MCP連接Agent：AI時代的TCP/IP

介紹

2023年，生成式AI爆發。2024年，智能體（Agent）接棒成為AI新焦點。2025年，智能體似乎已經要開始爆發了。目前的智能體更像一個“單機App”：彼此不了解、無法通信，更不能協作。類似互聯網早期，只有單機計算機，沒有TCP/IP協議，沒有Web，信息流無法跨越“終端孤島”。

智能體通信：Agent-to-Agent通信協議（A2A），以及更通用的智能體多邊通信協議（Multi-agent Communication Protocol，MCP），為所有智能體建立一套“公共語言”和“通信規則”。

任務

MCP 和 A2A 協議的目標不是讓智能體會發消息，而是建立一套智能體間 “可協作、可組合、可演化”的通用語言與行為約定。

發現與注冊（Discovery & Registry）

誰可協作的Agent？提供什么能力？接口？權限？當前在線嗎？處于什么狀態？

類似互聯網的 DNS + 服務注冊中心。通過它，Agent 知道去哪兒找“隊友”。

注冊智能體→ 告知它能干什么、如何接入

檢索智能體→ 快速查找匹配任務的最佳Agent

按需組合智能體→ 類似調用微服務API，但更加語義驅動

你可以用自然語言說“找個懂歐盟GDPR的法律Agent”，平臺就能幫你找到。

構建Agent瀏覽器，哪些Agent正在運行？最近活躍的是誰？

哪些Agent正在協作？組成了什么“工作組”？

用戶也可以“收藏”、“關注”Agent，未來甚至可能出現“智能體社交圖譜”。

Agent 不再是無名助手，而是“有身份、有履歷、有服務歷史”的智能體個體。

身份與信任（Authentication & Trust）

確定你是“你”？智能體有沒有權限執行這個任務？如何記錄、驗證、甚至追溯它的行為？

類似TLS、OAuth 到 Web3 的 DID / ZKP 演化路徑的“智能體版本”。

當Agent真正開始接觸金錢、隱私、合約，它們必須“可信”。就必須構建一個基于身份的信任系統：是否需要Agent身份注冊（類似DID）？

是否需要零知識證明來驗證某個Agent的知識或執行歷史？

是否存在“智能體信用體系”，或Agent版區塊鏈記錄？

在沒有信任機制的世界，Agent只能跑在沙箱里；一旦解決信任，它們就可以真正接觸現實世界。

意圖表達（Intention Declaration）

要做一件事，怎么表達清楚？需要另一個Agent協助完成一個子任務，怎么打包請求？

類似 HTTP的 POST，“任務計劃 + 語義接口”的組合，常用結構包括：plan DSL（計劃語言）；JSON-Like 意圖協議（LangGraph、AutoGen 的風格）；Chain-of-Thought 顯式結構。

任務協商與能力匹配（Negotiation & Capability Matching）

不是所有Agent都能處理所有請求，智能體需要“篩選”合作伙伴：能不能做？愿不愿做？要不要收費？是否需要繼續拆解為子任務再外包？屬于“函數簽名”+“上下文理解”+“成本博弈”的復合過程。

Agent網絡的治理。就像互聯網有Nginx、API Gateway、Service Mesh，AgentNet也需要：請求調度與負載均衡；訪問權限管理、數據隔離；Agent間通信路由和失敗回退機制；性能指標采集與鏈路追蹤。在沒有中間件的今天，多Agent協作只能靠“硬Prompt” + 人工審核，未來則將趨于模塊化、工程化、自動化。

狀態共享與反饋回傳（State & Result Sharing）

任務完成后，結果要能“接力”給上游Agent或調度系統。即：輸出結構化內容；報告中間狀態/ 異常處理；支持流水線任務結構。這就是為什么現在很多Agent框架（LangGraph、CrewAI等）強調workflow DAG、狀態機、或消息中間件。

范式

從單任務執行→ 跨Agent協作

目前的智能體架構中，一個Agent要完成復雜任務，必須自己包辦一切。而在協議驅動的Agent網絡中：任務可以被拆解，分發給其他更擅長的Agent；Agent本身甚至可以是“任務路由器”，專責調度、反饋、聚合。

就像微服務架構替代了大單體程序，一個“Task-Oriented Agent Network（任務驅動的智能體網絡）”將替代胖大的全能Agent。

從AI能力聚合 → AI能力編排

目前Agent的“多工具”支持，靠的是插件、函數調用、Prompt拼接。

未來的Agent之間將通過MCP協議自然協作，不需要每個Agent集成全部能力，而是：一個具備記憶/知識的Agent可以作為知識中臺；一個視覺分析Agent接收圖像，轉給文本Agent做解讀；一個法律顧問Agent可以協作財務Agent、翻譯Agent、寫作Agent，一起搞定一份完整標書，逼近“Agent as Service”的云原生智能形態。

從人類調度→ Agent自治編排

最具突破性的躍遷是Agent之間開始“自組織”完成任務。任務從用戶出發，只指定目標或高階意圖；Agent調度Agent，生成鏈式合作結構；有的負責搜索，有的負責判斷，有的負責寫報告；所有人類要做的，只是檢查最終結果是否合理。這就像是你發一條“寫份行業研究報告”，然后后臺幾十個Agent各司其職，自動完成它，最后一個“匯報Agent”將結果發回給你。這才是“Agent互聯網”的真正爆發點。

注意：協議不是配件，而是范式發動機。就像TCP/IP定義了“設備如何成為網絡節點”，MCP/A2A協議將定義“Agent如何成為生態成員”。MCP 并不是一個“用不用都無所謂”的外掛模塊，而是“可組合智能體系統”所依賴的血液循環系統。如果沒有它，每個Agent就是信息孤島、技能孤島、協作孤島。一旦這種協議體系成熟，智能體網絡將不只是變多、變強，而是變成一個可以自我組織、進化和擴張的全新生態系統。

現狀

海外陣營：A2A / MCP 雙軌并行，生態成型中

2024年底，谷歌聯合多家全球科技巨頭發布了開放協議 Agent2Agent（A2A），目標明確：讓不同廠商、不同平臺構建的智能體彼此通信、互操作、協作完成任務。A2A 是一個更偏底層的“Agent通信協議棧”，專注解決 Agent “說話”和“理解”彼此的問題。它得到了以下企業的加入或支持：Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、Workday 等； LangChain、ServiceNow、UKG 等智能體/企業服務平臺。

協議的核心理念是：智能體不應該局限在某個平臺內部，而應像網頁一樣，跨系統自由交互。

Anthropic主推的MCP協議（Multi-agent Communication Protocol）更多聚焦于：智能體如何調用外部工具、插件、服務；多智能體之間如何基于任務和角色分工協作；構建“協同工作流”而非簡單通信通道。

A2A偏向通信協議棧，MCP偏向協作協議層——兩者正在形成互補共振的態勢。

國內賽道：阿里、騰訊、百度、字節跳動集體押注“智能體基礎設施”

2025年4月9日，阿里云百煉推出全生命周期MCP服務。借助該服務，用戶無需運維、無需部署，5分鐘內就可搭建一個MCP智能體。該服務集成了高德、無影、Fetch、Notion等 50+ MCP服務，功能打通 + 實戰可用。

2025年4月14日，騰訊云宣布其大模型知識引擎支持 MCP 協議。發布“AI開發套件”，讓開發者快速構建可被調度的業務型Agent。支持自定義或平臺精選 MCP 插件調用，降低Agent構建門檻。可以看出，騰訊押注的是“企業智能體中臺”這個方向。

2025年3月21日，百度地圖宣布核心API 全面兼容MCP協議，為智能體提供位置信息能力。并且，企其將在2025年4月25日Create開發者大會上發布 MCP插件市場——MCPstore。

如何參與

現在用LangChain、AutoGen、MetaGPT，手工拼流程、調Agent節點、組合任務邏輯。但平臺化趨勢正在“封裝”這些能力為低代碼模塊。

智能體（Agent）作為基礎計算單位正在重新定義AI系統的構建方式：每個Agent可以自主理解任務、分配子任務、調用他人；多個Agent可以組成“數字團隊”，完成復雜業務流程；Agent之間不依賴人類Prompt，而是依賴意圖協議 + 協作標準 + 狀態共享機制。

從Prompt工匠 → 意圖架構師，從Agent使用者→Agent組織者，從工具工程師 → Agent發布者

· 工程類崗位：從模型調度者 → 智能體系統工程師

當前技能：會用LangChain/AutoGen/MetaGPT等框架；會部署模型、調API、拼接Prompt鏈條

建議：?學習Agent框架底層原理（LangGraph 狀態機式Agent流、CrewAI DAG編排等）；了解MCP/A2A協議結構：智能體如何表達能力、聲明身份、協同任務；能將自己的工具服務，注冊為Agent能力節點，接入更大的Agent網絡；熟悉平臺層（如阿里云百煉、字節跳動的Agent TARS、OpenAgents）上的Agent構建規范與接口設計。

最終目標角色：→ Agent基礎設施構建者 / 多Agent編排開發者 / Agent API工程師。

· 項目運營 & 實施類人員：從AI使用者 → 智能體協作設計師

當前技能：能調工具 / 插件 / Prompt完成自動化任務；能用開源框架搭建基本的流程Agent

建議：學習如何將人類業務需求 → 拆分成多Agent意圖+角色；熟練掌握現有Agent平臺搭建能力（MCP平臺、AutoGen Studio等）；能用MCP生態的插件/服務完成工具組合和協同調用；建立任務流程圖（DAG）、角色行為樹（行為藍圖），承擔“業務邏輯→Agent任務結構”翻譯器角色。

最終目標角色：→ 智能體交互設計師 / 協作系統規劃師 / 業務型Agent產品經理。

· 產品與創業方向：從AI功能堆砌者 → 智能體生態構建者

當前技能：熟悉AI產品邏輯與業務場景匹配；能組合模型、工具、工作流做“效率型產品”。

轉型路徑建議：?學會構建“服務化Agent”——每個Agent都具備獨立聲明、注冊、協作能力；參與制定“智能體之間如何溝通”的規則和標準（如意圖協議、任務模板語言等）；將企業已有知識庫、工具、系統逐步改造成“Agent可調用能力”；搭建私域Agent網絡（公司專屬Agent生態），通過協議標準“綁定”未來潛在擴展能力。

最終目標角色：→ 智能體平臺化產品負責人 / Agent生態設計者 / 私域智能體網絡構建者。

相同核心：你需要從用AI → 構AI → 組織AI。