人工智能领域的创新呈指数级增长，如何让基于不同技术或框架构建的系统协同工作成为一大挑战。本文将深入探讨三种新兴的AI通信协议：Anthropic 的 MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议)、IBM Research 的 ACP (Agent Communication Protocol，代理通信协议) 以及 Google 的 A2A (Agent to Agent，代理到代理协议)。我们将对它们的架构设计、应用场景以及优缺点进行全面对比分析，帮助开发者根据自身需求做出明智的选择。这三种协议，就像大模型时代的“三驾马车”，各自驱动着人工智能发展方向。
协议类型的本质区别：模型协议 vs. 代理协议
MCP (模型上下文协议) 是一种专注于为AI模型提供上下文和能力的模型协议。它旨在为模型提供一种标准化的方式来访问工具、资源和数据源，从而扩展模型的功能边界。可以将MCP理解为一种“模型增强器”，它让模型能够调用外部API，访问知识库，甚至控制物理设备。
与之相对，ACP (代理通信协议) 和 A2A (代理到代理协议) 都是代理协议，旨在实现智能代理之间的对等通信。这里的“代理”可以是一个AI代理、一个微服务，或者任何子进程。这些协议主要用于自治代理需要协作、协商或交换信息的场景。例如，在供应链管理中，不同的代理（代表供应商、制造商、物流公司等）可以使用A2A或ACP协议进行信息同步和决策协调，从而优化整个供应链的效率。
区分模型协议和代理协议不仅仅是语义上的差异，更反映了底层架构的根本不同。MCP擅长工具集成和上下文提供，但如果将其用于代理间的通信，则会带来显著的局限性。
当代理通过MCP通信时，它们实际上被降格为可被主机系统调用的工具或函数。这种架构隐含了一种层级关系，即一个系统控制其他系统，而不是实现真正的对等通信。这种限制扼杀了开发者的选择，并且阻碍了将代理视为能够发起对话、维持自身状态或参与复杂多方交互的智能自治系统。
实际案例： 想象一个智能家居系统。如果使用MCP，中心控制系统（比如智能音箱）可以通过MCP协议调用各种设备（比如灯泡、空调、电视）提供的功能。但是，如果灯泡需要主动与其他设备（比如感应器）交流，以根据环境光线自动调节亮度，MCP就显得力不从心了。而使用ACP或A2A协议，灯泡就可以作为一个独立的代理，与其他代理进行协商，实现更智能化的功能。
传输与通信方式：RESTful vs. RPC
在传输和通信方面，三种协议采用了不同的方式：
- MCP 使用 JSON-RPC 进行协议通信，对于本地服务器使用 stdio，对于远程连接使用 HTTP + Server-Sent Events (SSE) 或 Streamable HTTP。这种 RPC 风格将交互视为对远程系统的方法调用。这种方式类似于远程过程调用，模型可以像调用本地函数一样调用远程服务。
- ACP 采用 REST-first 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 的开发人员来说非常直观。对于流式传输，它利用 HTTP + SSE 进行本地和远程通信。这种基于RESTful API的设计使得ACP协议易于理解和使用，降低了开发门槛。
- 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，但这意味着开发人员需要了解 JSON-RPC 和 HTTP 协议，并且所有操作都使用 POST，无论其性质如何，这使其不如纯 REST 直观。这种设计相对复杂，增加了开发和调试的难度。
实际案例： 假设我们需要开发一个AI助手，它可以根据用户提出的问题，从多个数据源获取信息并进行整合。如果使用MCP，我们可以将每个数据源封装成一个MCP服务器，AI助手可以通过JSON-RPC调用这些服务器的接口，获取所需的数据。如果使用ACP，我们可以将每个数据源封装成一个RESTful API，AI助手可以通过HTTP请求访问这些API，获取所需的数据。相对而言，ACP更加简单直观，也更容易与其他基于RESTful API的系统进行集成。
状态管理：从无状态到多级状态
状态管理是另一个重要的差异点：
- A2A 提供最全面的状态管理，具有三个级别：通过上下文 ID 进行会话级上下文、代理级内部状态以及通过其内置 TaskStore 进行任务级持久性。任务可以包含多个消息，从而实现复杂的有状态事务。A2A 的状态管理机制使得代理能够记住之前的交互历史，并根据历史信息做出更智能的决策。
- ACP 在代理和客户端级别管理状态，会话管理由客户端处理，消息历史记录作为上下文通过 SDK 提供给代理。可以使用客户端创建的会话在多次代理运行中保持多轮状态，然后将其传递回代理，从而使其能够建立在会话中先前的交互之上。ACP的状态管理主要依赖于客户端，相对而言，代理本身的状态管理能力较弱。
- 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协议本身不负责维护状态，状态的维护需要由各个MCP服务器自行负责。这种无状态的设计使得MCP协议更加简单和灵活，但也增加了服务器的开发复杂度。
实际案例： 考虑一个在线客服机器人。如果使用A2A，客服机器人可以记住用户的历史对话记录，并根据用户的历史问题和偏好提供个性化的服务。如果使用ACP，客服机器人需要在每次交互时从客户端获取用户的历史对话记录。如果使用MCP，客服机器人需要自行维护用户的历史对话记录，或者依赖其他外部服务来维护状态。
服务发现：Agent Cards vs. 嵌入式元数据
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 Agent Cards——发布在众所周知的 URI (/.well-known/agent.json) 的 JSON 元数据文档，用于描述代理功能、技能和身份验证要求。这支持在线发现和基于离线注册表的发现。Agent Cards 提供了一种标准化的方式来描述代理的能力和服务，使得代理可以方便地被其他代理发现和使用。
- 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，或者通过 Docker 注册表进行离线场景的发现。ACP的服务发现机制相对简单，主要依赖于服务器的运行时状态和Docker注册表。
- MCP 缺乏标准化的发现机制，因为它专为工具集成而设计，而不是对等通信。发现通常通过主机应用程序配置文件（例如 claude_desktop_config.json）进行，其中必须使用特定命令和路径手动配置服务器。虽然计划建立一个官方 MCP 注册表以简化可用工具的发现和集成，但目前每个主机应用程序都维护自己的已知 MCP 服务器注册表，而不是服务器自行公布。MCP的服务发现机制非常依赖于主机应用程序，缺乏统一的标准。
实际案例： 假设我们需要开发一个智能城市平台，其中包含多个代理，例如交通管理代理、能源管理代理、安全监控代理等。如果使用A2A，每个代理都可以发布自己的Agent Card，其他代理可以通过读取Agent Card来了解该代理的能力和服务，并建立连接。如果使用ACP，我们需要维护一个中心化的服务注册表，记录每个代理的地址和元数据。如果使用MCP，我们需要在每个应用程序的配置文件中手动配置代理的地址和元数据。
消息结构：MIME 类型 vs. 显式定义
消息结构决定了消息内容的格式和类型：
- 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 类型都可以立即使用，无需协议更新。这意味着ACP可以支持各种各样的消息内容，例如文本、图像、音频、视频等。
- 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。A2A的消息结构相对固定，如果需要支持新的内容类型，需要更新协议。
- 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进行扩展。MCP的消息结构主要用于调用远程服务，而不是用于传递会话消息。
实际案例： 假设我们需要开发一个多媒体消息传递应用程序。如果使用ACP，我们可以使用MIME类型来标识消息的内容类型，例如text/plain表示文本消息，image/jpeg表示图像消息，audio/mpeg表示音频消息。如果使用A2A，我们需要定义新的消息部分类型来支持图像和音频消息。如果使用MCP，我们需要定义新的方法来发送和接收多媒体消息。
开发与部署：复杂度权衡
启动开发的复杂性各不相同：
- 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。MCP的开发相对简单，只需要编写少量的代码即可。
- 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。ACP的开发也比较简单，但建议使用Docker进行部署。
- 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，这会增加初始复杂性，但也更能分离关注点。A2A的开发相对复杂，需要编写更多的代码，但也更加灵活和可扩展。
实际案例： 如果我们需要快速构建一个简单的AI工具，例如一个文本摘要器，我们可以使用MCP。如果我们需要构建一个复杂的AI代理系统，例如一个智能交通管理系统，我们可以使用A2A。如果我们需要构建一个介于两者之间的系统，例如一个在线客服机器人，我们可以使用ACP。
如何选择最适合你的协议？
没有通用的“最佳”协议——正确的选择取决于你的特定系统架构、环境、用例和目标：
- 当需要在受控的分层环境中通过工具和资源扩展模型功能时，选择 MCP。
- 当需要真正的对等代理通信，其中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 的通信以及 MIME 类型可扩展性，而 A2A 提供全面的状态管理，并具有用于复杂多代理交互的显式消息结构。
重要声明： 协议开发进展迅速，本比较中的技术细节反映了撰写本文时这些系统的状态。在做出实施决策之前，请务必根据当前的官方文档验证你的发现。
希望社区能够帮助塑造 AI 协议的未来，使其符合他们的需求，并且随着时间的推移，不同的协议将会整合——并且会涌现出明确的赢家。
未来展望：协议的融合与演进
随着人工智能技术的不断发展，MCP、ACP 和 A2A 协议也将不断演进和融合。未来，我们可能会看到一种统一的AI通信协议，它能够同时支持模型增强、代理通信和状态管理，并提供灵活的可扩展性和服务发现机制。
实际案例： 我们可以设想一个未来的智能城市平台，它使用一种统一的AI通信协议，将各种AI代理和服务连接起来，例如交通管理代理、能源管理代理、安全监控代理、智能家居代理等。这些代理可以相互协作，共同优化城市的运行效率和居民的生活质量。
总而言之，MCP、ACP 和 A2A 协议是人工智能领域的重要基础设施，它们为构建智能化的应用程序和服务提供了强大的支持。选择合适的协议需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。希望本文能够帮助读者更好地理解这三种协议的特点和优缺点，并做出明智的选择，共同推动人工智能技术的发展。