【AI大模型】三大AI代理协议MCP、A2A、AGNTCY全方位对比分析,零基础小白收藏这一篇那就够了!!
文章深度对比了三种AI代理生态系统:MCP(Anthropic)定位"AI的USB-C",解决模型与工具集成;A2A(Google)定位"代理间的HTTP",专注代理间通信;AGNTCY(联盟)定位"代理互联网基础设施",构建完整代理互联网。三者从架构、能力、安全、生态多角度剖析,MCP最实用,A2A适合多代理协作,AGNTCY潜力最大但挑战也大,这场标准之争将决定未来AI基础设施格局。
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:
- 用户同意优先:调用资源或工具必须明确经过用户授权。
- 主机控制中心化:所有权限和生命周期由主机管理。
- 本地优先原则:默认服务器运行在本地,防止敏感数据泄漏。
- 传输安全:远程通信推荐使用 TLS。
- 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) 和 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”:
- 认证机制:支持 Bearer、API Key、OAuth2、OIDC。
- 加密:HTTPS(TLS)默认启用。
- 任务完整性:唯一 Task ID 防止混乱。
- 发现安全性:Agent Card 可以声明访问要求。
- 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:
- 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。
- 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。
- Agent Gateway
- 提供消息路由、安全转发、策略中介。
- 类似“代理路由器”。
- 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。
- Agent Directory
- 分布式服务,用于发现和注册代理。对标 DNS。
- 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 | 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” |
- 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。
- 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。
- 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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