摘要：在 4 月 25 日举办的 Create2025 百度 AI 开发者大会上，百度创始人李彦宏发表演讲，宣布将助力开发者全面拥抱 MCP（模型上下文协议）。这一举措迅速吸引了行业的目光，引发了广泛关注。百度作为国内 AI 领域的重要参与者，其对 MCP 的全面接
在 4 月 25 日举办的 Create2025 百度 AI 开发者大会上，百度创始人李彦宏发表演讲，宣布将助力开发者全面拥抱 MCP（模型上下文协议）。这一举措迅速吸引了行业的目光，引发了广泛关注。百度作为国内 AI 领域的重要参与者，其对 MCP 的全面接纳，为国内企业在相关领域的探索与发展注入了新的活力。
其实，不仅是百度，阿里云、腾讯等企业也纷纷宣布支持 MCP 协议。阿里云百炼平台上线业界首个全生命周期 MCP 服务，支付宝推出 “支付 MCPServer”；腾讯云则升级大模型知识引擎，支持调用 MCP 插件。而谷歌发布的 A2A（Agent2Agent 协议），与超过 50 家科技领军企业合作，实现与 MCP 协议的互补协同，国内部分企业也在积极关注并探索与之结合的可能性。
国内众多厂商积极投身 MCP 与 A2A 相关生态建设，这无疑有助于加速智能体交互领域的共同发展。有利于整合资源，汇聚各方智慧，促进技术的快速迭代与应用场景的拓展，形成更加繁荣的智能体交互生态。然而，这背后也隐藏着诸多风险。包括技术风险，商业风险和地缘政治风险更为关键的是，在智能体交互世界标准尚未真正建立之时，中国企业不应仅仅跟随国外协议。也理应考虑推动中国主导的智能体交互世界标准。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，智能体(Agent)交互协议作为连接不同AI系统和服务的标准日益重要。其中，Anthropic公司开发的模型上下文协议(MCP)和Google推出的智能体到智能体协议（A2A)成为当前主导的两大开放协议标准。
其中MCP协议被业内专家形象地比喻为"AI的万能插座"或"USB接口"——它为AI系统提供了一种标准化方式来连接外部数据源和工具，无需为每个集成编写定制代码。而谷歌的A2A协议则专注于智能体之间的通信协作。
谷歌明确将A2A定位为MCP的补充而非竞争对手，两者关系可以用一个生动的类比来理解：如果MCP是让单个智能体使用工具的"工具箱"，那么A2A则是让不同智能体之间能够"打电话"、相互委托任务的通信标准。这两大协议共同构建了一个高度可扩展的多智能体生态系统，为AI应用的爆发式增长打下了基础。
MCP协议自2024年底由Anthropic开源以来，迅速获得了全球科技巨头的广泛支持。早期采用者包括Block(Square)、Apollo等企业，而开发工具公司如Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph也积极集成MCP，以增强其平台功能。更令人瞩目的是，OpenAI和谷歌等Anthropic的主要竞争对手也先后宣布支持MCP标准，OpenAI于2025年3月26日率先宣布采用 ，谷歌随后跟进，这表明MCP已成为行业共识。
与此同时，Google于2025年4月推出的A2A协议也获得了广泛支持。Google在推出A2A时就获得了超过50家科技合作伙伴的支持，包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG和Workday等技术提供商，以及Accenture、BCG、Capgemini、Cognizant、Deloitte、HCLTech、Infosys、KPMG、McKinsey、PwC、TCS和Wipro等领先服务提供商。
在开源许可方面，MCP展现出了高度的开放性和包容性。Anthropic公司将MCP定位为完全开源的协议，并精心打造为一个面向全球开发者的协作性生态系统。作为开放标准，MCP的设计初衷是成为一种公共数字基础设施，服务于全球AI开发社区。Anthropic不仅开源了MCP的规范文档，还公开了软件开发工具包(SDK)和服务器的完整实现代码，确保任何有兴趣的开发者都能基于该协议构建自己的连接应用。更为便利的是，MCP项目还维护着一个丰富的开源代码库，其中包含了针对Google Drive、Slack、GitHub等广泛使用的企业系统的预构建MCP服务器，大大降低了开发者的入门门槛。虽然目前公开资料尚未明确指出MCP采用的具体开源许可证类型，但从其高度开放的社区运营方式来看，MCP在知识产权方面设置的限制相对较低，这为全球开发者提供了充分的创新空间。
与MCP相呼应，Google推出的A2A协议同样秉持开源精神，但在许可证选择上更为明确。A2A作为Google主导并运营的开源项目，从设计之初就向整个开发者社区开放协作与贡献渠道。Google将A2A协议代码以Apache 2.0许可证形式开源在GitHub平台上，这一选择具有深远意义。Apache 2.0许可证被广泛认为是业界最为宽松和友好的开源许可之一，它允许使用者自由使用、修改和分发代码，包括用于商业目的，而无需支付任何版权费用。尤为重要的是，这种许可证还包含了专利授权条款，为使用者提供了针对潜在专利诉讼的法律保护屏障。Google特别强调A2A是一个"开放协议标准"而非专有接口，这一定位得到了超过50家科技公司、SaaS提供商和咨询组织的认可，这些合作伙伴从协议起草阶段就积极参与其中，确保了A2A的通用性和实用性。
回顾安卓系统在中国的发展历程，我们不禁警醒：当初全面拥抱谷歌安卓系统的中国手机厂商，曾在2019年华为事件后猝不及防地面临谷歌服务断供风险。这一教训清晰地表明，对外国技术标准的过度依赖可能在地缘政治冲突时刻带来致命威胁。如今，在智能体交互标准领域，MCP和A2A协议虽以开源形式提供，但中国企业参与仍面临诸多潜在风险，包括协议变更风险、依赖核心技术组件风险、生态系统排斥风险、知识产权纠纷以及日益严峻的美国出口管制扩大风险等。这些风险可能随着地缘政治张力增加而加剧，对中国AI产业的长期发展构成潜在威胁。
1.技术使用限制风险
尽管MCP和A2A以开源形式提供，但中国企业在使用这些协议时仍面临几个方面的技术限制风险：
第一是协议变更风险：虽然开源意味着代码可自由使用，但协议的发展方向和主要决策权仍由原始开发者(Anthropic和Google)主导。若未来因地缘政治原因对协议进行重大修改，可能影响中国企业基于这些协议开发的产品和服务。
第二是依赖核心技术组件风险：协议实现可能依赖于受美国出口管制的底层技术组件或AI模型。2022年10月和2023年10月的美国出口管制措施明确限制了中国获取先进AI芯片的途径6，这可能间接影响基于MCP和A2A协议的某些高性能应用开发。
第三是生态系统排斥风险：虽然协议本身是开源的，但围绕协议形成的生态系统(如工具、服务和社区)可能会因政策或商业考量而排斥中国企业的参与。
2.知识产权风险
在知识产权方面，首先存在许可证合规风险：虽然A2A使用Apache 2.0许可证，相对宽松且明确包含专利授权，但在地缘政治紧张环境下，许可条款的解释和执行可能存在不确定性。
其次是间接侵权风险：当中国企业使用基于这些协议开发的产品时，若其中包含未经授权的知识产权(如训练数据中的受保护内容)，可能面临间接侵权风险7。一些西方公司，如OpenAI已经指控中国AI公司存在知识产权盗窃问题。
最后是专利保护不确定性：虽然开源协议提供了一定的专利保护，但在AI领域，专利边界模糊且跨国保护存在挑战。协议提供者可能在核心技术上申请了专利，而这些专利可能不在开源许可的保护范围内。
3.地缘政治与合规风险
地缘政治因素带来的风险可能更为严重，例如美国出口管制扩大风险：美国政府已经不断扩大对中国AI行业的限制。最近的规定已将在中国使用的美国处理器、中国受限实体上的Windows操作系统纳入限制范围。这种管制趋势也可能进一步延伸到AI协议领域。
其二是云服务使用限制：许多基于MCP和A2A的应用可能需要部署在美国云服务商(如AWS、Google Cloud)上，而这些服务提供商必须遵守美国出口管制法规，可能会对中国企业使用施加限制。
其三是数据跨境合规风险：中国的个人信息保护法(PIPL)、数据安全法等对数据跨境提出了严格要求。使用这些协议的应用如涉及数据跨境，需满足相关法规的要求。
其四是中国AI监管合规风险：中国已实施《生成式人工智能服务管理暂行办法》等一系列AI监管规定89。中国企业在使用外国AI协议时，仍需确保符合国内法规要求，包括算法备案、AI内容标记、深度合成服务规范等。
智能体交互国际标准的建立对重塑全球数字格局具有深远意义。这些标准不仅是技术规范，更是数字主权和产业竞争力的关键支点。统一的交互协议能够消除智能体之间的"沟通障碍"，促进AI生态繁荣发展，降低创新和应用成本。更重要的是，谁主导标准制定，谁就能引导技术演进方向，获得产业链中的战略优势，并在全球AI治理中拥有更大话语权。
中国在智能体标准建设上已形成独特的发展路径和技术特色。不同于美国以企业为主导的模式，中国采取了学术机构、行业组织与企业多元协同的发展策略，形成了独特的标准视角。2023年中国指挥与控制学会发布的城市大脑系列标准，以"数字神经元"和"云反射弧"为核心构建的智能体协同工作机制，代表了中国在生物启发型智能体系统设计上的原创性思考。这种参考神经学原理的设计思路，旨在实现异构环境下的"世界数字大脑"，为智能体之间的协同提供了独特框架。
中国学术界与产业界的深度融合也催生了富有创新的智能体协作模式。清华大学与腾讯共同提出的智能体互联网（IoA）框架，通过即时通讯架构实现动态组队和灵活通信，为解决多智能体协作的复杂问题提供了新思路。这种结合中国互联网即时通讯技术优势的创新方案，可以成为中国提出国际标准的重要技术基础。
正如中国工程院院士陈晓红所倡导的，应加快构建人工智能体技术标准体系，特别是多智能体系统互操作性接口协议，从而提升中国在人工智能体治理中的国际话语权。
然而，中国在推动自主智能体交互标准时面临显著挑战。美国凭借先发优势，已通过MCP和A2A协议占据主导地位。这些标准已获得OpenAI、Google、Anthropic等AI巨头和全球数百家企业的支持，形成强大的网络效应。同时，美国企业构建了从底层模型到应用生态的完整产业链，技术积累深厚。中国虽在特定领域如情感计算标准上取得突破，但在基础模型能力和生态规模上仍存在差距。此外，国际标准组织中美国的影响力传统上更为深远，中国标准的国际化还需突破地缘政治因素带来的阻力，这都使得中国智能体标准的国际推广面临严峻挑战。
面对MCP和A2A协议在全球范围内的快速普及与深入应用，中国企业正处于关键的战略抉择时刻。一方面，积极拥抱国际主流协议能够迅速融入全球生态，加速技术应用与创新；另一方面，过度依赖外国主导的标准体系可能埋下技术受制、数据安全和数字主权受损的隐患。在这种复杂形势下，中国企业需要采取更为灵活而富有前瞻性的应对策略。
明智之举是采取"两条腿走路"的平衡战略：既积极参与国际主流协议生态，保持与全球技术发展同步，又坚定不移地推动具有中国特色的智能体交互标准研发与国际化。通过学术界、产业界与标准组织的紧密协作，中国已在"数字神经元"、"云反射弧"和智能体互联网(IoA)等方面形成了独特创新，这些成果应当进一步系统化、标准化，并通过国际平台积极推广。同时，中国企业还应充分借鉴国际标准的技术精髓和治理经验，在开放兼容的基础上实现自主创新。
智能体交互标准的竞争实质上是全球数字治理话语权的竞争。在这场关乎未来发展主导权的较量中，中国企业唯有坚持开放合作与自主创新并重，才能在激烈的国际竞争中赢得战略主动。
来源：人工智能学家