引言

在 AI 技術蓬勃發展的今天，大模型 Agent（如 GPT-4、Claude 等）需要頻繁與外部工具、其他 Agent 甚至云端服務交互。如何高效、安全地完成這些通信？答案藏在 JSON-RPC 2.0 這一看似“古老”卻煥發新生的協議中。本文將解析為何 JSON-RPC 2.0 成為大模型 Agent 傳輸協議的“寵兒”，并揭秘其核心優勢。

一、JSON-RPC 2.0 是什么？

JSON-RPC 2.0 是一種基于 JSON 的輕量級遠程過程調用（RPC）協議，誕生于 2010 年。它通過簡單的請求-響應機制，允許客戶端像調用本地函數一樣調用遠程服務。例如：

{"jsonrpc": "2.0", "method": "sum", "params": [1,2,3], "id": 1}

服務端返回：

{"jsonrpc": "2.0", "result": 6, "id": 1}

這種簡潔的結構，使其成為跨語言、跨平臺通信的理想選擇。

二、大模型 Agent 為何偏愛 JSON-RPC 2.0？

1. 輕量高效，適應高并發場景

• 數據量小：JSON 格式天然緊湊，相比 XML 等協議減少 30% 以上的傳輸開銷，適合帶寬敏感的 AI 任務（如實時風控、流式輸出）。
• 異步支持：支持非阻塞調用，AI Agent 可同時處理多個請求，避免因等待響應而阻塞推理流程（如 MCP 協議中的異步引擎）。

2. 靈活兼容，跨平臺無壓力

• 傳輸無關性：協議不綁定具體傳輸層，可無縫適配 HTTP、WebSocket、TCP 甚至進程間通信。例如，MCP 協議基于 JSON-RPC 2.0，同時支持本地 STDIO 和遠程 HTTP/SSE 通信。
• 語言中立：幾乎所有編程語言都支持 JSON 解析，方便 AI 開發者快速集成（如 Python、Java、Rust）。

3. 標準化接口，降低開發成本

• 強類型定義：通過 JSON Schema 規范接口參數和返回值，減少 AI 解析數據時的歧義（如金融場景中的毫秒級交易數據同步）。
• 批量調用與通知機制：

批量請求：單次通信可包含多個調用，提升效率（如供應鏈優化中同時調用需求預測和倉儲調度接口）。

通知（Notification）：無需等待響應的單向操作，適用于日志記錄、進度推送等場景。

4. 安全性可控，適配復雜場景

• 錯誤標準化：內置錯誤碼（如??-32601?? 表示“方法未找到”），便于 AI 系統快速定位問題。
• 與安全協議結合：MCP 和 A2A 協議在 JSON-RPC 基礎上疊加 OAuth 認證、數據加密等機制，確保 Agent 間通信的零信任安全。

三、實際應用場景

1. 工具調用：AI 通過 MCP 協議調用數據庫查詢、文件清理等工具，無需編寫定制化代碼。
2. 多 Agent 協作：電商場景中，客服 Agent 通過 A2A 協議實時查詢庫存 Agent，解決用戶訂單問題。
3. 流式數據處理：結合 SSE（Server-Sent Events）實現實時進度反饋，適合長時間任務（如基因數據分析）。

四、未來趨勢

JSON-RPC 2.0 仍在進化：

• 性能優化：與二進制編碼（如 CBOR）結合，提升高吞吐場景效率。
• 協議融合：MCP 可能引入 A2A 的 Agent Card 機制，增強動態服務發現能力。

結語

JSON-RPC 2.0 憑借輕量、靈活、標準化的特性，成為大模型 Agent 通信的“隱形橋梁”。無論是工具調用還是多 Agent 協作，它都在幕后默默支撐著 AI 生態的繁榮。

參考文獻

1. [MCP、A2A 協議與 JSON-RPC 2.0 解析] (https://www.ewbang.com/community/article/details/1000213178.html)
2. [AI 協議為何偏愛 JSON-RPC 2.0？] (https://tonybai.com/2025/04/16/ai-protocol-prefer-jsonrpc)
3. [JSON-RPC 2.0 協議規范詳解] (https://www.h3399.cn/201712/264853.html)
4. [MCP Remote 模式深度解析] (https://blog.csdn.net/2401_85325397/article/details/146902797)

本文轉載自??AI小新??，作者：AI小新