11.6 协议融合趋势

太多协议?别慌,它们正在合并

如果你在 2024 年底看到 AI Agent 生态时感到困惑——MCP、A2A、ACP、AG-UI、ANP……这么多协议,到底该用哪个?——那么 2025 年开始有个好消息:协议们正在融合。

就像浏览器大战最终收敛到 Web 标准、云服务商最终都支持 Kubernetes 一样,AI Agent 生态的协议战争也在快速走向和解。不是某个协议"赢了",而是它们找到了各自的位置,开始分工协作。

本章我们聊聊:

ACP 怎么"消失"了(其实是合并进 A2A)
MCP 的新进化:远程服务器、流式 HTTP、前端 MCP Apps
A2A 加入 Linux 基金会,W3C 标准化讨论启动
正在浮现的"协议栈":MCP + A2A + AG-UI + ANP
2026-2027 年的预测

这不是协议之死,而是协议之成熟。

ACP → A2A:IBM Bee AI 的战略转向

ACP 的诞生与消亡

2024 年底,IBM Research 开源了 Bee AI Agent 框架,同时推出了 ACP(Agent Communication Protocol),用于 Agent 之间的结构化通信。

ACP 的设计很清晰:

JSON-RPC 风格的请求/响应
支持流式返回(stream: true)
内置重试、超时、错误处理
工具调用标准化

但问题来了:A2A 也在做同样的事。

Anthropic 的 A2A 更早发布,社区更大,而且已经在 Notion、Asana、Slack 等产品中有实际部署。IBM 团队很快意识到:再造一个轮子不如加入标准化进程。

2025 年 1 月:ACP 宣布合并进 A2A

2025 年 1 月,IBM Bee AI 团队在 GitHub 发布公告:

"After extensive discussion with the A2A community, we've decided to merge ACP into A2A. Our goal has always been interoperability, not fragmentation."

具体动作:

ACP 仓库归档,文档注明"已合并到 A2A"
Bee AI 框架改为支持 A2A 协议
IBM 工程师加入 A2A Working Group,贡献重试、流式传输等特性

这次合并的意义:

避免了协议分裂:如果 IBM 坚持 ACP,生态会撕裂成"Anthropic 系"和"IBM 系"
功能互补:ACP 的流式设计、错误重试机制被吸收进 A2A 规范
企业背书:IBM 的加入让 A2A 获得更多企业级信任

Bee AI 的新定位

合并后,Bee AI 不再是"协议制定者",而是A2A 的优秀实现:

内置 A2A 客户端/服务器
与 Anthropic Claude、OpenAI GPT 互操作
提供企业级部署工具(Docker、Kubernetes Helm Charts)

教训:在标准化早期,协议合并比协议竞争更有价值。

MCP 的进化:从本地到远程,从后端到前端

回顾:MCP 1.0 的局限

2024 年 11 月 Anthropic 发布 MCP 时,它主要是本地工具协议:

Stdio 传输:MCP Server 作为子进程运行
一对一连接:一个 Client 对应一个 Server
主要用于 Claude Desktop 连接本地工具

但开发者很快发现问题:

无法远程部署:每个用户都要在本地安装 MCP Server
难以共享:无法做成 SaaS,只能分发源码或二进制
前端无法直连:Web/移动应用无法直接调用 MCP Server

MCP 2.0 规划:三大进化方向

2025 年初,Anthropic 启动 MCP 2.0 工作组,重点推进:

1. Remote MCP Servers

目标:让 MCP Server 可以部署为远程服务。

方案:

typescript

// 客户端配置
{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "transport": "sse",  // Server-Sent Events
      "url": "https://weather-mcp.example.com",
      "auth": {
        "type": "bearer",
        "token": "sk-..."
      }
    }
  }
}

传输方式:

SSE(Server-Sent Events):服务器推送,适合通知、日志流
WebSocket:双向流,适合交互式工具
HTTP 长轮询:fallback 方案

好处:

SaaS 化:开发者可以部署 mcp.example.com,用户直接连接
企业部署:公司可以在内网运行 MCP Gateway,统一管理工具
移动端友好:手机 App 可以通过 HTTPS 调用 MCP

2. Streamable HTTP Transport

问题:Stdio 传输不支持 HTTP,无法过防火墙、无法负载均衡。

解决方案:

http

POST /mcp/v1/tools/call
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer sk-...

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "search",
    "arguments": { "query": "AI news" }
  }
}

返回流式响应:

http

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/event-stream

data: {"type": "progress", "message": "Searching..."}

data: {"type": "result", "content": [...]}

data: {"type": "done"}

与 REST API 的区别:

保持 MCP 的会话管理(session_id)
支持工具发现(列出所有可用工具)
支持Prompt 模板、资源读取

3. MCP Apps(前端集成)

最激进的想法:让浏览器/移动 App 直接成为 MCP Client。

架构:

┌─────────────────┐
│  React App      │
│  (MCP Client)   │
└────────┬────────┘
         │ WebSocket/SSE
         ▼
┌─────────────────┐
│  MCP Gateway    │ ← 认证、鉴权、限流
└────────┬────────┘
         │
    ┌────┴────┬────────┬────────┐
    ▼         ▼        ▼        ▼
  [Server1] [Server2] [Server3] ...

前端代码示例:

typescript

import { createMCPClient } from '@modelcontextprotocol/client-browser'

const client = await createMCPClient({
  transport: 'sse',
  url: 'https://mcp-gateway.example.com',
  auth: { bearer: userToken }
})

// 列出工具
const tools = await client.listTools()

// 调用工具
const result = await client.callTool({
  name: 'create_calendar_event',
  arguments: { title: '开会', time: '2026-02-23 14:00' }
})

用例:

No-code 平台:Zapier、Make.com 可以直接拖拽 MCP 工具
企业仪表盘:管理员在 Web 界面操作内部工具
移动 Agent App:手机上的 AI 助手调用云端 MCP 工具

MCP 进化的意义

MCP 从"Claude 的本地工具协议"进化为通用的工具标准化层:

开发者:写一次工具,到处运行(本地/云端/浏览器)
企业:统一工具网关,对接所有 AI Agent
终端用户:Web/移动 App 也能享受 MCP 生态

A2A 加入 Linux 基金会:走向中立治理

2025 年 2 月公告

2025 年 2 月,Anthropic 宣布:A2A 协议治理权移交给 Linux 基金会。

类似的先例:

Kubernetes(Google → CNCF)
GraphQL(Facebook → GraphQL Foundation)
OpenTelemetry(多家公司 → CNCF)

为什么移交?

中立性:避免"Anthropic 的协议"标签,吸引竞争对手参与
企业信任:大公司更愿意采用"基金会标准"而非"单一厂商标准"
长期维护:即使 Anthropic 策略调整,A2A 也能独立发展

A2A Working Group 成员

Linux 基金会下成立 A2A Technical Steering Committee(TSC),初始成员:

Anthropic(发起方)
IBM(Bee AI)
Microsoft(Azure AI Agent Service)
Google(Vertex AI Agents)
Notion(第一批产品集成)
Slack(企业协作场景)

独立贡献者:

Chidori、LangChain、Haystack 等开源框架作者

W3C 标准化讨论

更进一步,Linux 基金会与 **W3C(万维网联盟)**启动讨论:

"Should A2A become a W3C Recommendation, like HTTP, WebSocket, WebRTC?"

潜在路径:

2025 年:Linux 基金会托管,快速迭代
2026 年:提交 W3C 作为 Working Draft
2027 年:成为 Candidate Recommendation
2028 年:W3C Recommendation(正式标准)

如果成功:

A2A 将成为浏览器原生 API(navigator.agents.send(...))
所有 AI 厂商都会实现(类似 WebRTC)
互操作性彻底解决

正在浮现的协议栈

分层架构

经过一年的混战,一个清晰的分层协议栈正在浮现:

┌─────────────────────────────────────────┐
│  终端用户 (Human User)                   │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │ AG-UI Protocol
┌──────────────────▼──────────────────────┐
│  AI Agent (Claude, GPT, Gemini...)      │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │ A2A Protocol
┌──────────────────▼──────────────────────┐
│  Other Agents (Specialized Agents)       │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │ MCP Protocol
┌──────────────────▼──────────────────────┐
│  Tools & Data Sources (APIs, DBs...)    │
└─────────────────────────────────────────┘

各层职责:

协议	连接对象	核心功能	典型用例
AG-UI	用户 ↔ Agent	批准请求、反馈、UI 控件	Claude Desktop、Web Agent
A2A	Agent ↔ Agent	任务委托、状态同步、协作	"总控 Agent" 调用 "专家 Agents"
MCP	Agent ↔ Tool	工具发现、调用、资源读取	Agent 调用数据库、API、文件系统
ANP	Agent ↔ Internet	去中心化发现、信任链	查找"能订餐的 Agent"

关键洞察:互补而非竞争

早期大家以为"协议会竞争淘汰",但实际上:

MCP 和 A2A 不是对手:

MCP 专注工具标准化,让 Agent 调用外部能力
A2A 专注Agent 协作,让多个 Agent 合作完成复杂任务

类比:

MCP = 函数调用约定(像 POSIX API)
A2A = 进程间通信(像 D-Bus、RPC)
AG-UI = 用户界面协议(像 X11、Wayland)

它们解决不同问题,在不同层次运作。

实际集成示例

一个完整的企业 AI 系统可能这样搭建:

┌────────────────────────────────────────────┐
│  Web UI (AG-UI Protocol)                   │
│  - 用户在浏览器里跟 Agent 对话               │
│  - Agent 请求批准时弹出确认框                │
└───────────────┬────────────────────────────┘
                │
┌───────────────▼────────────────────────────┐
│  Main Agent (Claude / GPT-4)               │
│  - 理解用户意图                              │
│  - 规划任务,决定调用哪些子 Agent/工具        │
└───────┬───────────────┬────────────────────┘
        │ A2A           │ MCP
        ▼               ▼
 ┌──────────────┐  ┌─────────────┐
 │ Code Agent   │  │ Weather API │
 │ (专门写代码)  │  │ Calendar DB │
 └──────────────┘  └─────────────┘

真实流程:

用户(AG-UI):"帮我查明天天气,如果下雨就推迟会议"
Main Agent(A2A)→ Weather Agent:"查询明天天气"
Weather Agent(MCP)→ Weather API:调用工具
Weather Agent(A2A)→ Main Agent:"会下雨"
Main Agent(AG-UI)→ 用户:"明天会下雨,是否推迟会议?"
用户批准 → Main Agent(MCP)→ Calendar DB:更新会议时间

四个协议各司其职,无缝协作。

ANP:开放互联网的 Agent 发现

问题:封闭生态的局限

现在的 Agent 系统都是封闭的:

Claude 只能调用你配置的 MCP Servers
LangChain Agent 只能用你代码里注册的工具
企业 Agent 只能访问内网 API

但未来应该是开放的:

"帮我订一份披萨" → 自动发现附近支持 Agent 的餐厅
"翻译这份合同" → 找到专业法律翻译 Agent
"分析这个数据集" → 连接到数据分析 Agent

ANP 协议设计

ANP(Agent Network Protocol),由开源社区提出(尚未有大厂主导),目标是去中心化 Agent 发现。

核心概念:

yaml

# agent-manifest.yaml (发布在 https://example.com/.well-known/agent)
name: "Pizza Ordering Agent"
description: "Order pizza from our restaurant"
capabilities:
  - search_menu
  - place_order
  - track_delivery
protocols:
  - mcp
  - a2a
endpoints:
  mcp: "https://api.example.com/mcp"
  a2a: "https://api.example.com/a2a"
trust:
  verified_by: "TrustNetworkX"
  reputation_score: 4.8

发现流程:

用户 Agent 向 ANP Registry 查询:"能订披萨的 Agent"
Registry 返回候选列表(根据地理位置、评分、协议支持)
用户 Agent 通过 A2A 与目标 Agent 握手、协商、执行任务

类比:

ANP = DNS(发现服务)
MCP/A2A = HTTP/WebSocket(通信协议)

挑战:信任与安全

开放 Agent 网络的最大风险:如何信任陌生 Agent?

可能的方案:

信任网络(类似 SSL 证书体系)
沙盒执行(Agent 只能在受限环境运行)
支付担保(类似 Uber 的评分+保险机制)

ANP 还在早期,但方向很明确:让 Agent 像网站一样可被发现和访问。

2026-2027 预测

短期(2026 年)

MCP Remote Servers 成为主流
- 大部分 MCP Server 提供 SaaS 版本
- 企业开始部署 MCP Gateway
A2A 在企业落地
- Salesforce、ServiceNow 等企业软件开始支持 A2A
- "Agent Orchestration Platform"(Agent 编排平台)兴起
AG-UI 集成到主流 AI 产品
- ChatGPT、Gemini、Claude 都支持"用户批准流"
- 移动端 AI App 标配 AG-UI
协议互操作演示
- 出现"MCP + A2A + AG-UI"全栈 Demo
- 开源框架(LangChain、Haystack)全面支持三协议

中期(2027 年)

W3C 标准化取得进展
- A2A 进入 W3C Candidate Recommendation
- 浏览器开始实验性支持 navigator.agents API
ANP 0.5 版本发布
- 支持基本的去中心化发现
- 几家 AI 公司试点"公开 Agent 市场"
协议栈稳定
- MCP 2.0 正式发布
- A2A 1.0 正式发布
- AG-UI 被采纳为"推荐实践"
新玩家加入
- Apple 推出 Siri Agent Protocol(兼容 MCP/A2A)
- 亚马逊 Alexa 支持 A2A
- 中国厂商(阿里、腾讯)推出兼容实现

长期(2028+)

大胆预测:

Agent 成为一等公民:就像"网站"是 Web 的基本单位,"Agent"成为 AI 互联网的基本单位
浏览器内置 Agent Runtime:Chrome、Safari 原生支持运行 Agent
去中心化 Agent 经济:你可以"雇佣"别人的 Agent,通过区块链结算
协议成为"空气":就像现在没人关心 HTTP 1.1 vs 2.0,协议成为透明的基础设施

给开发者的建议

现在该学什么?

2025 年的优先级:

必学:MCP(工具标准化是基础)
推荐:A2A(如果做多 Agent 系统)
了解:AG-UI(如果做用户产品)
关注:ANP(还太早,但值得跟踪)

如何保证兼容性?

最佳实践:

python

# 架构上分层,协议可替换
class AgentFramework:
    def __init__(self, 
                 tool_protocol="mcp",    # 或 "custom"
                 agent_protocol="a2a",   # 或 "custom"
                 ui_protocol="ag-ui"):   # 或 "custom"
        self.tools = ToolClient(tool_protocol)
        self.agents = AgentClient(agent_protocol)
        self.ui = UIClient(ui_protocol)

不要硬编码协议,用适配器模式:

typescript

interface ToolProtocol {
  listTools(): Promise<Tool[]>
  callTool(name: string, args: any): Promise<Result>
}

class MCPAdapter implements ToolProtocol { ... }
class CustomAdapter implements ToolProtocol { ... }

// 切换协议只需换 adapter
const tools: ToolProtocol = new MCPAdapter(...)

参与标准化

如果你想影响协议演进:

加入 GitHub Discussions:MCP、A2A 的仓库都开放讨论
贡献实现:写 SDK、写 Demo、报 Bug
参加 Working Group:Linux 基金会的会议是公开的(需申请)
写博客/教程:好的实践文章会影响规范设计

历史证明:Web 标准的很多特性最初来自开发者的实验和博客。

One-Liner 总结

"2025 年,AI Agent 协议从混战走向分层:MCP 管工具,A2A 管 Agent,AG-UI 管用户,ANP 管发现——不是谁赢了,而是各就各位。"

延伸阅读

下一章:我们进入 AI Agent 的"大脑"——RAG(检索增强生成)和记忆系统。协议解决"如何沟通",RAG 解决"如何记住和查找"。

11.6 协议融合趋势 ​

太多协议?别慌,它们正在合并 ​

ACP → A2A:IBM Bee AI 的战略转向 ​

ACP 的诞生与消亡 ​

2025 年 1 月:ACP 宣布合并进 A2A ​

Bee AI 的新定位 ​

MCP 的进化:从本地到远程,从后端到前端 ​

回顾:MCP 1.0 的局限 ​

MCP 2.0 规划:三大进化方向 ​

1. Remote MCP Servers ​

2. Streamable HTTP Transport ​

3. MCP Apps(前端集成) ​

MCP 进化的意义 ​

A2A 加入 Linux 基金会:走向中立治理 ​

2025 年 2 月公告 ​

A2A Working Group 成员 ​

W3C 标准化讨论 ​

正在浮现的协议栈 ​

分层架构 ​

关键洞察:互补而非竞争 ​

实际集成示例 ​

ANP:开放互联网的 Agent 发现 ​

问题:封闭生态的局限 ​

ANP 协议设计 ​

挑战:信任与安全 ​

2026-2027 预测 ​

短期(2026 年) ​

中期(2027 年) ​

长期(2028+) ​

给开发者的建议 ​

现在该学什么? ​

如何保证兼容性? ​

参与标准化 ​

One-Liner 总结 ​

延伸阅读 ​

11.6 协议融合趋势

太多协议?别慌,它们正在合并

ACP → A2A:IBM Bee AI 的战略转向

ACP 的诞生与消亡

2025 年 1 月:ACP 宣布合并进 A2A

Bee AI 的新定位

MCP 的进化:从本地到远程,从后端到前端

回顾:MCP 1.0 的局限

MCP 2.0 规划:三大进化方向

1. Remote MCP Servers

2. Streamable HTTP Transport

3. MCP Apps(前端集成)

MCP 进化的意义

A2A 加入 Linux 基金会:走向中立治理

2025 年 2 月公告

A2A Working Group 成员

W3C 标准化讨论

正在浮现的协议栈

分层架构

关键洞察:互补而非竞争

实际集成示例

ANP:开放互联网的 Agent 发现

问题:封闭生态的局限

ANP 协议设计

挑战:信任与安全

2026-2027 预测

短期(2026 年)

中期(2027 年)

长期(2028+)

给开发者的建议

现在该学什么?

如何保证兼容性?

参与标准化

One-Liner 总结

延伸阅读