“ 智能体是大模型应用的未来，而协议却是决定大模型应用的行业标准。”
2024年是大模型应用探索的元年，而随着大家对大模型应用的探索，大模型被应用到越来越多的场景；但同时也面临着各种各样的问题。
特别是在智能体方面的应用探索，面临着各种各样的问题；而其中目前最头疼的无非就是各家大模型公司没有统一的标准，关于智能体的技术实现也各式各样；而这直接阻挡了大模型应用方面的进展。
而解决这个问题最好的办法是什么？
那就是制定行业标准，统一度量衡；就类似于网络技术发展的初期，制定了计算机网络模型，以及每层网络模型的协议；因此，才有了今天的互联网。
当然，目前关于大模型方面的协议还处于初草阶段，可能还不是很完善；但有了好的开始就说明成功了一半。
所以，今天我们就来介绍一下关于大模型应用的两个新的协议或者说标准——MCP和A2A。
大模型应用协议
MCP协议
关于MCP协议在之前的文章中已经有过简单的介绍，其目的就是统一大模型调用外部工具的标准；比如说大模型从外部数据库中获取数据，调用第三方接口实现一些功能等等。
而面临着复杂的第三方接口和各种中间服务，以及安全，加解密等问题；也为了促进大模型行业应用的发展，因此怎么把大模型与现有系统的能力结合起来就成为了一个急需解决的问题。
而这就是MCP协议诞生的主要原因。
MCP协议全称是模型上下文协议(Model Context Protocol)，简称MCP。
MCP协议是由美国前OpenAI成员创立的Anthropic公司所发布的一篇论文—— Introducing the Model Context Protocol。
Introducing the Model Context Protocol文章地址如下：
https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。
A2A协议
而A2A协议的全称是Agent-to-Agent，也就是智能体之间的通讯协议；其目的是整合不同智能体的功能，通过A2A协议就可以串联多个智能体来完成一个任务。
正如上面MCP协议中所介绍的那样，智能体是由大模型+其它三方接口或工具构成的一个能够独立完成某种任务或功能的复合体；比如说使用大模型+地图接口就可以实现一个路线规划的智能体；而大模型+美团接口就可以实现一个具备本地生活功能的智能体。
而如果要想让一个智能体，同时能够进行旅游规划，路线规划以及订票，订酒店的能力；这时有两种实现方式，一是实现一个巨复杂的智能体，把地图，票务，酒店等接口全部集成进去。
但这样就面临着一个问题，那就是大模型存在一定的幻觉现象，包括在智能体中；其次，根据软件的设计原则——单一原则；智能体的功能越简单越好，因为简单就代表着稳定性强，不容易出错；而复杂功能可以使用多个具备不同能力的智能体来联合实现。
比如说，以上面的旅游为例；实现一个规划路线的智能体，再实现一个酒店智能体和票务智能体；这样通过三个智能体之间的组合，就可以实现我们所需要的功能。
而这就是A2A协议的作用。
MCP协议解决了大模型怎么使用外部工具的问题；而A2A协议解决了智能体之间的协作问题。
A2A 基于五个核心原则：
拥抱智能体能力：支持自然、非结构化的协作模式。
- 利用现有标准
：使用 HTTP、Server-Sent Events(SSE) 和JSON-RPC，确保与现有系统的兼容性。 -
- 默认安全
：支持企业级认证和授权，启动时与OpenAPI保持一致。 -
- 支持长期任务
：处理从快速任务到深入研究的任务，提供实时反馈、通知和状态更新。 -
- 多模态支持
：支持文本、音频、视频流等多模态通信。
总结
关于大模型应用协议的出现，意味着大模型的应用越来越多，急需一个行业标准来统一规范；因此，这也意味着大模型的前景一片光明。
（文：AI探索时代）