前言

很多人最近都在问我:能不能帮忙对比一下 MCP、A2A 和 AGNTCY
好吧,今天我们就来一场彻底的深度拆解。

如果你正在阅读这篇文章,你一定已经感受到,人工智能的世界正在发生巨大的迁移——从早期的单体大模型,逐渐走向互联互通的 专业化代理系统

这种趋势几乎不可逆。单一模型已经无法满足所有任务需求,而“代理”(Agent)——能够调用工具、与其他代理协作的自治智能体,正在接管新的舞台。它们可能负责客户服务、网络安全、金融风控、复杂数据分析,甚至自动化研发。未来的承诺是:前所未有的效率与自动化

但理想与现实之间,隔着一道巨大的沟壑:如何让这些由不同厂商、不同框架、不同语言开发出来的代理,安全、有效地互通、协作、共享信息

这正是 MCP、A2A 和 AGNTCY 三大生态的切入点。

  • MCP(Model Context Protocol):Anthropic 主推,定位是“AI 的 USB-C”,核心目标是把模型接入外部工具和数据。
  • A2A(Agent2Agent Protocol):Google 推出,定位是“代理之间的 HTTP”,专注于标准化代理之间的直接通信。
  • AGNTCY:由 Cisco、LangChain 等推动的开源联盟,定位是“代理互联网的基础设施”,愿景远大,目标是构建一个类似 TCP/IP 的“代理互联网(IoA)”。

接下来,我们就从架构原理、核心能力、安全模型、生态前景四个角度,逐一剖析三者的异同。

一、MCP:工具与数据的“通用适配器”

MCP(Model Context Protocol)是由 Anthropic 提出并迅速走红的协议。很多人把它比作 USB-C 接口:统一、兼容、简洁。

为什么说它重要?因为过去我们遇到的最大痛点是 M×N 集成问题

举个例子:假设有 5 个大模型(Claude、GPT、Gemini、Mistral、DeepSeek),需要接入 10 种工具(搜索、数据库、API、Excel、邮件……)。

如果没有标准协议,那就是 50 条集成链路,开发者要被累死。而 MCP 的目标,就是用一套统一协议,把复杂度降低为 M+N

换句话说:

  • 工具开发者只要遵循 MCP,就能一次适配所有支持 MCP 的模型。
  • 模型厂商也只要遵循 MCP,就能直接接入所有 MCP 工具。

MCP 架构:MCP 使用 客户端 - 主机 - 服务器 三层架构:

  • 主机(Host):核心控制层,比如 Claude Desktop、Cursor IDE。这是用户直面的“超级应用”。
  • 客户端(Client):嵌入主机的轻量协议客户端,与 MCP 服务器保持隔离连接。
  • 服务器(Server):暴露功能的独立进程(本地或远程),可以是数据库、API、日志服务……

核心原语包括:

  • Tools(工具):模型可调用的函数或 API。
  • Resources(资源):提供上下文的数据流,如文件、日志、数据库记录。
  • Prompts(提示):模板化的任务指令或工作流。

这三大原语,把 调用、读取、执行 三类场景统一封装。

通信方式

  • 本地:标准输入/输出(stdio)。
  • 远程:HTTP + SSE(Server-Sent Events)。

这意味着开发者上手成本极低——几乎所有编程语言都能秒接。

安全性设计,MCP 的安全设计有几个关键点:

  1. 用户同意优先:调用资源或工具必须明确经过用户授权。
  2. 主机控制中心化:所有权限和生命周期由主机管理。
  3. 本地优先原则:默认服务器运行在本地,防止敏感数据泄漏。
  4. 传输安全:远程通信推荐使用 TLS。
  5. 输入验证与访问控制:强调防注入、防越权,建议结合 RBAC/ACL。

劣势也明显:MCP 的安全实现强依赖于“主机”应用。如果主机做得不严谨,可能会带来权限滥用、令牌盗窃、提示注入等风险。

二、A2A:代理之间的“HTTP”

如果说 MCP 是“模型对工具”的标准,那么 A2A 就是“代理对代理”的标准。

这是 Google 在 GitHub 上开源的一个协议,定位很清晰:

  • MCP 解决 M×N 集成问题
  • A2A 解决代理互操作问题

未来的世界是 多代理协作

  • A 医疗代理负责诊断,
  • B 保险代理负责理赔,
  • C 法律代理负责合规审核,
    它们必须能互相沟通。

但现实是:
不同框架(LangGraph、CrewAI、Genkit)、不同供应商(Google、OpenAI、Anthropic)开发的代理,接口各不相同。
于是,A2A 出现了。

架构设计

A2A 基于 JSON-RPC 2.0(请求响应)+ SSE(流式更新)。

  • 客户端(Client):发起请求的代理。
  • 服务器(Server):暴露能力的代理。
  • 代理卡(Agent Card):描述代理的身份、功能、认证方式,通常托管在 /.well-known/agent.json,类似网站的 robots.txt

它的任务(Task)有完整生命周期:

  • submitted(已提交)
  • working(处理中)
  • input-required(需要输入)
  • completed(完成)
  • failed(失败)
  • canceled(取消)

每个任务又由 Message(消息)Artifact(工件) 组成,支持 文本、文件、结构化 JSON 等多模态数据。

这就像 HTTP 协议中的 请求-响应报文,把复杂的代理交互抽象成一套通用格式。

示例:恶意软件分析任务

A2A 的代码示例已经很清晰了:

  • 用户(Client)上传恶意文件(FilePart)。
  • 代理(Server)返回分析报告(Artifact),包含摘要、结构化 JSON、日志文件 URI。

这种模式天然适合 网络安全、医疗诊断、金融风控 等需要高频多代理协作的场景。

安全性设计

A2A 的安全策略非常“Web 原生”:

  1. 认证机制:支持 Bearer、API Key、OAuth2、OIDC。
  2. 加密:HTTPS(TLS)默认启用。
  3. 任务完整性:唯一 Task ID 防止混乱。
  4. 发现安全性:Agent Card 可以声明访问要求。
  5. 速率限制:支持令牌桶等机制,防止滥用。

可以看到,A2A 把成熟的互联网安全体系“移植”到了代理通信层。

三、AGNTCY:代理互联网的“TCP/IP 套件”

相比之下,AGNTCY 的愿景更加宏大。

如果说 MCP 是“USB-C”,A2A 是“HTTP”,那 AGNTCY 就是 TCP/IP+DNS 的集合,它想要构建的不是单一协议,而是一个 代理互联网(Internet of Agents, IoA)

参与者包括 Cisco、LangChain、Galileo 等行业巨头,走的完全是 开源联盟模式

架构与组件

AGNTCY 包含多个层次化协议和框架:

  1. ACP(Agent Connection Protocol)
  • 类似 REST 的交互协议,定义调用、配置、输出流式传输、中断处理等。
  • 提供 Python SDK。
  1. AGP(Agent Gateway Protocol)
  • 基于 gRPC,支持请求/响应、双向流、Pub/Sub。
  • 面向高性能代理通信,强调低延迟与安全。
  1. Agent Gateway
  • 提供消息路由、安全转发、策略中介。
  • 类似“代理路由器”。
  1. OASF(Open Agentic Schema Framework)
  • 标准化元数据框架,用于描述代理能力、依赖、性能指标。
  • 类似 API 的 schema + DNS 记录。
  1. Agent Directory
  • 分布式服务,用于发现和注册代理。对标 DNS。
  1. Agent Workflow Server
  • 工作流引擎,用于组合多个代理,公开统一接口。

换句话说,AGNTCY 想要打造的是一个 全栈式的代理互联网基础设施

四、三者对比总结

为了直观对比 MCP、A2A 和 AGNTCY 的定位,我们做一个表格:

维度 MCP A2A AGNTCY
主导者 Anthropic Google Cisco+LangChain 等联盟
核心目标 模型与工具/数据互联 代理之间通信标准化 构建完整代理互联网基础设施
架构模式 Host-Client-Server Client-Server + Agent Card 多协议套件(ACP、AGP、OASF、目录服务)
原语/元素 Tools、Resources、Prompts Task、Message、Artifact Agent Manifest、Schema、Gateway、Workflow
通信协议 stdio / HTTP+SSE JSON-RPC + SSE gRPC + REST + Pub/Sub
安全模型 用户同意+主机控制 OAuth2/OIDC+TLS 策略路由+Schema 验证
应用场景 模型调用 API、数据源 多代理协作任务 代理发现、编排、跨域互操作
愿景高度 “USB-C for AI” “HTTP for Agents” “TCP/IP for Agents”
  1. MCP 会率先普及
  • 因为最贴近开发者痛点(工具调用)。
  • IDE、智能助手最先落地。
  1. A2A 会在多代理协作爆发
  • 金融、医疗、网络安全等领域需要多代理配合。
  • 类似 REST API 的定位,门槛低。
  1. AGNTCY 是终局愿景
  • 如果说 MCP 和 A2A 是点对点解决问题,AGNTCY 就是要建立新的“互联网”。
  • 但它挑战极大:标准化、治理、性能、安全,缺一不可。

一句话总结:MCP 更像局部解决方案,A2A 是通信协议,而 AGNTCY 是全局操作系统。

我的观点

  • 从开发者角度:MCP 最实用,短期内最值得学习。
  • 从架构师角度:A2A 是必备,因为多代理场景不可避免。
  • 从战略投资角度:AGNTCY 的潜力最大,但能否落地还要看生态联盟的执行力。

这场标准之争,很可能会像 TCP/IP vs OSI、USB vs FireWire、HTTP vs Gopher 一样,决定未来 10 年代理互联网的格局。

谁能统一生态,谁就能主导新一轮 AI 基础设施的红利。

最后抛给大家一个问题
如果你只能选一个标准来押注,MCP、A2A、AGNTCY,你会选哪一个?

最后

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