人工智能通信协议的对比：MCP、ACP与A2A

在人工智能技术呈指数级创新的时代，不同技术框架构建的系统如何实现协同与互联成为关键挑战。Anthropic的MCP（模型上下文协议）、IBM研究院的ACP（代理通信协议）和谷歌的A2A（代理到代理协议）作为当前三大主流通信协议，各自以独特的设计理念和技术架构，为AI系统的交互提供了差异化解决方案。本文将从技术特性、应用场景、优劣势等维度展开无偏见对比，旨在帮助开发者基于具体需求做出科学选型。

一、协议基本定位与核心功能

（一）MCP：模型能力扩展的“基础设施”

MCP作为模型层协议，核心定位是为AI模型提供上下文与能力扩展。其通过标准化接口使模型能够访问工具、资源和数据源，本质上是拓宽模型的“感知与行动边界”。例如，当模型需要调用外部知识库或执行数据处理任务时，MCP可通过统一协议实现无缝对接，避免因接口差异导致的集成障碍。

从技术实现看，MCP采用JSON-RPC通信协议，本地服务器通过标准输入输出（stdio）连接，远程连接则支持HTTP+服务器发送事件（SSE）或可流式HTTP。这种远程过程调用（RPC）风格将交互视为对远程系统的方法调用，适合于需要集中控制的分层架构场景，如企业级AI中台的工具集成。

（二）ACP与A2A：代理间协作的“对话桥梁”

ACP和A2A同属代理层协议，聚焦于实现智能代理间的对等通信，支持自主代理的协作、协商与信息交换。这里的“代理”可以是AI代理、微服务或任何子进程，典型应用场景包括供应链管理中的多智能体协同决策、智慧城市中不同物联网设备的联动等。

• ACP的RESTful设计

  ：采用REST优先策略，使用GET、POST、DELETE等标准HTTP动词，对熟悉Web API的开发者非常友好。在流处理方面，本地与远程通信均基于HTTP+SSE，这种设计降低了学习门槛，尤其适合快速构建基于Web的代理交互系统。

• A2A的分层架构

  ：将JSON-RPC 2.0封装在HTTP POST请求中，形成多层协议结构。虽然这种设计提供了灵活性，但要求开发者同时掌握JSON-RPC和HTTP协议，且所有操作均使用POST方法，在语义清晰度上略逊于纯REST设计。