当下流行的智能体通信协议:MCP、A2A、ANP 分别是什么?

在当前人工智能(AI)智能体生态系统中,智能体之间的有效沟通至关重要。为了让AI智能体能够高效、安全地协同工作,业界提出了多种通信协议。其中,MCP、A2A 和 ANP 代表了三个关键层级的通信协议,各自应对不同的协作需求:

  • MCP (Model Context Protocol,模型上下文协议):专注于解决单个AI智能体如何与外部工具和数据源进行标准化交互的问题。它好比为智能体提供了一套通用的“插座和插头”,让智能体可以方便地调用各种外部功能(如搜索引擎、数据库)。
  • A2A (Agent-to-Agent Protocol,智能体到智能体协议):着眼于实现不同AI智能体之间的点对点协作和任务分配。这就像让不同的智能体可以直接“对话”并相互委托任务,即使它们由不同开发者制作或在不同平台上运行。
  • ANP (Agent Network Protocol,智能体网络协议):则将视野扩展到更广泛的去中心化网络中,智能体如何发现彼此并进行安全的多方协作。这旨在构建一个开放的“智能体社会网络”,让不同组织的智能体也能互相信任并协同工作。

接下来,将分别介绍这三种协议的定义、设计目标、核心工作机制以及典型的应用场景。

MCP (Model Context Protocol,模型上下文协议)

定义与目标

MCP 是一种协议,专注于让AI智能体(尤其是由大型语言模型驱动的智能体)能够以一种标准化的方式与外部工具(如API服务)或数据源(如数据库)进行交互。可以将其理解为智能体使用外部工具的“通用语言”。

它的主要目标是:

  • 确保数据交换的安全性和规范性(类型化)。
  • 提供可扩展的工具调用方法
  • 从而增强单个智能体的功能,并让工具更容易被复用和集成。

核心工作机制

  • 统一的接口规范 (基于JSON-RPC):智能体作为客户端,通过 MCP 向工具服务(服务器)发送结构化的请求,工具则以统一格式回应。这就像所有工具都使用同一种插头和插座,大大减少了为不同工具开发和维护专用接口的麻烦。
  • 明确的数据格式 (类型化数据):MCP 要求为输入和输出数据定义清晰的结构(schema)。这使得工具的调用和数据流动更加可靠,易于检查错误和自动化处理,确保智能体和工具之间“语言”的精确性。
  • 安全保障与访问控制:内置身份验证和权限管理机制,确保在多用户(多租户)环境下,不同智能体对工具的访问是安全隔离的,防止数据泄露或未授权操作。

典型应用场景

  • 整合多种工具进行复杂任务处理:当一个复杂任务需要调用多个不同工具时(例如,先搜索信息,再查询数据库,最后调用API),MCP 可以让智能体用同一种方式接入所有工具,无需为每个工具编写特定代码。
  • 构建云端智能体平台:在云平台上,MCP 有助于管理大量并发的工具调用请求,确保系统高效、低延迟地运行,支持大规模智能体应用。

1. 协议内容规范与简化

本次更新通过移除冗余功能和明确规范,提升协议的稳定性和开发友好性。

  • 移除JSON-RPC批处理支持

    • 原机制:旧版MCP支持JSON-RPC 2.0批处理(Batching),允许客户端通过单次HTTP请求发送多个操作。
    • 新规范:所有操作必须单独发送,每个请求独立为一个JSON对象,禁止批处理。
    • 好处
      • 降低客户端/服务端开发成本。
      • 原生适配Streamable HTTP协议。
      • 提升可观测性与调试效率。
      • 依赖HTTP/2多路复用和异步I/O,实现更灵活的并发控制。
    • 影响:简化协议复杂度,提升单请求可靠性,避免批处理导致的错误传播。
  • 版本协商机制

    • 新要求:客户端请求必须携带协商版本号(如 MCP-Protocol-Version: 2025-06-18),以确保功能与安全策略精准匹配。
    • 兼容性处理:旧版客户端(无版本头部)默认按2025-06-18版本处理,实现平滑过渡。
    • 错误处理:版本号无效或不支持时,服务端立即返回HTTP 400错误,拒绝处理请求,防止未定义行为。
    • 价值:为协议持续迭代提供基础保障,确保向后兼容性和安全一致性。
  • 明确生命周期操作要求

    • 规范细节:协议生命周期阶段从“建议”(should)升级为“强制”(must),要求所有操作严格遵循规范(详见specification链接)。
      • 初始化阶段:客户端必须发送 initialize 请求,服务端必须响应能力信息。
      • 操作阶段:双方必须遵守协商的版本和能力。
      • 关闭阶段:优雅终止连接,依赖传输层机制(如HTTP断开连接或stdio流关闭),无需专门关闭消息。
    • 好处:减少歧义,提升协议的可预测性和健壮性。

2. 功能增强

更新引入新特性,优化AI工具交互和数据交换能力,提升开发效率和用户体验。

  • 结构化工具输出

    • 背景问题:旧版仅支持简单文本输出(content 字段),导致复杂数据(如数据库查询结果)需序列化为文本,丢失结构信息,增加LLM解析难度和客户端负担。
    • 新机制
      • 新增 structuredContent 字段,允许返回JSON对象格式的结构化数据。
      • 工具定义需包含 inputSchemaoutputSchema,使用JSON Schema规范验证数据类型和结构(如示例中 get_weather_data 工具)。
      • 向后兼容:工具返回结构化内容时,必须同时在 content 字段提供等价的非结构化序列化文本(如JSON字符串)。
      • 服务端责任:若工具声明 outputSchema,服务端必须返回符合该模式的结构化结果。
      • 客户端责任:客户端应验证结构化结果是否符合输出模式。
    • 好处
      • ✅ 支持严格模式校验,确保数据完整性。
      • 💡 提供类型信息,提升编程语言集成度(如Python或Java)。
      • 🧭 引导LLM和客户端正确解析数据。
      • 📚 改善开发文档和体验。
    • 工具输出示例
      {
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": 5,
        "result": {
          "content": [{"type": "text", "text": "{\"temperature\": 22.5, \"conditions\": \"Partly cloudy\", \"humidity\": 65}"}],
          "structuredContent": {"temperature": 22.5, "conditions": "Partly cloudy", "humidity": 65}
        }
      }
      
  • 征询机制(Elicitation)

    • 背景:解决参数缺失或需动态配置的场景(如身份验证补充或参数澄清),实现Human-in-the-loop(人在回路)。
    • 新机制:服务端可在交互中主动向用户请求额外信息,打破被动响应模式。
    • 流程:服务端发起征询请求,客户端提供所需信息后继续操作。
    • 价值:提升协议灵活性,支持更复杂的协作场景(如用户确认或上下文补充)。
  • 资源链接支持

    • 新功能:工具调用结果可包含资源URI引用(如 file://https:// 链接),提供额外上下文或数据。
    • 示例响应
      {
        "type": "resource_link",
        "uri": "file:///project/src/main.rs",
        "name": "main.rs",
        "description": "Primary application entry point",
        "mimeType": "text/x-rust"
      }
      
    • 好处:客户端可通过URI订阅或获取资源,简化数据共享和集成。

3. 安全升级

针对OAuth和令牌管理引入严格规范,确保协议安全性符合行业标准。

  • OAuth资源服务器角色

    • 新要求:MCP服务必须实现OAuth 2.0受保护资源元数据规范(RFC9728)。
      • 服务端元数据文档必须包含 authorization_servers 字段,列出至少一个授权服务器地址。
      • 当返回HTTP 401 Unauthorized时,必须在 WWW-Authenticate 头部声明资源服务器元数据URL。
    • 客户端责任:客户端必须解析 WWW-Authenticate 头部,正确处理401响应。
    • 好处:确保安全令牌的合法来源,防止未授权访问。
  • 资源指示器强制要求

    • 背景问题:恶意服务器可能诱导客户端发送访问令牌,导致越权访问(如钓鱼攻击)。
    • 解决方案:强制客户端实现RFC 8707资源指示器(Resource Indicators)机制。
      • 客户端申请令牌时必须声明目标资源(如 https://api.valid-mcp.com),令牌仅对该资源有效。
      • 基于OAuth 2.1标准整合,防止令牌被滥用。
    • 安全价值
      • 最小权限原则:令牌权限限制在单一资源,避免“一牌多用”风险。
      • 零信任架构:阻断恶意服务器诱导攻击。
  • 安全规范与最佳实践

    • 核心机制:整合PKCE、HTTPS、令牌校验等,阻断令牌劫持和越权。
    • 规范细节(详见安全最佳实践链接):
      • 授权链可信:通过动态客户端的用户双重确认,防止混淆代理攻击。
      • 令牌边界隔离:强制受众验证,禁止令牌透传,实现资源级访问控制。
      • 会话可溯源:会话ID与用户身份强绑定,消除劫持和注入风险。
    • 演进方向:从“功能优先”转向“安全优先”,确保协议符合OAuth 2.1标准。

4. 其他变更

次要更新优化开发体验和协议扩展性。

  • 元数据扩展:新增 _meta 字段,支持接口类型扩展元数据。
  • 上下文传递优化CompletionRequest 增加 context 字段,允许携带已解析变量,简化状态管理。
  • 命名规范升级:新增 title 字段(人性化显示名称),保留 name 作为程序标识符,提升可读性和维护性。

MCP协议更新(2025-06-18)总结

本次MCP协议更新(2025-06-18)标志着其从实验性标准向生产级协议的演进:

  • 核心价值:通过规范简化提升互操作性和可靠性,功能增强解锁复杂AI协作场景,安全升级确保企业级部署安全。
  • 行业影响:作为“早期但极具潜力”的标准,MCP有望成为AI智能体协作的基石协议,类似TCP/IP在互联网中的作用。
  • 开发者建议:开发者需适配新规范(如移除批处理、实现结构化输出),并关注安全最佳实践以符合合规要求。协议文档详见MCP官方网站,后续更新可关注作者或官方渠道。

A2A (Agent-to-Agent Protocol,智能体到智能体协议)

定义与目标

A2A 协议专注于实现不同AI智能体之间的直接沟通和协作,即使这些智能体由不同开发者创建、在不同系统上运行。可以看作是智能体之间互相“对话和分配工作”的规范。

它的核心目标是:

  • 让智能体能够发现彼此的能力
  • 支持智能体之间相互委派任务
  • 确保任务结果能够顺利回传
  • 实现跨平台、跨开发者的智能体互操作

核心工作机制

  • “能力名片” (Agent Cards):每个智能体通过一张标准化的“能力名片”来声明自己能做什么(任务类型)以及如何被调用(接口规范)。其他智能体可以查看这些名片来找到合适的合作者。
  • 直接且安全的通信 (P2P):A2A 通常不依赖中央服务器转发消息,而是支持智能体之间的点对点直接消息传递。同时,它会采用加密信道等方式保障通信过程的安全性和隐私。
  • 跨平台协作能力:定义了通用的消息格式和沟通规则(协商协议),使得用不同编程语言、在不同框架下开发的智能体也能在同一个任务流中协同工作。

典型应用场景

  • 企业内部多智能体协作:在大型企业中,不同智能体可能负责不同业务模块(如销售助理、客服助理、库存管理助理)。A2A 可以让它们无缝协作,共同完成一个完整的业务流程,例如从客户下单到发货。
  • 跨系统/团队联动:不同部门或团队开发的智能体,即使底层技术平台不同,也能通过 A2A 协议进行有效的任务协调和信息共享,打破数据和功能孤岛。

ANP (Agent Network Protocol,智能体网络协议)

定义与目标

ANP 协议则将目光投向更广阔的、开放的网络环境,旨在建立一个去中心化的网络,让不同组织或个人的智能体能够在这个网络中被发现、相互验证身份并安全协作。可以设想成一个“全球智能体协作网络”的底层规则。

它的目标是:

  • 构建一个去中心化的“智能体市场”或“智能体名录”
  • 促成不同组织、不同开发者之间的智能体互助与资源共享
  • 支持多方安全验证与互信,即使在不完全信任的环境中。

核心工作机制

  • 可信的数字身份 (DID - Decentralized Identifiers):每个智能体在网络中拥有一个基于密码学保障的去中心化身份标识。这确保了其身份的真实性和唯一性,其他智能体可以通过此身份对其进行验证。
  • 结构化的能力描述 (基于JSON-LD图谱):采用图谱(类似知识图谱)来描述智能体的能力及其之间的复杂关系和依赖。这使得智能体能更智能地发现最适合的合作伙伴,甚至进行一定的语义推理来理解协作需求。
  • 安全的多方协作机制:通过数字签名链、时间戳等技术,保障多方协作过程中的操作不可否认、数据完整可追溯,从而在去中心化网络中建立信任。

典型应用场景

  • 构建跨组织智能体市场/服务目录:行业联盟或开放社区可以基于 ANP 建立智能体服务目录。成员可以发布自己的智能体能力,或寻找其他智能体来完成特定任务,类似一个“智能体应用商店”或“任务外包平台”。
  • 隐私保护下的去中心化数据共享与联合分析:在对数据隐私和合规性要求极高的场景(如医疗研究、金融风控),不同机构的智能体可以在不直接共享原始数据的前提下,通过 ANP 安全地协同完成联合数据分析任务。

小结:三大协议如何协同工作

这三种协议并非相互独立,而是可以协同工作,共同构建一个强大而灵活的AI智能体生态:

  • 各司其职,相辅相成

    • MCP 像是为智能体配备了与外部世界(工具、数据)沟通的“万能工具箱”。
    • A2A 则像是教会了智能体之间如何进行“直接对话与团队协作”。
    • ANP 致力于构建一个更广阔、更开放的“智能体社会网络”,让不认识的智能体也能找到彼此并安全合作。
      这三者并非替代关系,而是相互补充,共同构成了智能体通信协作的不同层面。
  • 实践中的整合应用:在实际部署中,一种常见的方式是:

    1. 首先采用 MCP 打通单个智能体与各类外部工具和数据的连接,增强其个体能力。
    2. 然后引入 A2A 实现企业或组织内部多个智能体之间的链式协作和任务流自动化。
    3. 最后,可以通过 ANP 将这种协作能力扩展到组织外部,参与到更广泛的、跨机构的智能体市场和生态中。
  • 未来展望:随着多智能体系统的日益复杂和普及,统一、安全且可扩展的通信协议是构建高效、自治AI系统的基石。这些协议的持续发展和完善,将有力推动智能体技术走向更深层次的协作与智能化,催生更多创新的应用场景。

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