4大类AI Agent协议框架全面综述

对现有的LLM AI Agent通信协议进行了系统性的概述,并将其分为四大类,以帮助用户和开发者为特定应用场景选择最适合的协议。

图片

一、AI Agent协议的发展

AI Agent协议的定义:代理协议是标准化框架,定义了代理之间以及代理与外部系统之间结构化通信的规则、格式和程序。与传统交互机制(如API、GUI或XML)相比,协议在效率、操作范围、标准化和AI原生性方面具有显著优势。

图片

    图片

    • 代理协议的作用

      • 互操作性:允许不同架构的异构代理系统无缝协作。

      • 标准化交互:确保代理能够轻松集成和扩展其功能,通过纳入新工具、API或服务。

      • 安全性和治理:提供内置机制以管理代理行为,确保在明确定义的安全操作参数内运行。

      • 降低开发复杂性:通过抽象化交互逻辑,减少代理开发的复杂性,使开发者能够专注于增强核心代理功能。

      • 促进集体智能:通过标准化通信渠道共享见解和协调行动,使分布式代理系统能够实现单一架构无法实现的结果。

    二、AI Agent协议分类框架

    提出了一个二维分类框架,将协议分为上下文导向型(Context-Oriented Protocols)和代理间通信型(Inter-Agent Protocols),并进一步细分为通用型(General-Purpose)和特定领域型(Domain-Specific)。

    图片

    1、上下文导向型协议

    面向上下文的协议主要解决AI代理与外部工具或数据源之间的交互问题,帮助代理获取必要的上下文信息以完成任务。这类协议进一步分为:

    • 1.1 General-Purpose Protocols

      • MCP(Model Context Protocol):由Anthropic提出,是一个通用的上下文获取协议,允许AI代理通过标准化的方式与外部资源(如数据、工具和服务)进行交互。它采用客户端-服务器架构,将工具调用与LLM响应解耦,提高了数据安全性和隐私性。

    • 1.2 Domain-Specific Protocols

      • agents.json:由WildCardAI提出,是一个基于OpenAPI标准的开源机器可读合同格式,专门用于将传统API与AI代理桥接,支持网站声明AI兼容接口、认证方案和多步工作流。

    2、Agent间通信协议

    面向代理间交互的协议专注于代理之间的协作和通信,以解决更复杂的任务。

    图片

    • 2.1 General-Purpose Protocols

      • ANP(Agent Network Protocol):由开源社区开发,旨在实现不同代理之间的互操作性,构建一个开放、安全、高效的协作网络。它支持跨域代理通信,采用去中心化身份认证机制。

      • A2A(Agent2Agent Protocol):由Google提出,专注于企业内部代理之间的复杂问题解决和协作,支持异步工作流和多模态交互。

      • AITP(Agent Interaction & Transaction Protocol):由NEAR基金会提出,支持代理之间的安全通信、协商和价值交换,特别适用于跨信任边界的交互。

      • AConP(Agent Connect Protocol):由Cisco提出,定义了调用和配置代理的标准接口。

      • AComP(Agent Communication Protocol):由Al and Data提出,旨在标准化代理之间的通信,促进自动化和协作。

      • Agora:由牛津大学提出,是一个元协议,允许代理根据上下文采用不同的通信协议。

    • 2.2 Domain-Specific Protocols

      • LMOS(Language Model Operating System):由Eclipse基金会提出,旨在构建一个互联网代理生态系统,支持代理的发现、交互和互操作性。

      • Agent Protocol:由AI Engineer Foundation提出,定义了控制台与AI代理之间的通信标准。

      • LOKA:由CMU提出,是一个去中心化的框架,用于建立知识型代理之间的信任和伦理协调。

      • PXP(Predict and eXplain Protocol):由BITS Pilani提出,专注于人机交互中的双向可解释性。

      • CrowdES:由GIST.KR提出,用于机器人代理之间的交互,模拟真实的人群动态。

      • SPPs(Spatial Population Protocols):由利物浦大学提出,用于解决匿名机器人之间的分布式定位问题。

    图片

      三、案例分析

      通过一个具体的用例——计划从北京到纽约的五天旅行——来比较和分析四种不同的AI代理协议:MCP、A2A、ANP和Agora:

      图片

      1.  MCP: 单个代理调用所有工具

      适用于任务定义明确且外部服务接口稳定的场景,但不适用于动态环境。

      • 工作流程

        1. 用户向MCP Travel Client提出旅行计划请求。

        2. MCP Travel Client直接调用Flight Server、Hotel Server和Weather Server,分别获取航班、酒店和天气信息。

        3. 各服务返回信息后,MCP Travel Client聚合所有响应,生成完整的旅行计划。

        2. A2A: 企业内部的复杂协作

        适合企业内部多个专业代理直接通信的场景,依赖于稳定的内部基础设施和高效的代理间数据交换。

        • 工作流程

          1. 用户向A2A Travel Planner提出旅行计划请求。

          2. A2A Travel Planner将任务分配给各个专业代理(如Flight Agent、Hotel Agent、Weather Agent)。

          3. 各代理直接相互通信,获取所需信息(例如Flight Agent直接从Weather Agent获取天气信息)。

          4. 各代理将结果返回给A2A Travel Planner,由其汇总最终结果。

        3. ANP: 跨领域代理协议

        适合跨组织协作的场景,需要清晰的协议和安全机制。

        • 工作流程

          1. 用户向ANP Travel Planner提出旅行计划请求。

          2. ANP Travel Planner将任务分配给不同组织的代理(如Flight Agent、Hotel Agent、Weather Agent)。

          3. 各代理通过跨组织协议进行交互(例如Flight Agent与Weather Agent跨组织交互)。

          4. 各代理将结果返回给ANP Travel Planner,由其汇总最终结果。

        4. Agora: 自然语言到协议生成

        专注于用户交互,将自然语言转换为结构化协议,适合需要高效用户交互的场景。

        • 工作流程

          1. 用户提出自然语言请求(如“规划从北京到纽约的五天旅行”)。

          2. Agora通过自然语言理解模块解析用户请求,提取关键信息(如出发地、目的地、持续时间、预算)。

          3. 协议生成模块将这些信息转换为标准化协议(如Flight Protocol、Hotel Protocol、Weather Protocol)。

          4. 协议分发模块将协议分发给相应的专业代理(如Flight Agent、Hotel Agent、Weather Agent)。

          5. 各代理根据协议响应,返回结果。

        图片

        https://arxiv.org/pdf/2504.16736A Survey of AI Agent Protocols
        <think>好的,用户想了解人工智能Agent的概念、应用和发展。首先,我需要先明确用户的需求。他们可能对AI Agent不太熟悉,所以需要从基础概念讲起,然后介绍应用场景,最后谈谈当前的发展和挑战。 首先,概念部分,根据引用内容,AI Agent是自主、智能、适应性强的人工智能实体,能在物联网或电力系统中自主执行任务和决策。需要解释清楚这几个特性,比如自主性是什么意思,智能性体现在哪里,适应性如何表现。可能需要用例子来说明,比如在物联网中的具体应用。 然后应用方面,用户提供的引用提到了物联网和电力系统。这两个领域可以作为例子展开。比如在物联网中,Agent可以处理数据、优化资源;在电力系统里,可能用于负载预测、故障诊断等。此外,可能还有其他应用领域,比如医疗、金融,但引用中没有提到,是否需要补充?不过根据用户提供的引用,应该优先围绕已有的内容,避免引入其他信息源。 关于发展部分,引用里提到在电力系统中应用的发展空间和挑战,比如数据安全、算法准确性。这里需要总结发展的趋势,比如技术多样化、效率提升,同时面临的挑战。可能还需要提到未来的研究方向,比如如何优化算法,提高安全性。 用户可能还希望了解当前的研究进展或者实际案例,但引用中的信息比较有限。可能需要结合已有的引用,适当扩展,但不要超出范围。例如,引用中提到AI Agent在物联网中应对挑战,可以说明具体挑战是什么,比如数据量大、实时性要求高,Agent如何解决这些问题。 另外,用户的问题结构是概念、应用、发展,所以回答需要分点清晰。可能需要用标题分隔每个部分,但根据系统指令,用户可见层要结构清晰,帮助逐步解决问题。所以用1. 2. 3. 这样的分点比较合适。 需要检查是否符合系统级指令,比如数学公式是否正确使用,但当前内容中没有涉及数学公式,所以可能不需要。但如果有提到算法或模型,可能需要用LaTeX,不过引用中没有相关内容,所以暂时不需要。 生成相关问题部分,需要根据回答内容提出相关问题,比如概念相关的区别(与传统软件),应用中的具体案例,或者发展中的挑战如何解决。例如: 1. 人工智能Agent与传统软件有何区别? 2. 在物联网中,AI Agent如何优化资源分配? 3. 未来如何提升AI Agent在电力系统中的安全性? 确保问题与回答内容相关,并且能引导用户进一步思考。 最后,引用标识要正确添加,在对应的段落末尾加上[^1]或[^2]。比如在物联网应用部分末尾加,电力系统应用末尾加。 总结回答结构: 1. 概念:定义和核心特性 2. 应用:物联网和电力系统具体例子 3. 发展:趋势和挑战 这样用户能清晰理解每个部分。需要确保语言简洁,用词准确,避免专业术语过多,必要时解释术语。</think>### 人工智能 Agent 的概念、应用与发展 #### 1. **概念** 人工智能 AgentAI Agent)是一种具备**自主性、智能性和适应性**的实体,能够通过感知环境、分析数据并自主执行任务与决策。其核心特性包括: - **自主性**:无需人工干预,独立完成目标(例如物联网设备自动调节能耗)。 - **智能性**:利用机器学习、推理算法处理复杂问题(如电力系统的实时负载预测)。 - **适应性**:动态调整策略以应对环境变化(如网络攻击或设备故障时重新分配资源)。 --- #### 2. **应用场景** ##### (1)**物联网(IoT)** AI Agent 在物联网中用于: - **数据聚合与分析**:从海量传感器数据中提取模式,优化资源分配(如智能家居的能耗管理)。 - **自动化控制**:自主调节设备状态(如工业生产线根据需求动态调整速度)。 ##### (2)**电力系统** - **智能电网管理**:预测电力需求、平衡发电与用电(如结合天气数据优化风电调度)。 - **故障诊断**:通过实时监测快速定位电网异常(如短路或变压器过载)。 ##### (3)**其他领域** - **医疗**:辅助诊断与个性化治疗方案推荐。 - **金融**:自动化交易与风险预测。 --- #### 3. **发展趋势与挑战** ##### (1)**发展趋势** - **技术融合**:与边缘计算、5G 结合,提升实时响应能力。 - **泛化能力增强**:通过强化学习适应更复杂的场景(如跨区域电力调度)。 ##### (2)**关键挑战** - **数据安全**:防止敏感信息泄露(如电网运行数据被恶意篡改)。 - **算法可靠性**:需解决模型在极端场景下的决策偏差(如罕见天气对能源预测的影响)。 - **伦理问题**:明确自主决策的责任归属(如医疗诊断错误的责任界定)。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 人工智能 Agent 与传统自动化程序的核心区别是什么? 2. 在电力系统中,如何确保 AI Agent 的决策符合安全规范? 3. AI Agent 如何处理物联网中多设备协同的通信延迟问题? 4. 未来 AI Agent 可能面临哪些伦理挑战?
        评论
        添加红包

        请填写红包祝福语或标题

        红包个数最小为10个

        红包金额最低5元

        当前余额3.43前往充值 >
        需支付:10.00
        成就一亿技术人!
        领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
        hope_wisdom
        发出的红包
        实付
        使用余额支付
        点击重新获取
        扫码支付
        钱包余额 0

        抵扣说明:

        1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
        2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

        余额充值