设定可扩展AI成果标准的三大方案：MCP、ACP与Agent2Agent
发布时间：2025-05-23 12:18:40 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：8 次
在当今快速发展的人工智能（AI）领域，新的标准化协议崭露头角，旨在简化模型连接与代理管理，帮助企业首席信息官(CIO)制定更加高效的 AI 部署策略，同时避免被单一供应商锁定。特别是三种新协议 —— 模型上下文协议(MCP)、代理通信协议(ACP)和 Agent2Agent，正为 IT 领导者提供清晰的方向，以摆脱过去两年中失败的概念验证项目，迎接可衡量的 AI 进步。
MCP 由人工智能公司 Anthropic 于去年11月发布，旨在为不同数据源和工具之间的 AI 模型连接提供标准化的方法。其最大优势在于让用户可以灵活选择性能最优的语言模型（LLM）及其供应商，避免了供应商锁定的困境。MCP 被称为 “管道系统”，有效地将各种 AI 组件连接起来。此外，微软和其他 AI 供应商也已开始支持 MCP，使得该协议的兼容性不断提升。
紧随其后，IBM 于今年发布了代理通信协议（ACP），该协议允许来自不同供应商的 AI 代理互相连接。ACP 利用标准的 HTTP 通信模式，简化了集成过程，能够为企业提供更高的互操作性和可重用性。而在同月，谷歌也推出了 Agent2Agent 协议，进一步推动了多样化 AI 代理之间的合作。凭借50多个技术合作伙伴的支持，Agent2Agent 使得企业能够将一系列 AI 代理串联起来，更容易获取所需的专业功能。
随着这些协议的推出，专家们预见到 AI 代理商店的诞生，这将使用户能够从众多供应商的预置代理或模型中进行选择，而不必费力训练自己的模型。这些新协议标志着企业迈向可扩展 AI 采用的新路径，让标准化成为推动快速发展的关键。正如 Solo.io 的全球首席技术官 Christian Posta 所言，速度若没有标准化，将只会导致混乱，而标准化则为有目的的扩展提供了保障。
MCP（模型上下文协议）、ACP（代理通信协议）和Agent2Agent是三种新兴的AI协议，它们通过标准化AI系统之间的连接、通信和上下文信息的吸收，为可扩展的AI结果设定了标准。
MCP（模型上下文协议）
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定义与功能：MCP由Anthropic于2024年11月发布，旨在为AI模型连接到不同数据源和工具提供标准化方法。它允许AI模型与外部系统交互，支持自主决策和复杂任务自动化。
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优势：MCP通过统一接口标准，将复杂的多模型与多工具对接问题简化，降低了扩展新功能的边际成本。它还支持“人类参与”机制，允许人在关键节点提供信息或批准操作。
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应用：MCP已被微软等多家AI供应商支持，其预构建集成使AI大语言模型可以直接接入。
ACP（代理通信协议）
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定义与功能：ACP由IBM于2025年发布，旨在使来自不同供应商的AI代理能够相互连接。它使用标准HTTP通信模式，简化了集成过程。
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优势：ACP通过标准化消息结构和任务成果（Artifacts），确保了跨系统的无缝交互和结果的可解析性与可扩展性。它还支持多部分消息、嵌入内容或外部URL，以及任务状态管理。
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应用：ACP是IBM向Linux Foundation捐赠的AI生态系统的一部分，适用于企业级内网和开放互联网环境。
Agent2Agent
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定义与功能：Agent2Agent由Google于2025年4月推出，旨在促进不同AI代理之间的协作。它支持跨平台和云环境的代理管理。
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优势：Agent2Agent通过标准化方法，使企业能够更容易地获取专用功能。它拥有超过50个技术合作伙伴支持。
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应用：Agent2Agent与ACP类似，都是对以模型为中心的MCP的有益补充。
总结
这三种协议共同推动了AI系统的互联互通，降低了整合复杂性，提高了AI采用率。它们为AI代理商店的诞生奠定了基础，用户可以从多个供应商提供的预置代理或模型中选择，而不必自行训练模型。这些协议还强调了AI安全性和可扩展性的重要性，使AI代理能够相互验证、交换数据并协调复杂的工作流。
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