摘要：由 Anthropic 提出的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），定义了一个标准化接口，用于向大语言模型（LLM）提供结构化的实时上下文。
由 Anthropic 提出的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），定义了一个标准化接口，用于向大语言模型（LLM）提供结构化的实时上下文。
上下文数据注入
MCP 允许你将外部资源（如文件、数据库行或 API 响应）直接注入提示词或工作内存。所有数据均通过标准化接口传输，从而保持 LLM 的轻量化和简洁。
功能路由与调用
MCP 还支持模型动态调用工具。你可以注册诸如 searchCustomerData 或 generateReport 等功能，LLM 可按需调用它们。这相当于为 AI 提供了一个工具箱，而无需将工具硬编码到模型本身。
提示词编排
MCP 不会将所有可能的细节塞入提示词，而是帮助组装真正相关的上下文。想象一下模块化、即时构建的提示词——更智能的上下文、更少的 token、更好的输出。
➀ 内部 API 的 LLM 集成：安全地以只读或交互方式访问结构化业务数据，而无需暴露原始端点。
➁ 企业智能体：为自主智能体配备来自 Salesforce、SAP 或内部知识库等工具的运行时上下文。
➂ 动态提示词构建：根据用户会话、系统状态或任务流水线逻辑定制提示词。
智能体通信协议（Agent Communication Protocol, ACP） 是由 BeeAI 和 IBM 最初提出的开放标准，旨在实现同一本地或边缘环境中运行的 AI 智能体之间的结构化通信、发现与协调。
与面向云的协议（如 A2A）或上下文路由协议（如 MCP）不同，ACP 专为本地优先、实时智能体编排设计，具有最低网络开销，并支持共享运行时环境中智能体的紧密集成。
ACP 定义了一个去中心化的智能体环境，其中：
每个智能体通过本地广播/发现层公布其身份、能力和状态。智能体通过事件驱动消息通信，通常使用本地总线或 IPC（进程间通信）系统。运行时控制器（可选）可协调智能体行为、聚合遥测数据并强制执行策略。ACP 智能体通常作为轻量级、无状态的服务或容器运行，共享通信底层。
➀ 边缘设备上的多智能体编排（如无人机、物联网集群或机器人舰队）
➁ 本地优先的 LLM 系统，协调模型调用、传感器输入和动作执行
➂ 自主运行时环境，其中智能体需在没有集中式云基础设施的情况下协调
简而言之，ACP 为模块化 AI 系统提供了一个运行时本地协议层——优先考虑低延迟协调、弹性和可组合性。它非常适合隐私敏感、自主或边缘优先的场景，而这些场景中云优先协议并不实用。
由 Google 提出的智能体间协议（Agent-to-Agent Protocol, A2A） 是一个跨平台规范，用于实现 AI 智能体在异构系统间的通信、协作和任务委派。
与 ACP 的本地优先或 MCP 的工具集成层不同，A2A 解决的是水平互操作性——标准化来自不同厂商或运行时的智能体如何在开放网络上交换能力和协调工作流。
A2A 定义了一种基于 HTTP 的通信模型，将智能体视为可互操作的服务。每个智能体暴露一张“智能体卡片”（Agent Card）——一种机器可读的 JSON 描述符，详细说明其身份、能力、端点和认证要求。
智能体利用这些信息：
以编程方式发现彼此协商任务和角色交换消息、数据和流式更新A2A 原则上与传输层无关，但目前指定 JSON-RPC 2.0 over HTTPS 作为其核心交互机制。
智能体卡片
JSON 文档，描述智能体的能力、端点、支持的消息类型、认证方法和运行时元数据。
A2A 客户端/服务器接口
每个智能体可作为客户端（任务发起者）、服务器（任务执行者）或两者兼具，从而实现动态任务路由和协商。
消息与工件交换
支持多部分任务（含上下文）、流式输出（通过 SSE）和持久化工件（如文件、知识块）。
用户体验协商
智能体可调整消息格式、内容粒度和可视化方式，以匹配下游智能体的能力。
A2A + MCP
A2A 和 MCP 并不冲突——它们解决了智能体 AI 难题中完全不同的部分，并且实际上可以很好地结合。
将 MCP 视为让 AI 智能体接入世界的协议。它为智能体提供文件、API、数据库等结构化上下文的访问权限。无论是拉取实时销售数据还是生成自定义报告，MCP 负责与工具和数据的连接。
再叠加 A2A。这是智能体开始协作的地方。A2A 为它们提供了一种共享语言和规则集，以发现彼此、委派任务并协商协作方式——即使它们由不同厂商构建或运行在不同平台上。
简单来说：
⟢ MCP 连接 AI 与工具。
⟢ A2A 连接 AI 与其他 AI。
二者共同构成了构建智能协作系统的模块化基础。
ACP 的角色？
ACP 则采用完全不同的方法，专注于本地优先的智能体协调——无需云。与基于 HTTP 和 Web 发现的协议不同，ACP 使智能体能够在共享运行时中直接发现并相互通信。
这非常适合以下场景：
带宽有限或需要低延迟（如机器人或设备端助手），隐私重要且需保持一切离线，或部署在断网环境中（如工厂车间、边缘节点）。ACP 并非与 A2A 竞争——它只是填补了不同的细分需求。但在某些设置中，尤其是在严格控制的环境中，ACP 可能完全替代 A2A，因为它跳过了 Web 原生协议的开销，直接在本地完成任务。
随着更多团队采用这些协议，未来可能出现几种情况。
最佳情况？融合。想象一个统一的智能体平台，A2A 处理智能体间的交互，MCP 管理工具和数据的访问，而 ACP 风格的运行时则用于边缘或离线场景。一切无缝协作，开发者无需关心背后的协议细节。
最坏情况？碎片化。不同厂商推动自己的 A2A 或 MCP 变体，最终导致混乱——就像早期 Web 服务时代，没有大量胶水代码就无法互通。
中间路线？ 开源工具和中间件可能拯救局面。这些项目将位于智能体和协议之间，抽象差异并为开发者提供清晰统一的 API，同时根据智能体的运行方式在底层进行协议转换。
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来源：AIGC研究社一点号