- AI智能体与多智能体系统的演进
- 近年来，人工智能（AI）在大语言模型（LLM）崛起的推动下取得重大进展。许多组织已开始尝试智能体化AI——即具备不同能力的专业智能体通过协作或竞争来解决问题的系统。这些任务可能涵盖供应链预测、客服自动化或商业智能定向数据分析等多样化场景。
- Anthropic模型上下文协议（MCP）
- Anthropic推出模型上下文协议（MCP）以解决大模型集成至现实应用时的碎片化问题。传统上，连接AI系统与外部数据源（如数据库、文件系统）或工具（如API、企业服务）需要定制代码与私有逻辑。MCP通过标准化对话与能力交换，解决了"N×M集成"难题（N代表基于大模型的应用数量，M代表外部数据源数量）：
关键洞见：采用MCP后，企业可为每个数据源或工具一次性构建符合MCP标准的服务器。任意数量的AI应用都能调用该服务器，显著减少重复开发与集成成本。
从本质上说，MCP是一种客户端-服务器协议，AI系统（"主机"进程）通过该协议与各类MCP服务器通信。每个服务器封装了大语言模型可调用的一组"工具"或"资源"。该协议使用JSON-RPC或类似消息格式来请求功能、交换内容或执行命令。
MCP服务器：
• 作为所需外部工具或数据源（Google Drive、GitHub、Postgres等）的封装层，通过MCP接口暴露功能
• 提供资源（只读数据）、工具（可执行服务/函数）和提示（可复用模板）
• 实现标准接口以接收请求并返回结构化响应
MCP客户端：
• 嵌入在主机AI应用或环境内部（如Anthropic的Claude Desktop）
• 与每个MCP服务器实例保持一对一连接
• 管理请求、认证和会话生命周期
MCP主机：
• 用户运行的主AI应用，通常是基于聊天的系统、IDE助手或带辅助功能的代码编辑器等LLM应用
• 生成MCP客户端并对其进行管理
• 聚合来自多个服务器的上下文，协调对各服务器的底层调用
关键构建模块：
• 资源：拉取的数据（如电子表格行或文档）
• 工具：可触发的操作（发送邮件、运行查询）
• 提示：预设脚本或工作流以保持一致性
MCP使用JSON-RPC 2.0协议，可通过HTTP/SSE甚至本地管道运行。
对AI从业者的意义：
• 互操作性与可扩展性：遵循MCP后，开发者无需为每个工具或数据源编写一次性集成代码
• 实时数据可用性：智能体可获取最新实时上下文以生成更相关响应，减少模型"幻觉"
• 安全与治理：MCP约束条件可与企业级控制集成，确保LLM会话只能访问经批准的服务器（工具、数据）
对企业的启示：
• 降低集成成本：单一标准化协议降低了用AI打通数据孤岛的成本
• 战略灵活性：若企业服务器遵循MCP，可轻松更换或升级AI模型，避免供应商锁定
• 加速创新：随着开发成本降低，非技术人员能更快构思新用例
应用MCP的真实案例：
• 接入GitHub或文件系统的AI编程助手（Zed、Replit、Codeium）
• 直接从聊天界面更新Salesforce的CRM机器人
• 同步处理Zoom和Jira的会议纪要生成器
• 允许用自然语言查询数据库的SQL聊天机器人
• 在授权前提下查看电子健康记录（EHR）的医疗助手
• 后台使用Puppeteer的自动化网页抓取工具
凭借Python、Java、Rust、Kotlin、C#和Swift的SDK支持，以及为主流平台提供的预构建服务器，MCP生态系统正在快速发展。
3.谷歌智能体间协议(A2A)
与Anthropic的MCP并行，谷歌推出智能体间协议(A2A)以促进AI智能体间的对等协作。MCP主要关注连接AI智能体与外部工具/数据，而A2A则解决多个独立智能体直接安全通信的场景——堪称分布式AI系统的"网络层"。
关键洞见：A2A允许企业部署多个专业AI智能体（如销售分析、风险评估、日程安排各一个），并使其协调任务而无需为每对智能体定制管道逻辑。
A2A采用HTTP、JSON-RPC和服务器推送事件(SSE)等广泛标准实现流式传输。其核心组件包括：
1.智能体卡片
公开宣告智能体能力与认证方案的JSON文件，即详细说明智能体的技能、终端节点及其功能
实现"发现"机制，使任何客户端智能体都能识别其他智能体是否具备相关技能
2.任务导向消息
• 核心通信围绕一个智能体向另一个智能体分配的"任务"构建
• 每个任务可包含多条消息（如澄清要求、进度更新等智能体交换的结构化负载），并产出"成果物"（最终或阶段性交付物——报告、数据集等）
3.协商式交互模式
• 智能体可交换文本或更专业的数据（图像、音频、表单）
• 智能体能发现彼此支持的输入输出格式
4.默认安全机制
• 管理员可强制执行企业级智能体认证
• 最小化向外部AI服务暴露敏感数据或关键任务系统时的风险
对AI从业者的意义
1.无缝多智能体协作：开发者可组合多个专业智能体服务，而非构建单一庞大系统
2.长时任务支持：智能体能追踪耗时数小时甚至数天的任务，随进度提供状态更新（如研发、长期数据分析）
3.降低复杂度：通用"智能体握手"机制意味着连接不同AI服务时的编码开销更少
对企业的影响
• 提升生产力：多个AI解决方案可相互"对话"，自动化跨部门工作流（如HR智能体与薪酬智能体协作）
• 跨平台生态：采用A2A标准后，企业可投资专业AI供应商同时确保所有解决方案保持互操作性
• 未来适应性：新AI能力出现时，企业可更无缝地接入，与现有智能体"即插即用"
典型应用场景
• 支持机器人发现复杂问题后，呼叫诊断智能体，再由自动化机器人完成修复
• 旅行规划智能体后台协调航班、酒店和翻译智能体
• HR场景：简历筛选→面试安排→候选人问答的智能体链
• IT运维：新员工入职流程跨HR、采购和权限管理智能体
4.MCP与A2A对比
虽然Anthropic的MCP与谷歌的A2A都促进多智能体或多服务互操作性，但二者针对AI技术栈的不同层面：
理论上协议可独立运作，但实际常互补使用。LLM智能体可用MCP集成新数据/工具，再通过A2A与专精数据分析、知识检索或企业资源规划的第二智能体协作。混合使用这两种协议，企业能以最小定制连接构建健壮的多层AI生态系统。典型组合场景包括：
5.技术考量与挑战
- 协议开销与性能
- 安全与治理
- 工具与数据质量
- 开发者技能缺口
- 开源库成熟化
- 迈向全自主智能体
- 与外部物联网流实时互操作
- 标准组织与治理
