摘要：MCP是USB，用于连接外部工具；A2A是WTO，制定协作规则搞外交；ANP是新互联网，用作网络基础设施。
MCP是USB，用于连接外部工具；A2A是WTO，制定协作规则搞外交；ANP是新互联网，用作网络基础设施。
1、MCP：像是“AI使用工具的说明书”，主要教AI怎么调用各种API（比如访问数据库、API、发邮件）；
2、A2A：像是“AI之间的社交软件”，解决AI们如何组队干活的问题；
3、ANP：像是“AI社会的国际法”，为AI制定跨平台协作的通用规则（比如去中心化身份认证），更构建了智能体互联网的“底层秩序”。
一、核心定位与关联性
1、互补性架构
（1）MCP（Model Context Protocol）由Anthropic主导，定位为工具连接层，解决AI模型与外部资源（如数据库、API）的标准化交互问题，类似“AI领域的USB-C接口”；
（2）A2A（Agent-to-Agent Protocol）由Google推动，定位于企业级智能体协作标准，聚焦协作层，定义智能体间任务分配、状态同步等规则，类似“企业内部的流程自动化规则”，适用于企业级跨部门多Agent任务协同；
（3）ANP（Agent Network Protocol）由开源社区发起，定位为开放智能体互联网的底层协议，构建去中心化网络层，类似“P2P网络的HTTP”通过P2P架构和语义网技术支持开放生态的智能体互联。
三者关系：形成从工具调用（MCP）→ 任务协作（A2A）→ 网络通信（ANP）的完整技术栈，共同支撑智能体互联网的生态，MCP是C/S，A2A是混合P2P和中心化，ANP纯P2P。身份认证上，MCP用OAuth，A2A用企业级认证，ANP用DID。
2、协议交互场景
在复杂任务中，三者可协同工作，MCP适合工具调用，A2A适合企业内部协作，ANP适合开放环境。例如，A2A负责协调多个Agent的任务分配，MCP调用数据库或API获取数据，ANP则处理跨机构智能体的身份认证与动态协商
二、核心区别
维度
MCP
A2A
ANP
核心目标
模型与工具连接标准化
企业级智能体协作标准化
去中心化智能体网络构建
协议架构
客户端-服务端（C/S）
混合架构（P2P + 中心化任务调度）
纯P2P架构，无中心节点
身份认证
OAuth 2.0，依赖中心化授权
企业级认证（API Key/OAuth）
W3C DID标准，去中心化身份互认
数据交互
JSON-RPC，适配传统API调用
JSON-RPC + 多模态分块传输
JSON-LD + 语义网技术，数据自解释
典型场景
数据库查询、API调用、发邮件
跨部门任务协同（如招聘流程）
开放生态协作（如无人机救援）
技术短板
缺乏动态协商能力
依赖企业现有IT体系
企业集成门槛高
三、未来趋势与潜在冲突
1、协议融合可能性
（1）工具Agent化：MCP可能将外部工具封装为智能体，直接与A2A/ANP交互。
（2）Agent工具化：A2A的任务可抽象为ANP的接口，实现跨协议协作。
2、竞争与替代风险
（1）A2A pk. MCP：A2A若扩展工具调用功能（如集成本地API），可能替代MCP的部分场景。
（2）ANP pk. A2A：ANP的去中心化理念与A2A的企业中心化架构存在冲突，但ANP在边缘计算、物联网等开放场景更具优势。
3、生态发展格局
（1）MCP：已成工具层事实标准，但局限于模型与工具连接。
（2）A2A：依托谷歌生态联盟（Salesforce、SAP等），可能主导企业协作市场。
（3）ANP：依赖开源社区，需突破法律合规与商业化瓶颈，但技术路线更符合Web 3.0愿景。
四、对产品设计的启发
未来可能出现混合协议：A2A管理任务流，ANP处理去中心化资源博弈，MCP连接工具层。
1、协议选型优先级
（1）若高频工具调用（如IDE插件调用数据库），优先选择MCP；
（2）若需构建开放生态（如物联网设备网络），优先选择ANP；
（3）若优化企业内部流程（如供应链协同），首选A2A+ MCP组合。
2、用户体验设计
（1）在ANP系统中增加协商过程可视化面板（如实时竞价动态）；
（2）在A2A系统中设计任务进度追踪组件（如招聘流程甘特图）。
3、生态布局策略
（1）关注ANP社区动态（如agent-network-protocol.com），参与协议规则制定；
（2）评估A2A生态伙伴资源（如Google Cloud集成方案），降低开发成本。
五、协同应用模式
1、MCP+A2A：
单个智能体通过MCP接入工具，再通过A2A与其他Agent协作。例如：
（1）客服Agent（A2A节点）接收用户请求；通过MCP调用知识库工具检索信息；
（2）通过A2A协调工单系统Agent创建服务工单。
2、ANP+A2A：
ANP提供底层身份与通信保障，A2A实现业务层协作。例如：
（1）物流Agent通过ANP验证身份并协商通信协议；
（2）使用A2A协议与仓储、运输Agent协调货物调度。
3、MCP+ANP+A2A：
MCP、ANP和A2A等协议和框架将逐渐成为智能体协作的标准，它们的融合将推动AI应用从单一工具向协作网络的转变。例如：
（1）MCP可以连接智能助手与各种家电设备；
（2）ANP可以实现这些设备之间的去中心化协作；
（3）A2A可以确保不同品牌设备之间的兼容性。
六、未来发展趋势
随着AI技术的不断进步，AI将为人类创造更加智能的未来，其共同发展趋势，具体到三种协议各自在未来的发展可以体现如下：
1、MCP的未来：MCP被视为过渡性协议，适合当前AI模型访问互联网资源的需求，但其CS架构可能限制其在去中心化环境中的应用。未来可能需要演进以支持更多Agent协作功能，否则可能被ANP或A2A取代。
2、ANP的未来：ANP的P2P架构和DID认证使其更适合未来 Agentic Web 的发展，随着Agent网络的普及，ANP可能成为去中心化协作的标准。Linked-Data的使用也可能推动语义理解和数据交换的标准化。
3、A2A的未来：A2A因Google和行业合作伙伴的支持，有望成为企业级Agent互操作性的主导标准，尤其在复杂工作流自动化中。其成功将取决于实际应用和行业采用率，可能在短期内快速普及。
整体而言，AI Agent的协作将越来越依赖标准化协议，MCP、ANP和A2A可能在不同层面发挥作用，最终可能出现一个或多个主导协议，MCP可能扩展为A2A的工具调用层，ANP或成为A2A的底层传输协议。
想了解智能体的三个连接协议，请查看《AI Agent智能体协议：MCP》、《智能体协议：A2A》、《智能体协议：ANP》。
来源：opendotnet