11.3 ANP 协议 高级 免费
A2A 让两个 Agent 握手，但 100 个 Agent 怎么开派对？ANP 来搭建 Agent 互联网！
前置知识:11.2 A2A 协议
为什么需要它?(Problem)
Agent 村变 Agent 城
**场景：**你的公司有 100 个 Agent，就像一个村子突然变成城市...
A2A（点对点）= 村子时代
- 张三找李四：敲门就行
- 10 个人互相认识，没问题
ANP（大规模网络）= 城市时代
- 100 万人找彼此：需要 GPS、电话簿、导航
- 没有基础设施就是一团乱麻
问题:A2A 是点对点,但大规模 Agent 网络怎么办?
想象一个场景:
你的公司有 100 个 Agent:
- 10 个数据分析 Agent
- 20 个内容创作 Agent
- 15 个客服 Agent
- 30 个研发 Agent
- 25 个销售支持 Agent
问题:
❌ A2A 是点对点,如何让 100 个 Agent 互相发现?
❌ 如何管理 Agent 的注册和注销?
❌ 如何负载均衡(10 个数据分析 Agent 选哪个)?
❌ 如何处理 Agent 故障和容错?
❌ 如何跨组织协作(你的 Agent 调用其他公司的 Agent)?真实场景:Agent 互联网
类比互联网的发展:
| 阶段 | 互联网 | Agent 世界 |
|---|---|---|
| 1.0 | 局域网(点对点) | 单个团队内的 Agent(A2A) |
| 2.0 | 互联网(路由、DNS) | 跨组织的 Agent 网络(ANP) |
| 3.0 | Web 2.0(搜索、社交) | Agent 市场、生态 |
A2A 解决了"局域网"的问题,但要实现"Agent 互联网",需要:
- 服务发现:类似 DNS,找到提供特定能力的 Agent
- 路由:类似 IP 路由,跨网络传递请求
- 负载均衡:类似 Load Balancer,分配任务到多个 Agent
- 容错:类似冗余备份,一个 Agent 挂了自动切换
- 安全:类似 HTTPS,确保通信安全
- 计费:类似云服务,按使用量计费
ANP 的核心问题:如何让成千上万个 Agent 协同工作?
它是什么?(Concept)
类比时间：互联网的进化
早期互联网（A2A）：
- 两台电脑直连：插根网线就行
- 10 台电脑：弄个路由器
现代互联网（ANP）：
- 全球几十亿设备：需要 DNS、路由协议、CDN、负载均衡...
- 这才是真正的"互联网"
ANP = Agent 的互联网时代 🌐
ANP = Agent Network Protocol(Agent 网络协议)
ANP 是 IBM Research 在 2024 年底提出的协议规范,目标是构建大规模 Agent 互联网络。
核心组件:
| 组件 | 作用 | 类比 |
|---|---|---|
| Registry | Agent 注册中心 | DNS 服务器 |
| Router | 路由请求到合适的 Agent | IP 路由器 |
| Load Balancer | 负载均衡 | Nginx/HAProxy |
| Gateway | 统一入口 | API Gateway |
| Monitor | 监控和健康检查 | Prometheus |
| Broker | 消息队列 | RabbitMQ/Kafka |
ANP 架构层级:
层级说明:
- 应用层:定义业务逻辑和工作流
- 协调层:管理任务分解和结果汇总
- 路由层:选择合适的 Agent 处理任务
- 传输层:处理网络通信(HTTP/gRPC/WebSocket)
- Agent 层:实际执行任务的 Agent(基于 MCP/A2A)
ANP 核心概念:
1. Agent Registry(注册中心)
json
// Agent 注册信息
{
"agent_id": "translator_001",
"name": "高级翻译 Agent",
"capabilities": ["translate", "proofread"],
"languages": ["zh", "en", "ja"],
"endpoint": "https://translator.example.com",
"health_check": "https://translator.example.com/health",
"status": "online",
"load": 0.3, // 当前负载 30%
"pricing": {
"model": "pay-per-use",
"rate": 0.01 // $0.01 per request
},
"metadata": {
"region": "us-west",
"version": "2.0.1",
"owner": "acme-corp"
}
}2. Service Discovery(服务发现)
python
# 查询能提供翻译能力的 Agent
agents = registry.find_agents(
capability="translate",
filters={
"languages": ["zh", "en"],
"load": {"$lt": 0.5}, # 负载 < 50%
"status": "online"
},
sort_by="load" # 按负载排序
)
# 返回:
# [
# {"agent_id": "translator_001", "load": 0.3},
# {"agent_id": "translator_002", "load": 0.4},
# ]3. Smart Routing(智能路由)
python
class ANPRouter:
def route_task(self, task):
# 1. 查找可用 Agent
agents = self.registry.find_agents(
capability=task.capability
)
# 2. 路由策略选择
if self.strategy == "round_robin":
agent = self.round_robin(agents)
elif self.strategy == "least_load":
agent = min(agents, key=lambda a: a.load)
elif self.strategy == "geo_proximity":
agent = self.nearest_agent(agents, task.region)
# 3. 发送任务
return agent.execute(task)4. Fault Tolerance(容错机制)
python
class ANPExecutor:
def execute_with_retry(self, task, max_retries=3):
for attempt in range(max_retries):
try:
agent = self.router.route_task(task)
result = agent.execute(task)
return result
except AgentFailure as e:
# Agent 故障,标记为 offline
self.registry.mark_offline(agent.id)
if attempt < max_retries - 1:
# 重试:选择另一个 Agent
continue
else:
raise TaskFailure(f"任务失败,已重试 {max_retries} 次")ANP 工作流程:
ANP vs A2A vs MCP:
| 维度 | MCP | A2A | ANP |
|---|---|---|---|
| 目标 | AI 调工具 | Agent 调 Agent | 大规模 Agent 网络 |
| 规模 | 单个 AI + 多个工具 | 少数 Agent 协作 | 成百上千 Agent |
| 通信 | JSON-RPC(同步) | REST(异步) | 分布式(异步) |
| 发现 | 无 | Agent Card | Registry + Router |
| 路由 | 无 | 手动指定 | 智能路由 |
| 容错 | 无 | 需自己实现 | 内置重试、故障转移 |
| 负载均衡 | 无 | 无 | 支持 |
| 计费 | 无 | 无 | 支持 |
| 复杂度 | 低 | 中 | 高 |
ANP 的优势:
✅ 大规模支持:可管理成千上万个 Agent ✅ 智能路由:根据负载、地理位置、能力自动选择 Agent ✅ 高可用:自动故障转移和重试 ✅ 可扩展:水平扩展,加机器就能提升能力 ✅ 跨组织:支持不同组织的 Agent 互联互通
ANP 的挑战:
⚠️ 复杂度高:需要部署 Registry、Router、Gateway 等基础设施 ⚠️ 尚在提案阶段:ANP 规范还在讨论中,没有官方实现 ⚠️ 生态缺失:没有成熟的工具和平台 ⚠️ 学习成本:需要理解分布式系统的概念
动手试试(Practice)
概念演示:ANP 网络架构
由于 ANP 还在提案阶段,我们用伪代码演示核心概念:
场景 1:Agent 注册
python
# Agent 启动时注册到 Registry
class TranslatorAgent:
def __init__(self):
self.agent_id = "translator_001"
self.capabilities = ["translate", "proofread"]
def register(self, registry_url):
# 向注册中心注册
response = requests.post(f"{registry_url}/agents/register", json={
"agent_id": self.agent_id,
"capabilities": self.capabilities,
"endpoint": "https://my-agent.com",
"health_check": "https://my-agent.com/health"
})
print(f"注册成功: {response.json()}")
def heartbeat(self, registry_url):
# 定期发送心跳
while True:
requests.post(f"{registry_url}/agents/{self.agent_id}/heartbeat", json={
"status": "online",
"load": self.get_current_load()
})
time.sleep(30) # 每 30 秒一次场景 2:智能路由
python
class ANPRouter:
def __init__(self, registry):
self.registry = registry
self.strategies = {
"round_robin": self.round_robin,
"least_load": self.least_load,
"geo_proximity": self.geo_proximity
}
def route(self, task, strategy="least_load"):
# 1. 查找可用 Agent
agents = self.registry.find_agents(
capability=task.capability,
status="online"
)
if not agents:
raise NoAvailableAgent(f"没有可用的 Agent 提供 {task.capability}")
# 2. 应用路由策略
selected_agent = self.strategies[strategy](agents, task)
# 3. 发送任务
return self.send_task(selected_agent, task)
def least_load(self, agents, task):
# 选择负载最低的 Agent
return min(agents, key=lambda a: a.load)
def geo_proximity(self, agents, task):
# 选择地理位置最近的 Agent
user_region = task.metadata.get("region", "us-west")
return min(agents, key=lambda a: self.distance(a.region, user_region))场景 3:容错和重试
python
class ANPExecutor:
def __init__(self, router, max_retries=3):
self.router = router
self.max_retries = max_retries
async def execute(self, task):
for attempt in range(self.max_retries):
try:
# 选择 Agent
agent = self.router.route(task)
# 执行任务(带超时)
result = await asyncio.wait_for(
agent.execute(task),
timeout=60
)
return result
except (AgentTimeout, AgentFailure) as e:
print(f"尝试 {attempt + 1} 失败: {e}")
# 标记 Agent 为不可用
self.router.registry.mark_unhealthy(agent.id)
if attempt < self.max_retries - 1:
# 重试
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
continue
else:
raise TaskExecutionFailed(f"任务失败,已重试 {self.max_retries} 次")场景 4:负载均衡
python
class ANPLoadBalancer:
def __init__(self, registry):
self.registry = registry
self.round_robin_index = {}
def balance(self, capability):
# 获取所有可用 Agent
agents = self.registry.find_agents(
capability=capability,
status="online"
)
# 过滤负载过高的 Agent
available_agents = [
a for a in agents
if a.load < 0.8 # 负载 < 80%
]
if not available_agents:
# 如果所有 Agent 都高负载,选择负载最低的
return min(agents, key=lambda a: a.load)
# Round Robin
if capability not in self.round_robin_index:
self.round_robin_index[capability] = 0
index = self.round_robin_index[capability]
agent = available_agents[index % len(available_agents)]
self.round_robin_index[capability] += 1
return agent完整示例在 Notebook 中:
本地运行：jupyter notebook demos/11-protocols/protocols_overview.ipynb小结(Reflection)
- 解决了什么:理解了 ANP 如何解决大规模 Agent 网络的管理问题
- 没解决什么:三大协议(MCP、A2A、ANP)到底怎么选?它们是竞争还是互补?——下一节介绍协议生态全景
- 关键要点:
- ANP 是 Agent 互联网协议:解决大规模 Agent 网络的管理、路由、容错
- 核心组件:Registry(注册)、Router(路由)、Load Balancer(负载均衡)、Gateway(网关)
- 分层架构:应用层 → 协调层 → 路由层 → 传输层 → Agent 层
- 智能路由:根据负载、地理位置、能力自动选择 Agent
- 高可用:自动故障转移、重试、健康检查
- 尚在提案阶段:ANP 规范还在讨论中,生态正在建设
一句话总结
ANP = Agent 互联网，让成千上万个 Agent 像互联网一样协同工作，有 DNS、路由、负载均衡。
关键洞察:
- ANP 的设计类似微服务架构,将 Agent 当作服务来管理
- ANP 更适合企业级、大规模的 Agent 部署场景
- ANP 不是取代 MCP/A2A,而是构建在它们之上的网络层
最后更新:2026-02-20