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一文讀懂A2A與MCP如何重塑AI生態(tài)

人工智能
谷歌主導(dǎo)的??A2A(Agent-to-Agent)??協(xié)議和Anthropic推出的??MCP(Model Context Protocol)??。這兩個協(xié)議不是競爭關(guān)系,更像是構(gòu)建未來AI生態(tài)系統(tǒng)的互補基石。

當(dāng)下的AI世界正處于一個關(guān)鍵節(jié)點,就像二戰(zhàn)后的國際秩序重建。各家AI企業(yè)各自為政,形成了壁壘分明的"數(shù)字孤島"。代理們無法順暢對話,工具無法共享調(diào)用,用戶被迫在多個平臺間來回切換。 

正是在這樣的背景下,兩個關(guān)鍵協(xié)議橫空出世:谷歌主導(dǎo)的A2A(Agent-to-Agent)協(xié)議和Anthropic推出的MCP(Model Context Protocol)。這兩個協(xié)議不是競爭關(guān)系,更像是構(gòu)建未來AI生態(tài)系統(tǒng)的互補基石。

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AI世界的WTO:打破數(shù)字壁壘

每個AI代理就像一個小國家,擁有獨特的語言和規(guī)則。沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)時,它們之間的溝通成本極高,信息交換困難。這正如二戰(zhàn)后世界貿(mào)易混亂不堪的情況,最終促成了WTO的誕生。

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現(xiàn)在,A2A協(xié)議好比AI世界的"維也納外交公約",規(guī)定了代理間溝通的基本規(guī)則。而MCP則像"外交官的情報系統(tǒng)",確保每個代理能獲取所需的外部資源和信息。

兩者相輔相成:A2A解決"誰和誰說話"的問題,MCP解決"如何獲取所需資源"的問題。

MCP與A2A:解析AI生態(tài)系統(tǒng)的兩大支柱

A2A協(xié)議由谷歌主導(dǎo),聯(lián)合50多家科技巨頭共同打造,包括Salesforce、SAP、MongoDB等。它主要關(guān)注的是代理間的互操作性,讓不同供應(yīng)商的AI代理能無縫協(xié)作。

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從機制上看,A2A協(xié)議包含四個核心組件

1. 能力發(fā)現(xiàn) - Agent Card系統(tǒng)讓代理能夠發(fā)布自身能力與接口,方便其他代理發(fā)現(xiàn)并對接。

2. 任務(wù)管理 - 以Task為中心,管理任務(wù)的全生命周期,從創(chuàng)建到完成,支持長時間復(fù)雜任務(wù)。

3. 協(xié)作功能 - 代理間可傳遞上下文、指令和結(jié)果,形成協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。

4. 用戶體驗協(xié)商 - 根據(jù)用戶界面能力動態(tài)協(xié)商內(nèi)容呈現(xiàn)方式。

MCP則專注于為代理提供工具和上下文的接入標(biāo)準(zhǔn),打造了一個統(tǒng)一的"情報系統(tǒng)",讓代理能方便地調(diào)用外部資源。它就像AI世界的"USB-C接口",讓各種模型和工具通過一套標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議對接。

AI代理協(xié)作的未來戰(zhàn)場

隨著這些開放協(xié)議的推廣,我們能看到AI領(lǐng)域即將迎來質(zhì)的變革。

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以招聘場景為例,招聘經(jīng)理只需在統(tǒng)一的Agent界面下達指令:"尋找符合X城市、Y技能棧的候選人"。

背后,多個專業(yè)Agent通過A2A協(xié)議協(xié)同工作:有的連接招聘網(wǎng)站API,有的檢索內(nèi)部人才庫,有的進行背景調(diào)查。它們利用MCP獲取所需資源,最終將結(jié)果無縫匯總,甚至自動安排面試流程。

這種多Agent協(xié)作將重塑企業(yè)工作流程,提升效率,降低復(fù)雜性。從客戶服務(wù)到供應(yīng)鏈管理,從數(shù)據(jù)分析到創(chuàng)意創(chuàng)作,AI代理協(xié)作將創(chuàng)造出全新的可能性。

正如WTO打破了國際貿(mào)易壁壘,A2A和MCP也在逐步消除AI世界的數(shù)字關(guān)稅,讓不同公司的AI代理能真正實現(xiàn)"互聯(lián)互通"。這不是簡單技術(shù)演進,而是AI產(chǎn)業(yè)邁向成熟的關(guān)鍵一步。

就在人類世界各國豎起貿(mào)易壁壘、互相征收關(guān)稅之際,AI世界卻正在走向更開放、更協(xié)作的未來。這種對比令人深思。

未來已來,讓我們拭目以待AI代理協(xié)作帶來的顛覆性變革

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 大數(shù)據(jù)AI智能圈
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