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一文讀懂A2A與MCP如何重塑AI生態

人工智能
谷歌主導的??A2A(Agent-to-Agent)??協議和Anthropic推出的??MCP(Model Context Protocol)??。這兩個協議不是競爭關系,更像是構建未來AI生態系統的互補基石。

當下的AI世界正處于一個關鍵節點,就像二戰后的國際秩序重建。各家AI企業各自為政,形成了壁壘分明的"數字孤島"。代理們無法順暢對話,工具無法共享調用,用戶被迫在多個平臺間來回切換。 

正是在這樣的背景下,兩個關鍵協議橫空出世:谷歌主導的A2A(Agent-to-Agent)協議和Anthropic推出的MCP(Model Context Protocol)。這兩個協議不是競爭關系,更像是構建未來AI生態系統的互補基石。

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AI世界的WTO:打破數字壁壘

每個AI代理就像一個小國家,擁有獨特的語言和規則。沒有統一標準時,它們之間的溝通成本極高,信息交換困難。這正如二戰后世界貿易混亂不堪的情況,最終促成了WTO的誕生。

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現在,A2A協議好比AI世界的"維也納外交公約",規定了代理間溝通的基本規則。而MCP則像"外交官的情報系統",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生態系統的兩大支柱

A2A協議由谷歌主導,聯合50多家科技巨頭共同打造,包括Salesforce、SAP、MongoDB等。它主要關注的是代理間的互操作性,讓不同供應商的AI代理能無縫協作。

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從機制上看,A2A協議包含四個核心組件

1. 能力發現 - Agent Card系統讓代理能夠發布自身能力與接口,方便其他代理發現并對接。

2. 任務管理 - 以Task為中心,管理任務的全生命周期,從創建到完成,支持長時間復雜任務。

3. 協作功能 - 代理間可傳遞上下文、指令和結果,形成協同網絡。

4. 用戶體驗協商 - 根據用戶界面能力動態協商內容呈現方式。

MCP則專注于為代理提供工具和上下文的接入標準,打造了一個統一的"情報系統",讓代理能方便地調用外部資源。它就像AI世界的"USB-C接口",讓各種模型和工具通過一套標準協議對接。

AI代理協作的未來戰場

隨著這些開放協議的推廣,我們能看到AI領域即將迎來質的變革。

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以招聘場景為例,招聘經理只需在統一的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Agent通過A2A協議協同工作:有的連接招聘網站API,有的檢索內部人才庫,有的進行背景調查。它們利用MCP獲取所需資源,最終將結果無縫匯總,甚至自動安排面試流程。

這種多Agent協作將重塑企業工作流程,提升效率,降低復雜性。從客戶服務到供應鏈管理,從數據分析到創意創作,AI代理協作將創造出全新的可能性。

正如WTO打破了國際貿易壁壘,A2A和MCP也在逐步消除AI世界的數字關稅,讓不同公司的AI代理能真正實現"互聯互通"。這不是簡單技術演進,而是AI產業邁向成熟的關鍵一步。

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

未來已來,讓我們拭目以待AI代理協作帶來的顛覆性變革

責任編輯:龐桂玉 來源: 大數據AI智能圈
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