11.4 协议生态全景进阶免费

前置知识:11.1 MCP、11.2 A2A、11.3 ANP

为什么需要它?(Problem)

问题:三大协议到底怎么选?

学完前三节,你可能有这些困惑:

❓ MCP、A2A、ANP 是竞争关系吗?
❓ 我的项目应该用哪个协议?
❓ 能不能同时用多个协议?
❓ 这些协议会互相取代吗?

真实场景:选型困惑

python

# 场景 1:简单的天气查询
"Claude,北京今天天气怎么样?"
→ 用哪个协议?

# 场景 2:翻译 + 校对工作流
text → 翻译 Agent → 校对 Agent → 输出
→ 用哪个协议?

# 场景 3:企业级 Agent 平台
1000 个 Agent,跨部门协作,需要负载均衡和容错
→ 用哪个协议?

答案:它们不是竞争,而是互补的不同层!

它是什么?(Concept)

三层协议模型:工具层 → Agent 层 → 界面层 → 网络层

每一层解决不同的问题:

层级	协议	解决的问题	类比
工具层	MCP	AI 如何调用外部工具	USB 协议(连接设备)
Agent 层	A2A	Agent 之间如何协作	HTTP(网页间通信)
界面层	AG-UI	Agent 如何交互式呈现 UI	HTML(网页展示)
网络层	ANP	大规模 Agent 如何管理	TCP/IP(互联网基础)

新增协议层:

AG-UI(详见 11.5 节):Agent 可以动态生成 UI 组件,实现交互式应用
A2UI:A2A 协议的 UI 扩展,支持 Agent 返回可交互界面
MCP Apps:基于 MCP 的应用封装概念,将 MCP Server 打包为独立应用单元

它们是递进和互补关系:

具体对比:

1. 能力范围

MCP (工具层):
┌──────────────────────────┐
│  Claude  →  天气 API      │
│  Claude  →  数据库        │
│  Claude  →  文件系统      │
└──────────────────────────┘
聚焦:单个 AI 调用多个工具

A2A (Agent 层):
┌──────────────────────────┐
│  翻译 Agent → 校对 Agent  │
│  研究 Agent → 写作 Agent  │
│  分析 Agent → 可视化 Agent│
└──────────────────────────┘
聚焦:Agent 之间的协作
注:ACP(IBM/Bee AI)已合并入 A2A

AG-UI (界面层):
┌──────────────────────────┐
│  Agent → 动态表单        │
│  Agent → 数据可视化组件   │
│  Agent → 交互式仪表盘     │
└──────────────────────────┘
聚焦:Agent 生成可交互界面

ANP (网络层):
┌──────────────────────────┐
│  Registry (注册中心)      │
│  Router (智能路由)        │
│  Load Balancer (负载均衡) │
│  Gateway (统一入口)       │
└──────────────────────────┘
聚焦:大规模 Agent 网络管理

2. 通信模式

维度	MCP	A2A	AG-UI	ANP
模式	同步 RPC	异步 REST	UI 组件流	分布式消息
状态	无状态	有任务状态	有界面状态	有 Agent 状态
发现	无(预定义)	Agent Card	UI Schema	Registry
超时	短(秒级)	中(分钟级)	实时交互	长(小时级)

3. 适用场景

MCP 适合:

✅ 单个 AI 应用需要外部能力 ✅ 工具数量不多(几个到几十个) ✅ 同步调用,快速返回 ✅ 本地或简单远程工具

示例:

python

# Claude Desktop 调用本地文件系统
"请帮我整理桌面的文件"
→ MCP Server (filesystem) 执行本地操作

A2A 适合:

✅ 多个 Agent 协作完成复杂任务 ✅ Agent 数量中等(几个到几十个) ✅ 异步任务,可能耗时较长 ✅ 需要能力发现和任务状态追踪

示例:

python

# 内容创作流水线
用户输入 → 研究 Agent → 写作 Agent → 编辑 Agent → 输出
(每个 Agent 通过 A2A 协议通信)

AG-UI 适合:

✅ Agent 需要与用户交互式对话 ✅ 动态生成表单、图表等 UI 组件 ✅ 实时反馈和调整(如配置向导) ✅ 可视化工作流和结果展示

示例:

python

# 数据分析向导
Agent 生成配置表单 → 用户选择参数 → Agent 展示可视化结果
(通过 AG-UI 协议返回交互式组件)

ANP 适合:

✅ 大规模 Agent 网络(成百上千个) ✅ 跨部门、跨组织协作 ✅ 需要负载均衡、容错、监控 ✅ 企业级平台和生态系统

示例:

python

# 企业 Agent 平台
- 100 个数据分析 Agent
- 50 个客服 Agent
- 30 个研发 Agent
→ ANP 提供统一管理、路由、监控

4. 协议栈示例

场景 1:简单查询(只用 MCP)

用户: "北京今天天气?"
 ↓
Claude (LLM)
 ↓
MCP Client
 ↓
MCP Server (天气 API)
 ↓
外部天气服务

场景 2:多 Agent 协作(MCP + A2A + AG-UI)

用户: "写一篇 RAG 技术博客"
 ↓
协调器
 ↓
A2A → 研究 Agent
       ↓
       MCP → 搜索引擎、数据库
 ↓
A2A → 写作 Agent
       ↓
       MCP → 语法检查工具
 ↓
A2A → 编辑 Agent
 ↓
AG-UI → 返回可交互预览界面(实时编辑、反馈)
 ↓
最终输出

场景 3:企业平台(MCP + A2A + ANP)

用户: "分析本季度销售数据"
 ↓
ANP Gateway (统一入口)
 ↓
ANP Router (智能路由)
 ↓
ANP Registry (找到数据分析 Agent)
 ↓
ANP Load Balancer (选择负载低的 Agent)
 ↓
数据分析 Agent (通过 A2A 协作)
  ├→ 数据清洗 Agent
  │   └→ MCP → 数据库
  ├→ 统计分析 Agent
  │   └→ MCP → Python 执行环境
  └→ 可视化 Agent
      └→ MCP → 图表生成工具
 ↓
结果汇总
 ↓
ANP Gateway 返回用户

三层协议的交互:

生态现状(2026 年 2 月):

协议	成熟度	生态	采用情况
MCP	⭐⭐⭐⭐⭐ 成熟	Claude Desktop、Cursor、Windsurf 原生支持	广泛使用
A2A	⭐⭐⭐ 早期	Linux Foundation 托管,50+ 技术伙伴,ACP 已合并	小范围试用
AG-UI	⭐⭐⭐ 新兴	OpenAI、Anthropic 支持,A2UI 扩展协议	快速成长
ANP	⭐⭐ 提案	IBM 研究项目,规范讨论中	概念阶段

重要生态更新:

ACP → A2A 合并:IBM/Bee AI 的 ACP 协议已并入 A2A,统一了 Agent 通信标准
MCP Apps 概念:社区开始将 MCP Server 封装为独立应用单元,类似"插件市场"
A2UI 协议:A2A 的 UI 扩展,允许 Agent 响应中包含界面组件定义

动手试试(Practice)

决策流程图:我应该用哪个协议?

实际案例对比:

应用场景	推荐协议	理由
个人 AI 助手	MCP	单个 AI,调用日历、邮件、文件等工具
代码审查工具	MCP	单个 AI,调用 Git、Linter、Test Runner
内容创作平台	A2A	研究、写作、编辑等 Agent 协作
客服系统	A2A	分诊、订单、物流等专员 Agent 协作
数据分析向导	AG-UI	动态生成配置表单、交互式图表
配置管理界面	AG-UI	Agent 生成参数表单,用户实时调整
企业 AI 平台	ANP + A2A + MCP	大规模 Agent,需要统一管理和路由
AI Agent 市场	ANP + A2A	第三方 Agent 互联,需要注册和发现

实战建议:

python

# 1. 从 MCP 开始
# 适合:个人项目、小团队、快速原型

from mcp.server import Server

app = Server("my-tool")
@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [Tool(name="search", ...)]

# 2. 扩展到 A2A
# 适合:多 Agent 协作、中型项目

class ResearchAgent:
    def get_card(self):
        return {"name": "researcher", "capabilities": [...]}
    
    def execute_task(self, task):
        # 调用其他 Agent
        result = call_a2a_agent("writer_agent", task)

# 3. 添加 AG-UI
# 适合:需要交互式界面的 Agent

class ConfigAgent:
    def generate_ui(self):
        return {
            "type": "form",
            "fields": [
                {"name": "param1", "type": "text"},
                {"name": "param2", "type": "select", "options": [...]}
            ]
        }

# 4. 演进到 ANP
# 适合:大规模、企业级、跨组织

class ANPPlatform:
    def __init__(self):
        self.registry = AgentRegistry()
        self.router = SmartRouter(self.registry)
        self.gateway = APIGateway(self.router)

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 MCP、A2A、AG-UI、ANP 协议的定位和选型逻辑
没解决什么:知道了协议,但具体怎么构建有"记忆"的 AI 系统?——下一章介绍 RAG 和记忆存储
关键要点:
1. 四层模型:MCP(工具层) → A2A(Agent 层) → AG-UI(界面层) → ANP(网络层)
2. 不是竞争,是互补:每一层解决不同规模和场景的问题
3. ACP 已合并入 A2A:统一了 Agent 通信标准,避免生态分裂
4. AG-UI 新增层:支持 Agent 生成交互式界面,A2UI 作为 A2A 扩展
5. MCP Apps:社区封装概念,将 MCP Server 作为独立应用分发
6. 选型原则:从需求出发,不要过度设计
7. 可以混用:大型项目可以同时使用多个协议
8. 成熟度不同:MCP 成熟,A2A/AG-UI 早期,ANP 提案阶段
9. 从小到大演进:先用 MCP,需要时扩展到 A2A/AG-UI,企业级才考虑 ANP

选型速查表:

场景                     → 协议
─────────────────────────────────
个人 AI 助手              → MCP
代码生成工具              → MCP
内容创作平台              → A2A
客服系统                  → A2A
数据分析向导              → AG-UI
配置管理界面              → AG-UI
数据分析流水线            → A2A + AG-UI
企业 Agent 平台           → ANP + A2A + MCP
AI Agent 市场             → ANP + A2A

下一步:

第 11 章完成了"协议篇",理解了 AI 系统之间的互联互通。但还有一个关键问题:

AI 怎么记住信息?怎么检索相关知识?

→ 第 12 章:RAG & 记忆存储

最后更新:2026-02-22

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它是什么?(Concept) ​

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2. 通信模式 ​

3. 适用场景 ​

4. 协议栈示例 ​

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2. 通信模式

3. 适用场景

4. 协议栈示例

动手试试(Practice)

小结(Reflection)