大模型时代的三种“连接方式”，工程师该如何理解？

最近在折腾 AI 工程化的同学，可能都会频繁看到几个缩写：

• MCP
• ACP
• A2A

乍一看像是新协议、新 CLI、新框架，甚至有人以为「是不是又一个要装的客户端」。

实际上，它们并不是同一个层级的东西，而是 大模型工程化过程中，三种完全不同的“连接思路”。

这篇文章不讲营销概念，只从工程视角出发，帮你一次性理清它们是什么、解决什么问题、以及它们之间的关系。

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一、先给结论（给急着看的你）

如果你只记一句话：

MCP 解决「模型怎么安全、规范地用工具」
ACP 解决「模型能力怎么被工程化、被产品化」
A2A 解决「多个 AI 怎么彼此协作、对话、分工」

它们不是竞争关系，而是 不同层级、不同关注点的能力抽象。

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二、MCP：模型如何“规范地使用外部能力”

1️⃣ MCP 是什么？

MCP（Model Context Protocol）
可以理解为：

一套 标准化协议，用于告诉大模型：
“你能用哪些工具？参数是什么？什么时候能用？”

它的本质不是“模型”，而是：

• 模型 ↔ 工具
• 模型 ↔ 数据源
• 模型 ↔ 本地 / 远程能力

之间的一种 安全、可控、可描述的连接规范。

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2️⃣ MCP 解决的核心问题

在 MCP 出现之前，大模型用工具基本靠三件事：

• prompt 约定
• 代码硬编码
• 人工兜底

这会导致：

• ❌ 工具能力不透明
• ❌ 参数格式容易错
• ❌ 模型“瞎编调用”
• ❌ 安全边界不清晰

MCP 要做的是：

• 明确声明工具能力
• 明确输入输出 Schema
• 模型只能在允许范围内调用
• 调用过程可审计、可追踪

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3️⃣ MCP 的工程定位

从工程视角看：

• MCP ≈ AI 时代的 OpenAPI + SDK 约束
• MCP ≈ 模型可控执行的边界定义

它非常适合用在：

• 本地开发（Claude Code / Cursor）
• 企业内部工具接入
• 高安全要求场景（文件、数据库、命令）

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三、ACP：把“模型能力”变成“工程能力”

1️⃣ ACP 是什么？

ACP（Agent Capability / Agent Control Protocol）
它不是一个严格统一的官方协议，更像一种 工程抽象层。

你可以把 ACP 理解为：

对 Agent 能力的工程级封装与治理方式

关注点不再是「能不能用工具」，而是：

• Agent 有哪些能力？
• 能力怎么组合？
• 能力如何复用、监控、限流、升级？

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2️⃣ ACP 解决的是什么问题？

当你从“玩模型”走向“做系统”，就会遇到：

• 一个 Agent 不够用
• 能力散落在 prompt 里
• 不好测试、不好复用
• 不好接入业务系统

ACP 关注的是：

• 能力模块化
• 能力服务化
• 能力可编排
• 能力可治理

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3️⃣ ACP 的工程形态

在真实工程里，ACP 往往表现为：

• Agent 能力注册中心
• 能力描述（metadata / schema）
• 能力执行网关
• 调用链路与监控

它更像：

AI 世界的“微服务治理思想”

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四、A2A：当 AI 开始“互相对话”

1️⃣ A2A 是什么？

A2A（Agent-to-Agent）
关注点只有一个：

多个 Agent 如何彼此协作，而不是只对人说话

这是在单 Agent 之后，自然出现的一种演进。

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2️⃣ 为什么需要 A2A？

因为真实问题往往是：

• 规划 ≠ 执行
• 决策 ≠ 落地
• 推理 ≠ 操作

于是就出现了：

• Planner Agent
• Executor Agent
• Reviewer Agent
• Tool Agent

A2A 解决的是：

• Agent 间通信
• 状态传递
• 角色分工
• 协作协议

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3️⃣ A2A 的典型场景

• 多 Agent 工作流
• AutoGPT / CrewAI 类系统
• 企业级复杂任务拆解
• 长链路自动化流程

它更像：

AI 之间的 RPC / 消息系统

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五、三者放在一起怎么理解？

📊 一张工程视角的对比表

维度	MCP	ACP	A2A
关注点	模型 ↔ 工具	能力工程化	Agent ↔ Agent
解决问题	工具调用规范	能力治理	协作与分工
抽象层级	协议级	架构级	系统级
是否必须	✅ 基础能力	⚠️ 中大型系统	⚠️ 复杂任务
工程角色	基础设施	平台架构	系统设计

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六、它们之间不是“选一个”，而是“叠加”

一个成熟的 AI 系统，往往是这样的结构：

Agent
├── 通过 ACP 管理能力
│     ├── 某些能力来自 MCP 工具
│
├── 通过 A2A 与其他 Agent 协作

换句话说：

• MCP 是地基
• ACP 是承重结构
• A2A 是楼层之间的连廊

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七、写在最后：为什么最近这些词突然多了？

因为 AI 正在经历一件事：

从“模型能力” → “工程能力” → “系统能力”

• MCP 是规范化的开始
• ACP 是工程化的必然
• A2A 是规模化的结果

这不是“又一波概念”，而是 软件工程规律在 AI 时代的重演。

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