人工智能通信協(xié)議三種協(xié)議：MCP協(xié)議、A2A協(xié)議、AG-UI協(xié)議是什么 引言：為什么AI智能體需要"通信協(xié)議"？

想象一下：你讓智能助手規(guī)劃跨國旅行，它需要調(diào)用航班預(yù)訂Agent、酒店Agent、翻譯Agent，還要實時展示行程給你——這個過程中，工具調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)化（AI怎么"用工具"）、智能體間的協(xié)作（AI怎么"對話"）、用戶界面的實時同步（AI怎么"展示"），缺一個環(huán)節(jié)都玩不轉(zhuǎn)。

2024年以前，這些環(huán)節(jié)都是"各自為戰(zhàn)"：OpenAI的Function Calling、Anthropic的Claude Tools、Google的Agent API，每個廠商都搞一套標(biāo)準(zhǔn)。直到2024年底至2025年，三大協(xié)議相繼登場，才讓AI智能體真正有了"通用語言"：

• MCP協(xié)議

  ：解決"AI-工具"通信，讓智能體像插USB設(shè)備一樣調(diào)用外部能力，解決了AI Agent和外部工具交互問題。

• A2A協(xié)議

  ：解決"AI-AI"通信，讓不同廠商的智能體無縫協(xié)作，解決Agent間通信問題

• AG-UI協(xié)議

  ：解決"AI-用戶"通信，讓智能體與界面實時雙向交互，解決AI Agent與前端應(yīng)用之間的交互標(biāo)準(zhǔn)化問題。

接下來，咱們逐個拆解這三大協(xié)議的技術(shù)細(xì)節(jié)和實戰(zhàn)價值。

一、MCP協(xié)議：AI智能體的"USB接口"，讓工具調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)化 MCP協(xié)議的定義

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議） 由Anthropic在2024年11月推出，2025年3月更新至2025-3-26版，定位是AI模型與外部工具/數(shù)據(jù)源的通用交互標(biāo)準(zhǔn)。簡單說，MCP就是給AI智能體設(shè)計的"USB接口"——不管是數(shù)據(jù)庫、API接口還是本地文件，只要遵循MCP標(biāo)準(zhǔn)，智能體就能即插即用。

MCP技術(shù)架構(gòu)：客戶端-主機(jī)-服務(wù)器三層模型

MCP采用客戶端-主機(jī)-服務(wù)器架構(gòu)，核心組件包括：

• 主機(jī)（Host）

  ：運行LLM的應(yīng)用（如Claude Desktop、IDE插件），負(fù)責(zé)權(quán)限控制和用戶授權(quán)

• 客戶端（Client）

  ：主機(jī)內(nèi)的連接器，與服務(wù)器建立1:1有狀態(tài)會話

• 服務(wù)器（Server）

  ：提供具體能力的服務(wù)（如數(shù)據(jù)庫查詢、文件操作），暴露資源、工具、提示詞三類核心功能

通信基于JSON-RPC 2.0，支持兩種傳輸方式：

• 本地通信

  ：通過stdio（標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出）實現(xiàn)進(jìn)程內(nèi)低延遲交互

• 遠(yuǎn)程通信

  ：通過Streamable HTTP（取代舊版HTTP+SSE）支持流式傳輸和批處理請求

MCP的強(qiáng)大之處在于標(biāo)準(zhǔn)化工具調(diào)用全流程，核心特性包括：

（1）四大核心功能模塊

• 資源（Resources）

  ：只讀數(shù)據(jù)訪問，如本地文件、數(shù)據(jù)庫行（通過URI標(biāo)識，如 file://config.json ）

• 提示詞（Prompts）

  ：預(yù)定義模板，如"生成SQL查詢語句：{user_question}"

• 工具（Tools）

  ：可執(zhí)行函數(shù)，如發(fā)送郵件、執(zhí)行代碼（需用戶顯式授權(quán)）

• 采樣（Sampling）

  ：服務(wù)器主動請求模型推理，支持遞歸LLM交互

MCP在2025年版本中強(qiáng)化了安全框架，包括：

• OAuth 2.1授權(quán)

  ：嚴(yán)格的身份驗證和權(quán)限控制

• 用戶同意機(jī)制

  ：工具調(diào)用前必須獲得用戶批準(zhǔn)（如"是否允許刪除文件？"）

• 數(shù)據(jù)最小化

  ：僅傳輸必要上下文，服務(wù)器無法讀取完整會話歷史

客戶端可通過tools/list請求查詢服務(wù)器能力，新增工具時自動通知客戶端，實現(xiàn)"即插即用"。例如，當(dāng)高德地圖MCP Server新增"路線規(guī)劃"工具時，智能體無需重啟即可調(diào)用。

MCP應(yīng)用場景：從開發(fā)工具到企業(yè)自動化

MCP已在多個領(lǐng)域落地，典型場景包括：

• IDE智能開發(fā)

  ：在VS Code中通過自然語言調(diào)用Git工具提交代碼、查詢API文檔

• 企業(yè)數(shù)據(jù)查詢

  ：連接ERP系統(tǒng)，用自然語言生成銷售報表（如"顯示Q1華東區(qū)銷售額"）

• 本地隱私計算

  ：在用戶設(shè)備內(nèi)分析文件（如簡歷解析），數(shù)據(jù)不離開本地

可以看星哥之前寫的文章[1]

三個步驟 1.準(zhǔn)備MCP Host 、2、 環(huán)境配置 3、MCP配置

1. 準(zhǔn)備MCP Host：目前市面上已有不少MCP的客戶端，用的比較多的工具包括Cursor、Windsurf、Cline等，Cline為例，介紹MCP的使用;

2. 環(huán)境配置：MCP Server 本質(zhì)上就是Node.js或者Python程序，所以在配置 MCP 前，用戶需要安裝 Node.js（包含 npm 或 npx）和 Python 環(huán)境;

3. MCP配置：可以在MCP官方選擇一個熱門的MCP Server

來自： https://a2aprotocol.ai/

A2A Protocol is an open standard that enables AI agents to communicate and collaborate across different platforms and frameworks, regardless of their underlying technologies. It's designed to maximize the benefits of agentic AI by enabling true multi-agent scenarios.

翻譯

A2A 協(xié)議是一項開放標(biāo)準(zhǔn)，它能讓人工智能代理在不同平臺和框架間進(jìn)行通信與協(xié)作，而不受其底層技術(shù)的限制。該協(xié)議旨在通過支持真正的多代理場景，最大限度地發(fā)揮智能代理的優(yōu)勢。

A2A（Agent2Agent Protocol） 由Google在2025年4月推出，是首個專為AI智能體間通信設(shè)計的開放標(biāo)準(zhǔn)。它解決的核心問題是：不同組織、不同框架開發(fā)的智能體，如何像人類團(tuán)隊一樣協(xié)作？

MCP解決的是Agent和外部工具/數(shù)據(jù)的集成；而A2A致力于促進(jìn)獨立Agent間的通信，幫助不同生態(tài)系統(tǒng)的Agent溝通和協(xié)作。

舉個例子：你的旅行Agent需要協(xié)調(diào)航班Agent（查機(jī)票）、酒店Agent（訂住宿）、翻譯Agent（實時翻譯）——沒有A2A時，這些Agent就像"各說各話"；有了A2A，它們能通過統(tǒng)一協(xié)議協(xié)商任務(wù)、共享狀態(tài)。

技術(shù)架構(gòu)：從Agent Card到任務(wù)生命周期

A2A基于JSON-RPC 2.0+HTTP(S)，核心機(jī)制包括：

（1）Agent Card：智能體的"名片"

每個A2A智能體需提供Agent Card（JSON格式），包含：

• 身份信息（名稱、版本、描述）

• 能力列表（支持的任務(wù)類型、模態(tài)，如"文本+文件"）

• 通信端點（URL、支持的傳輸方式：SSE/WebSocket）

• 認(rèn)證要求（如OAuth 2.0、API Key）

客戶端通過/.well-known/agent.json訪問Agent Card，實現(xiàn)智能體自動發(fā)現(xiàn)（類似人類交換名片）。

（2）任務(wù)生命周期管理

A2A將任務(wù)狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化為5種：submitted（已提交）→working（處理中）→input-required（需輸入）→completed（完成）/failed（失?。ＶС秩N交互模式：

• 請求/響應(yīng)

  ：適用于簡單查詢（如"查詢天氣"）

• 流式傳輸

  ：通過SSE推送實時進(jìn)度（如"酒店搜索中：已找到3家符合條件"）

• 推送通知

  ：通過Webhook回調(diào)異步結(jié)果（如"航班預(yù)訂成功"）

A2A通過結(jié)構(gòu)化過程促進(jìn)“客戶端”代理與“遠(yuǎn)程”代理之間的通信

圖：https://a2aprotocol.ai/

核心特性：多模態(tài)支持與企業(yè)級安全 （1）多模態(tài)數(shù)據(jù)交換

A2A支持TextPart（文本）、FilePart（文件）、DataPart（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)） 三類消息內(nèi)容，例如：

• 客戶服務(wù)場景：用戶上傳故障照片（FilePart）+ 語音描述（AudioPart），智能體返回維修建議（TextPart）+ 預(yù)約表單（DataPart）

• 傳輸加密

  ：默認(rèn)TLS 1.3，支持雙向認(rèn)證

• 權(quán)限粒度

  ：細(xì)到"只讀/可寫"的工具權(quán)限描述（如標(biāo)記"刪除文件"為破壞性操作）

• 廠商中立

  ：基于HTTP等現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)，已獲Atlassian、Salesforce、SAP等50+企業(yè)支持

A2A已在多個復(fù)雜場景落地，典型案例包括：

（1）跨平臺旅行規(guī)劃

用戶向主Agent提出"規(guī)劃東京5日游"，主Agent通過A2A調(diào)用：

• 航班Agent：查詢并預(yù)訂機(jī)票

• 酒店Agent：根據(jù)預(yù)算推薦住宿

• 翻譯Agent：生成日語行程單

• 天氣Agent：實時同步東京天氣

銷售Agent通過A2A與財務(wù)Agent協(xié)作：

1. 銷售Agent生成報價單（調(diào)用產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫MCP Server）

2. 財務(wù)Agent審核價格（調(diào)用ERP系統(tǒng)MCP Server）

3. 雙方通過A2A交換結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（JSON格式報價單），自動完成開票

AG-UI（Agent-User Interaction Protocol） 由CopilotKit在2025年5月推出，定位是AI智能體與前端應(yīng)用的實時交互標(biāo)準(zhǔn)。簡單說，AG-UI解決的是"智能體生成的內(nèi)容如何高效展示給用戶"的問題——比如AI寫代碼時逐字流式輸出、工具調(diào)用時實時顯示進(jìn)度。

https://docs.ag-ui.com/introduction

AG-UI standardizes how front-end applications connect to AI agents through an open protocol. Think of it as a universal translator for AI-driven systems- no matter what language an agent speaks: AG-UI ensures fluent communication.

翻譯

AG-UI 通過一種開放協(xié)議，對前端應(yīng)用程序與人工智能代理的連接方式進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化?？梢詫⑵湟暈槿斯ぶ悄茯?qū)動系統(tǒng)的 “通用翻譯器”—— 無論某個代理使用何種 “語言”，AG-UI 都能確保通信流暢無阻。

技術(shù)架構(gòu)：事件驅(qū)動的輕量級設(shè)計

AG-UI采用事件驅(qū)動架構(gòu)，核心特點是流式JSON事件傳輸，架構(gòu)包括：

• 前端應(yīng)用

  ：網(wǎng)頁/App，通過AG-UI客戶端接收事件

• 智能體

  ：后端AI服務(wù)，生成事件流（如文本消息、工具調(diào)用）

• 傳輸層

  ：支持SSE（簡單場景）、WebSocket（雙向交互）、Webhook（異步通知）

核心創(chuàng)新是16種標(biāo)準(zhǔn)化事件，覆蓋五大場景：

• 生命周期事件

  ： run_started （任務(wù)開始）、 run_finished （任務(wù)結(jié)束）

• 文本消息事件

  ： text_message_content （流式文本塊）、 text_message_end （消息結(jié)束）

• 工具調(diào)用事件

  ： tool_call_start （工具開始執(zhí)行）、 tool_call_end （工具返回結(jié)果）

• 狀態(tài)更新事件

  ： state_delta （增量更新應(yīng)用狀態(tài)，如表單數(shù)據(jù)）

• 錯誤處理事件

  ： error （異常信息）、 cancellation （任務(wù)取消）

AG-UI打破傳統(tǒng)"請求-響應(yīng)"模式，支持智能體主動推送和用戶實時反饋。例如：

• AI生成報告時，前端通過 text_message_content 事件逐段顯示

• 用戶可發(fā)送 user_input 事件打斷生成："這里需要補(bǔ)充2024年數(shù)據(jù)"

AG-UI不綁定特定前端框架，提供Python/TypeScript SDK，現(xiàn)有系統(tǒng)只需適配事件格式即可接入。例如：

• React應(yīng)用通過 @ag-ui/client 監(jiān)聽事件，實時更新DOM

• LangGraph/CrewAI等智能體框架，通過中間件將內(nèi)部事件轉(zhuǎn)換為AG-UI格式

AG-UI讓AI生成內(nèi)容像"人類打字"一樣自然：

• 用戶在文檔中輸入"寫一段產(chǎn)品介紹"，AI通過 text_message_content 事件逐字推送，延遲<100ms

• 同時發(fā)送 state_delta 事件更新字?jǐn)?shù)統(tǒng)計、保存草稿

傳統(tǒng)客服界面需要刷新才能看到新消息，AG-UI通過事件流實時同步：

• 客服Agent調(diào)用知識庫（MCP協(xié)議），同時通過 tool_call_start 事件顯示"正在查詢訂單…"

• 結(jié)果返回后，通過 text_message_content 推送給用戶，無需頁面刷新

很多朋友問："MCP、A2A、AG-UI是不是競爭關(guān)系？" 其實它們覆蓋了AI交互的不同維度，就像"USB（MCP）+ 以太網(wǎng)（A2A）+ HDMI（AG-UI）"，缺一不可。下面用表格直觀對比：

維度 MCP協(xié)議 A2A協(xié)議 AG-UI協(xié)議 核心定位

AI-工具通信

AI-AI通信

AI-用戶界面通信

通信對象

主機(jī)-服務(wù)器

智能體-智能體

智能體-前端應(yīng)用

傳輸方式

JSON-RPC 2.0（stdio/HTTP）

JSON-RPC 2.0（HTTP/SSE）

事件流（SSE/WebSocket）

關(guān)鍵特性

資源/工具/提示詞標(biāo)準(zhǔn)化

Agent Card/任務(wù)生命周期

16種標(biāo)準(zhǔn)事件/狀態(tài)增量同步

典型場景

數(shù)據(jù)庫查詢、文件操作

旅行規(guī)劃、跨部門協(xié)作

實時聊天、協(xié)作編輯

安全重點

用戶授權(quán)、數(shù)據(jù)隱私

身份認(rèn)證、權(quán)限粒度

前端狀態(tài)加密、輸入驗證

五、未來趨勢：協(xié)議生態(tài)如何重塑AI應(yīng)用？ 從"單打獨斗"到"協(xié)同網(wǎng)絡(luò)"

三大協(xié)議正在形成完整的AI交互棧：

• 底層

  ：MCP連接工具（如數(shù)據(jù)庫、API）

• 中層

  ：A2A實現(xiàn)智能體協(xié)作（如分工處理復(fù)雜任務(wù)）

• 上層

  ：AG-UI負(fù)責(zé)用戶體驗（如實時界面同步）

例如，企業(yè)級智能客服系統(tǒng)可能同時用到：

• MCP調(diào)用CRM數(shù)據(jù)庫查詢用戶訂單

• A2A協(xié)調(diào)"技術(shù)支持Agent"和"退款A(yù)gent"

• AG-UI向用戶實時展示處理進(jìn)度

• 標(biāo)準(zhǔn)化與兼容性

  ：不同廠商對協(xié)議的實現(xiàn)可能存在差異（如A2A的Agent Card字段擴(kuò)展），需社區(qū)推動統(tǒng)一測試套件

• 安全與隱私

  ：多智能體協(xié)作可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，需強(qiáng)化"數(shù)據(jù)最小化"和"端到端加密"

• 開發(fā)門檻降低

  ：MCP/A2A/AG-UI的SDK和開源工具（如mcp.so、AG-UI Dojo）將讓中小團(tuán)隊也能構(gòu)建復(fù)雜智能體系統(tǒng)

從MCP的工具調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)化，到A2A的智能體協(xié)作，再到AG-UI的人機(jī)交互優(yōu)化，三大協(xié)議正在為AI智能體構(gòu)建一套完整的"語言體系"。對于開發(fā)者來說，這意味著更少的適配工作、更高的復(fù)用率；對于用戶來說，這意味著更流暢的體驗、更強(qiáng)大的功能。

如果你正在構(gòu)建AI智能體系統(tǒng)，不妨從這三大協(xié)議入手：先用MCP打通工具調(diào)用，再通過A2A連接其他智能體，最后用AG-UI打造絲滑的用戶界面。相信隨著協(xié)議生態(tài)的成熟，AI智能體將真正從"單打獨斗"走向"協(xié)同作戰(zhàn)"，為我們帶來更高效的工作和生活方式。

最后，你覺得哪個協(xié)議最能解決你當(dāng)前的痛點？歡迎在評論區(qū)留言，咱們下期再見！

（參考官方文檔：MCP[2]、A2A[3]、AG-UI[4]）

引用鏈接

1. 什么是MCP？技術(shù)原理是什么？教你15分鐘配置本地MCP服務(wù): https://mp.weixin.qq.com/s/q6FoaCAQeEx42foGvlQihA

2. MCP: https://spec.modelcontextprotocol.io/

3. A2A: https://a2aprotocol.ai/

4. AG-UI: https://docs.ag-ui.com/