究不僅幫助實踐者和研究人員更好地理解和駕馭日益增長的智能體協議生態系統，也揭示了在構建可靠、高效和安全的智能體系統時所涉及的權衡與設計考量 ?。展望未來，下一代協議，如可演化的、注重隱私的、支持群體協調的協議，以及分層架構和集體智能基礎設施的出現，都預示著智能體技術即將邁入新的發展階段 ?。  

智能體協議的發展，正在為構建一個聯系更緊密、協作更深入的智能體生態系統鋪平道路 ?。在這個生態系統中，智能體和工具能夠動態地形成聯盟，交換知識，并共同進化以解決日益復雜的現實世界問題 ?。這不禁讓我們回想起互聯網早期那些奠基性的通信協議，正是它們的存在，才使得信息得以在全球范圍內自由流動，催生了我們今天所熟知的數字時代。與之相似，未來的智能體通信標準，也擁有著解鎖一個分布式集體智能新紀元的巨大潛力，它將深刻地重塑智能在不同系統間共享、協調和放大的方式 ?。

這不僅僅是技術層面的進步，更可能引發社會組織、經濟模式乃至人類生活方式的深遠變革。智能體之間的“對話”一旦規范化、高效化，它們所能釋放的集體智慧，將遠超我們目前的想象，引領我們走向一個更加智能、也更加充滿無限可能的未來。

本文轉載自???歐米伽未來研究所???，作者：歐米伽未來研究所