4大类AI Agent协议框架全面综述

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• 互操作性：允许不同架构的异构代理系统无缝协作。

• 标准化交互：确保代理能够轻松集成和扩展其功能，通过纳入新工具、API或服务。

• 安全性和治理：提供内置机制以管理代理行为，确保在明确定义的安全操作参数内运行。

• 降低开发复杂性：通过抽象化交互逻辑，减少代理开发的复杂性，使开发者能够专注于增强核心代理功能。

• 促进集体智能：通过标准化通信渠道共享见解和协调行动，使分布式代理系统能够实现单一架构无法实现的结果。

二、AI Agent协议分类框架

提出了一个二维分类框架，将协议分为 上下文导向型 （Context-Oriented Protocols）和 代理间通信型 （Inter-Agent Protocols），并进一步细分为通用型（General-Purpose）和特定领域型（Domain-Specific）。

1、上下文导向型协议

面向上下文的协议主要解决AI代理与外部工具或数据源之间的交互问题，帮助代理获取必要的上下文信息以完成任务。这类协议进一步分为：

• 1.1 General-Purpose Protocols

  
  

• MCP（Model Context Protocol）：由Anthropic提出，是一个通用的上下文获取协议，允许AI代理通过标准化的方式与外部资源（如数据、工具和服务）进行交互。它采用客户端-服务器架构，将工具调用与LLM响应解耦，提高了数据安全性和隐私性。

• 1.2 Domain-Specific Protocols

  
  

• agents.json：由WildCardAI提出，是一个基于OpenAPI标准的开源机器可读合同格式，专门用于将传统API与AI代理桥接，支持网站声明AI兼容接口、认证方案和多步工作流。

2、Agent间通信协议

面向代理间交互的协议专注于代理之间的协作和通信，以解决更复杂的任务。

• 2.1 General-Purpose Protocols

  
  

• ANP（Agent Network Protocol）：由开源社区开发，旨在实现不同代理之间的互操作性，构建一个开放、安全、高效的协作网络。它支持跨域代理通信，采用去中心化身份认证机制。

• A2A（Agent2Agent Protocol）：由Google提出，专注于企业内部代理之间的复杂问题解决和协作，支持异步工作流和多模态交互。

• AITP（Agent Interaction & Transaction Protocol）：由NEAR基金会提出，支持代理之间的安全通信、协商和价值交换，特别适用于跨信任边界的交互。

• AConP（Agent Connect Protocol）：由Cisco提出，定义了调用和配置代理的标准接口。

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