简介

文章详细解析了AI代理系统的三大通信协议生态：Anthropic的MCP（模型与工具数据互联）、Google的A2A（代理间通信标准化）和AGNTCY联盟（构建代理互联网基础设施）。从架构原理、核心能力、安全模型和生态前景四个维度对比了三者的定位、优势与适用场景，指出MCP实用性强、A2A适合多代理协作、AGNTCY潜力巨大但挑战多，这场标准之争将决定未来AI基础设施格局。

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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） 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”：

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。

2. 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。

3. Agent Gateway

• 提供消息路由、安全转发、策略中介。
• 类似“代理路由器”。

4. 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。

5. Agent Directory

• 分布式服务，用于发现和注册代理。对标 DNS。

6. 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。

2. 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。

3. 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。

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