人工智能领域的飞速发展，使得构建于不同技术框架之上的系统如何协同工作变得日益重要。 在这个背景下，涌现出了三种引人注目的协议：Anthropic的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）、IBM研究院的ACP（Agent Communication Protocol，代理通信协议）和Google的A2A（Agent to Agent，代理间协议）。 它们乍看相似，但各自服务于不同的目标，并在设计上做出了不同的选择。 本文旨在对这三个AI通信协议进行客观的对比分析，帮助读者根据自身需求做出更明智的决策。
模型协议与代理协议：架构选择的根本差异
理解MCP、ACP和A2A的关键在于区分模型协议和代理协议。MCP是一种模型协议，侧重于为AI模型提供上下文和能力。 它可以让模型以标准化的方式访问工具、资源和数据源，从而扩展模型的能力边界。 另一方面，ACP和A2A都是代理协议，旨在实现智能代理之间的对等通信。 它们适用于需要自主代理进行协作、协商或交换信息的场景。这里的“代理”可以是AI代理、微服务或任何子进程。
模型协议与代理协议的区别不仅仅是语义上的，它反映了根本不同的架构方法。 MCP擅长工具集成和上下文提供，但如果用它来进行代理间的通信（至少在当前状态下），则会引入明显的限制。当代理通过MCP通信时，它们本质上被降级为可以被宿主系统调用的工具或函数。 这就创建了一个隐式的层级结构，其中一个系统控制其他系统，而不是实现真正的对等通信。 这种架构约束限制了开发者的选择，并阻止了将代理视为能够发起对话、维护自身状态或参与复杂的多方交互的智能、自主系统。例如，一个使用MCP的智能客服系统，可能允许模型调用外部知识库工具来回答用户问题，但模型本身无法与其他模型进行复杂的协商来完成更复杂的需求。
像ACP和A2A这样的代理协议则保留了参与系统的自主性和智能，从而允许更复杂的交互模式，更好地反映现实世界的协作场景。例如，一个使用ACP的供应链管理系统，可以让不同的代理（代表供应商、物流商、零售商等）进行自主协商，以优化库存和运输计划。
不过，MCP和代理协议（如ACP和A2A）是互补的。 例如，一个ACP代理可以配备调用MCP服务器的能力，然后再将信息返回给ACP客户端。 A2A也同样可以与MCP分层使用。
传输与通信方式：REST vs. RPC
在传输和通信方式上，MCP、ACP和A2A采用了不同的技术。MCP使用JSON-RPC进行协议通信，本地服务器使用stdio，远程连接使用HTTP + Server-Sent Events (SSE) 或 Streamable HTTP。 这种RPC风格的方法将交互视为对远程系统的方法调用。
ACP采用REST优先的方法，使用标准的HTTP动词（GET、POST、DELETE），这使得该协议对于熟悉Web API的开发者来说非常直观。 对于流式传输，它利用HTTP + SSE进行本地和远程通信。 RESTful API 易于理解和使用，已经被广泛应用于各种Web应用和服务中。 比如，开发者可以使用ACP构建一个智能家居系统，通过标准的HTTP动词来控制家电设备。
A2A将JSON-RPC 2.0封装在HTTP POST请求中，创建了一种多层方法。 虽然功能强大，但这意味着开发者需要理解JSON-RPC和HTTP协议，并且所有操作都使用POST，而不管其性质如何，这使得它不如纯REST直观。 这种方式增加了学习成本，并且在调试和排查问题时也可能更加复杂。
状态管理：上下文信息的持久化
状态管理是AI通信协议中非常重要的一个方面，决定了协议能否支持复杂的、多轮的交互。 A2A提供了最全面的状态管理，具有三个级别：通过上下文ID实现的会话级上下文、代理级内部状态以及通过其内置TaskStore实现的任务级持久性。 任务可以包含多个消息，从而实现复杂的、有状态的事务。 例如，一个使用A2A的自动驾驶系统，需要维护车辆的位置、速度、周围环境等状态信息，才能安全地完成驾驶任务。
ACP在代理和客户端级别管理状态，会话管理由客户端处理，消息历史记录通过SDK作为上下文提供给代理。 多轮状态可以跨多个代理运行来保存，使用由客户端创建的会话，然后传递回代理，允许它在前一个会话中的交互基础上构建。 这种机制使得ACP可以支持一些需要记住先前交互信息的对话式应用。
MCP在协议级别本质上是无状态的，尽管各个服务器可以实现自己的状态管理机制。 这意味着MCP更适合于那些不需要维护长期会话状态的任务，例如调用外部工具来获取信息。
服务发现：寻找AI能力的钥匙
服务发现机制决定了代理如何找到并连接到其他代理或服务。 A2A使用代理卡——JSON元数据文档，发布在众所周知的URI（/.well-known/agent.json）上，描述代理的能力、技能和身份验证要求。 这实现了在线发现和基于离线注册表的发现。 这种方式类似于DNS服务，允许代理通过名称来查找其他代理。
ACP将代理元数据直接嵌入到代理装饰器中，当服务器运行时通过专用端点进行发现，或者对于离线场景通过Docker注册表进行发现。 这种方式简化了部署，但可能不够灵活，因为代理的信息是静态的。
MCP缺乏标准化的发现机制，因为它被设计用于工具集成而不是对等通信。 发现通常通过宿主应用程序配置文件（如claudedesktopconfig.json）进行，其中必须使用特定命令和路径手动配置服务器。 虽然有计划建立一个官方的MCP注册表，以简化可用工具的发现和集成，但目前每个宿主应用程序都维护着自己的已知MCP服务器注册表，而不是服务器自己宣传自己。 这使得MCP的集成和使用相对比较复杂。
消息结构：定义AI沟通的语言
ACP、A2A和MCP在如何处理消息内容方面有所不同。ACP使用MIME类型进行内容识别，使其具有高度可扩展性——任何有效的MIME类型都可以立即工作，而无需协议更新。 这使得ACP可以支持各种各样的内容类型，例如文本、图像、音频和视频。
A2A使用三种显式定义的消息部分类型（TextPart、FilePart、DataPart），这提供了结构，但需要协议更新才能支持新的内容类型。 这种方式提供了更好的类型安全性和可验证性，但牺牲了一定的灵活性。
MCP使用JSON-RPC 2.0消息结构，侧重于基于能力的操作而不是会话消息，并通过自定义方法定义实现可扩展性。 这种方式更适合于调用外部工具和服务的场景，而不是复杂的对话。
开发与部署：上手的难易程度
上手的复杂性各不相同：MCP只需要一个带有工具、资源或提示装饰器的最小服务器文件，SDK处理协议格式和传输。 这使得MCP的开发相对简单，开发者可以专注于实现工具和服务的逻辑。
ACP只需要一个带有@server.agent装饰器的基本代理文件，但建议使用Docker镜像进行离线发现。 这种方式使得ACP的部署相对简单，开发者可以使用Docker来打包和发布代理。
A2A稍微复杂一些，需要代理逻辑、代理执行器和主服务器文件，从而增加了初始复杂性，但也增加了关注点分离。 这种方式使得A2A的代码结构更加清晰，易于维护，但需要更多的前期投入。
如何选择合适的协议：基于需求做决策
没有通用的“最佳”协议——正确的选择取决于你的具体系统架构、环境、用例和目标：
- 当需要在受控的、分层的环境中用工具和资源扩展模型能力时，选择MCP。例如，一个需要调用外部API来获取天气信息的AI模型，可以使用MCP来实现这个功能。
- 当需要真正的点对点代理通信，代理可以保持自主性并启动对话时，选择ACP或A2A。
- ACP提供直接的基于REST的通信，具有MIME类型可扩展性。例如，一个智能家居系统，可以使用ACP来实现设备之间的互联互通。
- A2A为复杂的多代理交互提供全面的状态管理和显式的消息结构。例如，一个分布式机器学习系统，可以使用A2A来实现模型之间的协作训练。
最终的选择应该基于对项目需求的深入理解，以及对各个协议的优缺点的权衡。
未来展望：协议融合与标准化
目前，MCP、ACP和A2A仍然处于快速发展阶段，其技术细节可能会发生变化。因此，在做出实施决策之前，务必查阅最新的官方文档。
未来，随着人工智能技术的不断发展，我们可能会看到这些AI通信协议的融合与标准化，从而形成更加统一和高效的AI生态系统。 期待社区能够共同努力，塑造AI协议的未来，使其能够满足不断变化的需求。
请记住，本文的观点仅代表作者个人，并不一定反映其雇主的观点或政策。 希望本文能够帮助你更好地理解MCP、ACP和A2A这三个重要的AI通信协议，并做出更明智的决策。