本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文中我还会放入一些相关技术文档，帮助大家更好的学习。
随着Agentic AI协议的演进，AI系统正从单体模型向多代理协作生态转型。今天我将深度解析四大核心协议的技术特性与应用场景，希望能帮助到各位。
一、Agentic AI协议的核心价值
Agentic AI协议定义了AI代理与工具、数据及其他代理的标准化交互框架，解决三大关键问题：
- 上下文共享：支持历史状态与意图的连续性传递
- 工具互操作性：实现API/数据库的无缝调用
- 协作机制：提供任务分配、动态路由与信任建立基础
二、四大协议技术解析
2.1 模型上下文协议（MCP）
设计目标：增强单代理与外部资源的交互能力
核心技术：
- JSON-RPC工具调用接口（支持API/数据库集成）
- 长期记忆跟踪（维持多轮对话状态）
- 目标管理及自我反思机制 适用场景：
# MCP工具调用示例（天气数据获取）
async def get_weather():
return await mcp_agent_app.call_tool(
tool="get_weather",
arguments={"location": "New York"}
)
2.2 代理到代理协议（A2A）
设计目标：实现企业级多代理点对点协作
核心技术：
- Agent Card元数据定义（身份/能力/服务端点）
- HTTPS加密通信通道
- 跨生态系统互操作性支持 适用场景：
2.3 代理通信协议（ACP）
设计目标：构建逻辑严密的协商机制
核心技术：
- 基于FIPA ACL的行为动词（Request/Inform/Propose）
- 角色分配与对话状态机
- 低延迟边缘计算优化
适用场景：
2.4 代理网络协议（ANP）
设计目标：建立去中心化代理生态
核心技术：
- DID分布式身份认证
- JSON-LD语义数据描述
- P2P动态发现与容错机制 适用场景：
ps：由于文章篇幅有限，对MCP不是太了解的粉丝朋友，我这里整理了一份很详细的技术文档，帮助各位更好的学习，粉丝朋友自行领取《MCP技术详解》
三、协议对比与选型指南
| 维度 | MCP | A2A | ACP | ANP |
|---|---|---|---|---|
| 核心能力 | 工具集成 | 点对点协作 | 逻辑协商 | 去中心化网络 |
| 发现机制 | 工具注册表 | Agent Card | 会话路由 | DID发现 |
| 适用场景 | 智能编码助手 | 企业工作流 | 供应链管理 | 跨组织代理市场 |
| 安全方案 | OAuth 2.0 | 企业级签名 | 角色认证 | 加密签名 |
四、总结
根据当前协议发展，未来将呈现三大方向：
- 协议融合：A2A与ANP正探索身份认证互操作性
- 性能优化：ACP针对边缘设备推出轻量级版本
- 标准化进程：IEEE已启动Agentic AI协议工作组
作者建议：各位粉丝朋友需根据场景需求选择协议——深度工具集成选MCP，企业协作选A2A，强逻辑场景用ACP，开放生态建ANP。
好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。
