前言

AI智能体虽然本质上就是一个控制LLM来解决问题的代理系统。但这并不影响其成为大模型时代应用的最佳方式。特别是在今年DeepSeek和Manus爆火后，AI智能体更是被认为将迎来发展的黄金时期。但AI智能体也存在很多发展的瓶颈。例如：应用程序调用、跨平台智能体的通信等等。但这些问题随着谷歌在今天凌晨发布开源协议A2A和已经逐渐成为主流的MCP协议的大规模应用。将开始迎刃而解！AI智能体也将随着时间的推移，日趋走向成熟！

​ 首先，我们来说说已经基本成为标准的MCP协议。MCP协议解决了大模型调用外部数据和应用的规范性。协议采用客户端-服务器的架构。客户端负责把大语言模型的请求发送给MCP服务器，服务器再把请求转发给相应的资源。AI智能体只要支持MCP协议，就可以直接调用那些拥有MCP服务器的应用。而不用再纠结各种各样的插件功能。简而言之，MCP解决了AI智能体调用外部数据和应用的问题。就在昨天，阿里云在国内率先上线了MCP服务。不仅拥有多达50多个已经可以使用的MCP服务，还可以依托阿里云函数计算服务快速搭为应用程序建MCP服务器。这也进一步表明了MCP协议已经成为主流厂商支持的标准协议。另外，据我所知火山引擎也在内部测试相关的功能。

​ 其次，要说说谷歌今天凌晨发布的这个A2A协议。A2A协议的出现意味着使用不同的底层框架和供应商平台创建的AI智能体之间相互通信成为了可能。这也是A2A最大的成就！举个直白点的例子，如果A2A协议也像MCP协议那样得到广泛的应用。那么，在阿里云上创建的AI智能体将可以与火山云上创建的AI智能体相互通信协作。基于A2A协议的开源原则，谷歌并没有为A2A协议增加独有的内容。而是采用了现今流行的标准进行构建，例如：HTTP、SSE、Json-RPC等。便于企业与现有的IT环境进行集成。A2A协议还支持企业级的认证和授权，有效地保证了AI智能体协作的安全。

文章开始的时候，我们提到了AI智能体的本质就是控制LLM来解决问题的代理系统。MCP协议的标准化普及，解决了AI智能体调用外部数据和应用的问题。使得AI智能体的效率得到了提升。A2A协议的出现，让不同底层框架和供应商平台创建的AI智能体可以相互通信协作。让AI智能体从单一提升工作效率，向大规模驱动应用迈进了一大步。

最后的最后

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