一场关于AI与智能体标准、协议与生态的暗战已经箭在弦上。
在美剧《权力的游戏》中，颇为精彩的是，不到最后，永远不知道主角是谁。而如今的AI行业，正在上演着这样一场好戏。
当所有人紧盯模型参数与性能的竞争时，Anthropic于2024年11月推出智能体开放标准——MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议)，欲统一大型语言模型与外部数据源、工具之间的通信协议。
之后，OpenAI宣布Agent SDK支持MCP，谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis也于近日确认，谷歌Gemini模型及软件开发工具包将集成这一开放标准，其称MCP“正迅速成为AI代理时代的开放标准”。
与此同时，谷歌在Google Cloud Next 2025大会上宣布开源首个标准智能体交互协议——Agent2Agent Protocol（简称A2A），打破现有框架与供应商之间的壁垒，实现智能体在不同生态系统中的安全、高效协作。
科技巨头这一系列动作，彻底揭开了AI与智能体在连接标准、接口协议与生态系统等维度竞争的帷幕。“协议即权力”在这一刻显形，在全球AI竞争格局尚未成型之际，谁掌握了AI时代的基础协议标准定义权，谁就有机会重构全球AI产业链的权力图谱与价值分配秩序。
未来AI生态的“USB-C端口”
随着AI技术的快速发展，大型语言模型如GPT、Claude等已经展现出惊人的能力。这些模型的真正价值在于它们能够利用外部世界的数据和工具进行交互，从而解决实际问题。
然而，这种交互能力长期以来一直面临着碎片化和标准化缺失的问题，导致开发者需要为不同的AI模型和平台实现特定的集成逻辑。
为了解决这一问题，MCP应运而生。作为连接AI模型与外部世界的桥梁，MCP解决了AI交互时面临的几个关键问题。
在MCP出现之前，AI模型若要连接本地数据库（如SQLite）获取数据，或是调用远程工具（如Slack进行团队沟通、GitHub API管理代码），开发者需针对每个数据源或工具编写特定连接代码，不仅过程繁琐且易出错，由于缺乏统一标准，导致开发成本高、维护困难且难以扩展。
Anthropic公司在推出MCP时，作了一个形象的比喻：MCP就像AI应用程序的USB-C端口。MCP的目标是创建一个通用标准，让各种模型和外部系统接入都使用同一个协议，而不是每次另写一套集成方案，从而使AI应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。
例如，在软件开发项目中，基于MCP的AI工具可直接深入项目代码仓库，分析代码结构、理解历史提交记录，进而为开发者提供更贴合项目实际需求的代码建议，显著提升开发效率与代码质量。
在过去，为了让大模型等AI应用使用数据，通常需要复制粘贴或上传下载，即使是最强大的模型也会受到数据隔离的限制，形成信息孤岛。要做出更强大的模型，每个新数据源都需要自己重新定制实现，使真正互联的系统难以扩展，存在很多局限性。
MCP通过提供统一的接口，直接在AI与数据（包括本地数据和互联网数据）之间架起一座桥梁，通过MCP服务器和MCP客户端，只要都遵循这套协议，就能实现“万物互联”，使得AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为AI应用提供了连接万物的接口。
从架构上看，MCP主要包含两个核心部分：MCP服务器和MCP客户端。开发人员可以通过MCP服务器将自己的数据公开，这些数据可以来自本地的文件系统、数据库，也可以是远程的服务，如Slack、GitHub等的API。而构建连接到这些服务器的AI应用程序，就被称为MCP客户端。简单来说，MCP服务器负责把数据暴露出来，MCP客户端则负责访问这些数据。
在AI模型访问外部数据和工具时，安全性是一个重要考量因素。MCP通过标准化的数据访问接口，大大减少了直接接触敏感数据的环节，降低了数据泄露的风险。
MCP内置了安全机制，数据源可在安全框架内，有控制地向AI共享数据，AI也能将处理结果安全反馈给数据源，并确保只有经过验证的请求才能访问特定资源，相当于在数据安全又加上了一道防线，打消企业在数据安全方面的顾虑，为AI在企业级场景中的深度应用奠定坚实基础。
例如，MCP服务器自己控制资源，不需要将API密钥等敏感信息提供给大模型技术商。这样一来，即使大模型受到攻击，攻击者也无法获取到这些敏感信息，从而对风险进行了有效隔离。
可以说，MCP是AI技术发展的必然产物，也是一座重要里程碑，它不仅简化了AI应用的开发过程，还为AI生态系统的繁荣创造了条件。
作为一种开放标准，MCP极大激发了开发者社区活力，全球开发者可围绕MCP贡献代码、开发新连接器，不断拓展其应用边界，形成良性生态循环，推动AI与各行业数据深度融合发展。这种开放性使得AI应用能够更容易地接入各种服务和工具，形成丰富的生态系统，最终让用户和整个行业受益。
MCP的优势不仅体现在技术层面，更重要的是它给不同领域带来的实际价值。在AI时代，信息的获取和处理能力决定了一切，而MCP让多个智能体可以协作，最大限度地发挥彼此的特长。
例如，在医疗领域，智能体通过MCP连接患者电子病历、医学数据库，再结合医生的专业判断，能够更快给出初步诊断建议。在金融行业，智能体可以协作分析财经数据、跟踪市场变化，甚至自动进行股票交易。这种智能体之间的分工合作，使得数据处理更高效，也让决策更加精准。
回顾 MCP的发展历程，不难发现它的成长速度惊人。2023年初，MCP完成了核心通信协议的设计，实现了基本的智能体注册与消息传递功能。这就像给智能体创造了一种通用的语言，让它们可以互相交流，而不是各说各话。
2023年底，MCP进一步扩展了功能，支持智能体调用外部API和数据共享，相当于让智能体不仅可以聊天，还能互相传递信息、共同处理任务。
2024年初，MCP生态更上一层楼，开发者工具包、示例项目纷纷上线，社区贡献的智能体插件突破100个，实现了“百花齐放”的局面。
近期，微软把MCP集成到其Azure OpenAI服务中，谷歌DeepMind也宣布将为MCP提供支持，并将其集成到Gemini模型和SDK中。不仅是大型科技企业，AI初创企业和开发工具提供商也都纷纷接入MCP，比如Block、Apollo、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph等。
MCP的风生水起，引得腾讯、阿里巴巴等中国科技企业迅速跟进争相布局，把其视为AI生态系统战略的重要一步。比如近日阿里云百炼平台推出全生命周期MCP服务，无需用户管理资源、开发部署、工程运维等工作，将智能体开发周期压缩至分钟级。腾讯云发布“AI开发套件”，支持MCP插件托管服务，帮助开发者快速搭建业务型智能体。
多智能体协作的 “隐形桥梁”
随着MCP协议让智能体从聊天工具变身行动助手，科技巨头们开始在这片新战场修筑标准与生态的“小院高墙”。
相比MCP专注于让AI模型与外部工具和数据连接，A2A则更进一步，聚焦于智能体之间的高效协作。
A2A协议的设计初衷很简单，让不同来源、不同厂商的智能体能够互相理解、协作，为多智能体的协作将带来更高的自主性。
这就像WTO旨在消减各国间的关税壁垒一样，不同供应商和框架的智能体就像一个个独立的国家，一旦采用A2A，就相当于加入了自由贸易区，能够用共同语言交流、无缝协作，联手完成单个智能体难以独立完成的复杂工作流程。
A2A协议的具体互操作形式是通过促进客户端智能体（Client Agent）和远程智能体（Remote Agent）之间的通信来实现的。客户端智能体负责制定和传达任务，远程智能体根据这些任务采取行动，以提供正确的信息或执行相应的操作。
在这个过程中，A2A协议有以下几个关键能力：
首先，智能体可以通过“智能体卡”来宣传它们的能力。这些“智能体卡”是以JSON格式存在的，它们能够让客户端智能体识别出哪个远程智能体最适合执行特定的任务。
一旦确定了合适的远程智能体，客户端智能体就可以利用A2A协议与之进行通信，将任务分配给它。
之后，任务管理是A2A协议中的一个重要环节。客户端和远程智能体之间的通信都是围绕完成任务展开的。协议定义了一个“任务”对象，对于一些简单的任务，可以立即完成；而对于一些复杂的、长期的任务，智能体之间可以相互沟通，以保持对任务完成状态的同步。
此外，A2A还支持智能体之间的协作。多个智能体可以相互发送消息，这些消息可以包含上下文信息、回复或者用户指令。通过这种方式，多个智能体能够更好地协同工作，共同完成复杂的任务。
在设计该协议时，谷歌遵循了五个关键原则。第一，A2A专注于使智能体能够在它们自然的、非结构化的模式下进行协作，即使它们不共享内存、工具和上下文也能相互协作。
第二，该协议是基于现有的、流行的标准构建的，包括HTTP、服务器端事件（SSE）、JSON-RPC等，这意味着它更容易与企业日常已经使用的现有IT堆栈进行集成。
例如，一家电商企业日常使用 HTTP 协议来处理网页数据传输，利用JSON-RPC在前后端传递数据指令。引入 A2A 协议后，企业的订单管理系统可以通过HTTP与A2A协议对接，快速获取相关智能体提供的物流数据更新，无需大费周章地重新搭建复杂的数据传输通道，能轻松融入现有的IT架构，让各个系统协同工作更加顺畅。
第三，A2A被设计为支持企业级的认证和授权。使用A2A 协议能够快速通过身份验证，安全地获取数据，保障数据传输的安全性和合规性，防止数据泄露风险。
第四，A2A具有充分的灵活性，能够支持从快速任务到可能需要数小时甚至数天（当人类参与其中时）的深入研究等各种场景。在整个过程中，A2A可以向用户提供实时反馈、通知和状态更新。
以一家科研机构为例，研究人员利用A2A协议下的智能体进行新药物研发相关研究。简单的任务如快速检索数据库中已有的药物分子结构信息，几秒内就能完成并反馈给研究人员。但对于复杂任务，像模拟新药物分子在人体环境中的反应，可能需要数天时间。
在这期间，A2A协议会不断向研究人员推送模拟进度，比如已经完成了多少步骤、当前遇到的问题等，让研究人员随时掌握情况，就像时刻有个助手在汇报工作进展。
第五，智能体的世界不仅限于文本，所以A2A支持各种模态，包括音频、图像和视频流。
想象一下，未来你的智能助手、公司的CRM系统、供应链管理AI，甚至是不同云平台上的智能体，彼此像老朋友一样“聊任务、分工作”，高效完成从简单查询到复杂流程的各种需求，机器智能时代将由此开启。
目前，该协议已经支持Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP等50多家主流科技企业的应用平台。
值得注意的是，这些都是和谷歌生态有微妙关系的企业。比如Cohere，一家独立的AI初创公司，2019年由三位曾在Google Brain工作的研究人员创立的；他们和谷歌云有多年的技术合作，谷歌云为Cohere提供训练模型所需的计算能力。
Atlassian，一家提供团队协作工具的公司，像Jira和Confluence这些工具很多人都在用，他们和谷歌有合作，一些应用可以在谷歌的产品里使用。
虽然谷歌表示，A2A是对Anthropic提出的MCP模型上下文协议的补充。但仔细想来，这有点像当年谷歌牵头80多家企业搞安卓系统的意味。随着加入的企业越来越多，A2A的商业价值将得到极大提升，并将推动整个智能体生态的快速发展。
从“连接工具”到“统治生态”
MCP与A2A代表了AI互联互通的两条不同路径，MCP作为底层的模型交互协议，确保应用程序与不同模型的无缝对接；而A2A在此基础上提供智能体间的协作框架，强调智能体间的自主发现和灵活协作。这种分层结构可以同时满足模型标准化和智能体协作的需求。
同时，两者在各自细分领域取得主导地位。MCP在企业级应用、跨模型服务和标准化场景中占据优势；A2A在开源社区、研究项目和创新型应用中获得更多支持。
站在宏观角度，MCP与A2A的崛起不仅关乎未来AI技术标准，更预示着AI产业格局的重大变革，我们正在见证AI从“单体智能”迈向“协作网络”的历史性拐点。正如互联网的发展历程所示，开放、标准化协议的确立将成为推动行业发展的关键力量。
但从更深层面看，MCP与A2A背后隐藏着巨大的商业利益，以及未来AI技术话语权的争夺。
商业模式方面，两者正开辟不同盈利路径。Anthropic计划基于MCP推出企业版服务，按照API调用量向企业收费。企业借助MCP将内部数据与AI深度融合，提升业务效率，同时需要为这一便捷服务买单。
谷歌则凭借A2A协议推动云服务订阅，企业在使用A2A构建智能体协作网络时，被引导使用谷歌云平台强大算力与相关服务，从而增加谷歌云业务营收。
数据垄断层面，掌握协议标准意味着掌控AI数据流向。谷歌通过A2A协议，在众多企业智能体协作过程中收集海量数据，这些数据反哺其核心广告算法，进一步巩固在广告市场的霸主地位。Anthropic则欲通过MCP让AI深入企业数据核心，若形成规模优势，也将积累大量行业数据，为拓展业务、开发更贴合企业需求的AI产品提供数据支撑。
开源策略上，两者虽均宣称开源，但各有盘算。MCP核心协议开源，吸引开发者参与生态建设，但企业级关键功能（如远程连接高级功能、多模态数据深度处理）则需付费解锁，平衡开源与商业利益。A2A协议开源的同时，引导50多家企业合作伙伴优先使用谷歌云服务，将开源生态与自身商业体系紧密绑定，增强用户粘性与平台竞争力。
科技本无善恶，但当其嵌入利益链条时，便成为权力与控制的载体。每一次技术革命都在重构世界的利益链条，工业革命将利益链从土地与劳动力转向资本与机器，而数字革命则将其推向数据与算法。
开源工具固然可以探索创新路径，但别妄想用数据与算法钥匙打开所有大门，因为每串密钥都刻着平台利益的密码。
各家科技企业表面上在开放AI生态，实则都在围绕更有利于自己的应用场景，正在筑起高且厚的生态墙，防止数据金矿被挖墙脚，毕竟AI时代的终极竞争力依然是数据。
MCP与A2A最终能否走向融合尚无定论，若其各自为政，科技巨头极有可能筑起“AI小院高墙”。由此，数据孤岛现象将愈发严重，不同协议阵营企业间数据流通受阻，限制AI创新应用范围；开发者需掌握多套协议开发技能，增加学习成本与开发工作量，抑制创新活力；行业创新方向易被巨头协议引导，初创企业因难以兼容多协议，在竞争中处于劣势，阻碍行业整体创新步伐。
我们希望，MCP和A2A的崛起将推动全球AI产业朝着协作而非对抗的方向进化。
就像从19世纪的铁路轨距之争，到20世纪的移动通信标准战，每一次技术割裂都伴随着巨大的社会成本。AI标准与协议之争的后果可能更为深远，它将决定我们是走向“万物互联”的星际联邦，还是堕入“猜疑链”横行的黑暗森林。
唯一可以确定的是，当第一堵“AI小院高墙”筑起时，没有一方能独善其身。
文章来源于互联网/AI生成
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