MCP，媲美TCP/IP？
原创 一蓑烟雨 | 2025-04-23 17:33
【数据猿导读】 本文将从TCP/IP的历史启发出发，深入解析A2A/MCP协议的结构、范式转变、潜在爆发点，以及下一代AI开发者和创业者的巨大机会窗口。这是一次基础设施级别的革命，也可能是智能体生态中最被低估的黄金矿脉。
2023年，生成式AI爆发。2024年，智能体（Agent）接棒成为AI新焦点。
进入2025年，智能体似乎已经要开始爆发了。数以千计的智能体项目如雨后春笋般涌现，AutoGPT、LangGraph、OpenAgents……它们仿佛是未来“数字员工”的雏形，可以自动浏览网页、调用工具、分析数据、执行任务。
然而问题是：这些智能体真的能“协作”吗？
目前的智能体更像一个个“单机版App”：它们彼此不了解、无法通信，更谈不上协作。这就像我们在互联网早期，只有单机计算机，没有TCP/IP协议，没有Web，信息流无法跨越“终端孤岛”。
所以，问题来了：智能体的TCP/IP协议，会是什么？
今天，越来越多研究者和开发者开始聚焦一个新方向：Agent-to-Agent通信协议（A2A），以及更通用的智能体多边通信协议（Multi-agent Communication Protocol，MCP）。这些协议的目标，是为所有智能体建立一套“公共语言”和“通信规则”。
一旦MCP类协议真正成熟，就不只是让智能体能协作——而是标志着“智能体互联网”正式诞生。
本文将从TCP/IP的历史启发出发，深入解析A2A/MCP协议的结构、范式转变、潜在爆发点，以及下一代AI开发者和创业者的巨大机会窗口。这是一次基础设施级别的革命，也可能是智能体生态中最被低估的黄金矿脉。
MCP/A2A ≈ TCP/IP？
互联网是怎么诞生的？
如果你把时间拨回到1970年代，那时候的计算机还像“孤岛”。不同厂商的主机系统彼此封闭，通信协议五花八门，根本无法互相理解。那时没人能预见，几十年后，一个叫TCP/IP的通信协议会统一所有设备，让Web、App、社交网络成为可能，彻底改变人类社会的信息结构。
今天的智能体世界，正处在那个“互联网诞生前夜”的阶段。
现在的智能体，看起来很强，但其实彼此之间是“哑巴”状态。一个基于AutoGPT的任务智能体，几乎无法与另一个OpenAgents风格的工具调度型Agent协同完成复杂任务，彼此模型不同、框架不同、意图表达方式不同。正如没有TCP/IP之前，苹果机和IBM主机彼此之间根本无法连通。
而MCP（Multi-agent Communication Protocol）、A2A（Agent-to-Agent）这些协议，正是在解决类似的问题：“如何让智能体理解彼此、协作彼此、信任彼此。”
我们不妨放上一张类比图：
通过这个类比，我们看到：每一个繁荣的信息系统，背后都需要一套高效、通用、低摩擦的通信协议。
而MCP和A2A协议，可能就是智能体世界的“TCP/IP时刻”。
MCP / A2A 在做哪些关键事？
讲协议，不是讲“如何聊天”，而是讲“怎么理解、协作、落地”。MCP 和 A2A 协议的目标不是让智能体会发消息，而是建立一套智能体间 “可协作、可组合、可演化”的通用语言与行为约定。
一个成熟的智能体通信协议，通常需要覆盖以下几个关键功能：
1. 发现与注册（Discovery & Registry）
谁是我可以协作的Agent？
它提供什么能力？接口？权限？
它当前在线吗？处于什么状态？
对应互联网世界，就是DNS + 服务注册中心。没有它，Agent 根本不知道去哪儿找“队友”。
2. 身份与信任（Authentication & Trust）
我如何确定你是“你”？
这个智能体有没有权限执行这个任务？
如何记录、验证、甚至追溯它的行为？
类比来看，这是从TLS、OAuth 到 Web3 的 DID / ZKP 演化路径的“智能体版本”。
3. 意图表达（Intention Declaration）
我想做一件事，怎么表达清楚？
我需要另一个Agent协助完成一个子任务，怎么打包请求？
这就像是HTTP POST，但更像是“任务计划 + 语义接口”的组合，常用结构包括：plan DSL（计划语言）；JSON-Like 意图协议（LangGraph、AutoGen 的风格）；Chain-of-Thought 显式结构。
4. 任务协商与能力匹配（Negotiation & Capability Matching）
不是所有Agent都能处理所有请求，智能体需要“筛选”合作伙伴：能不能做？愿不愿做？要不要收费？是否需要继续拆解为子任务再外包？
某种程度上，这是“函数签名”+“上下文理解”+“成本博弈”的复合过程。
5. 状态共享与反馈回传（State & Result Sharing）
任务完成后，结果要能“接力”给上游Agent或调度系统。也就是说：输出结构化内容；报告中间状态/ 异常处理；支持流水线任务结构。
这就是为什么现在很多Agent框架（LangGraph、CrewAI等）强调workflow DAG、状态机、或消息中间件。
从点智能体，到“多智能体网络”
互联网改变了计算机的角色：从孤岛终端→ 网络节点。
智能体协议的诞生，正在做同样的事情：让AI从单一工具 → 协作体、组织体、网络体。
今天我们用智能体，大多还处在“单人模式”：用AutoGPT做一个任务流程自动机；用ChatGPT、智谱清言、Kimi、文心一言调用插件完成特定目标；用LangChain串一个任务链。
但本质上，它们都像是一个人机合一的超级函数：可以被调度，但难以协作。
而一旦MCP、A2A 等协议体系成熟，Agent 就不仅仅是“能工作”，而是“能协作、能交互、能组合”的实体，它们将演化出一种新的运行模式：
范式转变一：从单任务执行→ 跨Agent任务协作
在传统智能体架构中，一个Agent要完成复杂任务，必须自己包办一切。而在协议驱动的Agent网络中：任务可以被拆解，分发给其他更擅长的Agent；Agent本身甚至可以是“任务路由器”，专责调度、反馈、聚合。
就像微服务架构替代了大单体程序，一个“Task-Oriented Agent Network（任务驱动的智能体网络）”将替代胖大的全能Agent。
范式转变二：从AI能力聚合 → AI能力编排
目前Agent的“多工具”支持，靠的是插件、函数调用、Prompt拼接。
未来的Agent之间将通过MCP协议自然协作，不需要每个Agent集成全部能力，而是：一个具备记忆/知识的Agent可以作为知识中台；一个视觉分析Agent接收图像，转给文本Agent做解读；一个法律顾问Agent可以协作财务Agent、翻译Agent、写作Agent，一起搞定一份完整标书。
这意味着我们正在逼近“Agent as Service”的云原生智能形态。
范式转变三：从人类调度→ Agent自治编排
最具突破性的跃迁，是Agent之间开始“自组织”完成任务。
任务从用户出发，只指定目标或高阶意图；
Agent调度Agent，生成链式合作结构；
有的负责搜索，有的负责判断，有的负责写报告；
所有人类要做的，只是检查最终结果是否合理。
这就像是你发一条“写份行业研究报告”，然后后台几十个Agent各司其职，自动完成它，最后一个“汇报Agent”将结果发回给你。
这，才是“Agent互联网”的真正爆发点。
需要指出的是，协议不是配件，而是范式发动机。就像TCP/IP定义了“设备如何成为网络节点”，MCP/A2A协议将定义“Agent如何成为生态成员”。
MCP 并不是一个“用不用都无所谓”的外挂模块，它更像是“可组合智能体系统”所依赖的血液循环系统。如果没有它，每个Agent就是信息孤岛、技能孤岛、协作孤岛。
而一旦这种协议体系成熟，智能体网络将不只是变多、变强，而是变成一个可以自我组织、进化和扩张的全新生态系统。
当“AgentNet”形成，会发生什么？
接下来，我们不妨畅想一下，一旦Agent构建的智能体互联网构建完成，会发生什么？
想象一下这样一个场景：
你只需要对系统说一句：“帮我准备一份关于人工智能在医疗行业的研究报告，下周五前提交。”你没明确谁做、怎么做、数据从哪来。
结果？10分钟后你收到一条通知：
报告结构已拟定（由结构规划Agent完成）
数据收集任务分发完成（由搜索Agent协同多个爬虫Agent）
报告撰写Agent已启动工作，ETA：48小时内初稿完成
法律审查、行业术语润色、引用核验已排入后续流程
这是AgentNet 的雏形：一个由多个Agent组成的自治网络系统。那么，要构建这样一个Agent智能互联网，需要做哪些事情呢？大体来看，也许可以从以下几步来着手：
1. Agent Registry：像DNS一样的“智能体黄页”
首先，需要构建一个全球或本地的Agent 注册平台，就像域名系统：
注册智能体→ 告知它能干什么、如何接入
检索智能体→ 快速查找匹配任务的最佳Agent
按需组合智能体→ 类似调用微服务API，但更加语义驱动
你可以用自然语言说“找个懂欧盟GDPR的法律Agent”，平台就能帮你找到。
2. Agent Explorer / Browser：智能体世界的“Chrome”
当我们构建好一个Agent浏览器，那你就能不再浏览网页，而是在浏览“Agent能力”：
哪些Agent正在运行？最近活跃的是谁？
哪些Agent正在协作？组成了什么“工作组”？
用户也可以“收藏”、“关注”Agent，未来甚至可能出现“智能体社交图谱”。
这个时候，Agent 也许不再是无名助手，而是“有身份、有履历、有服务历史”的智能体个体。
3. Agent Middleware：调度、治理、限流、防火墙... 一应俱全
下一步，就是Agent网络的治理。就像互联网有Nginx、API Gateway、Service Mesh，AgentNet也需要：请求调度与负载均衡；访问权限管理、数据隔离；Agent间通信路由和失败回退机制；性能指标采集与链路追踪。
在没有中间件的今天，多Agent协作只能靠“硬Prompt” + 人工审核，未来则将趋于模块化、工程化、自动化。
4. 信任与验证机制：智能体的“数字身份系统”
当Agent真正开始接触金钱、隐私、合约，它们必须“可信”。所以，就必须构建一个基于身份的信任系统：
是否需要Agent身份注册（类似DID）？
是否需要零知识证明来验证某个Agent的知识或执行历史？
是否存在“智能体信用体系”，或Agent版区块链记录？
在没有信任机制的世界，Agent只能跑在沙箱里；一旦解决信任，它们就可以真正接触现实世界。
5. 智能体的Web 1.0 → Web 3.0 演进路径
接下来，我们将要目睹一个新的“互联网成长曲线”，只不过这次不是人类用网页连接，而是Agent用协议协作。我们可以类比Web 1.0 → Web 3.0 演进路径，来预测一下Agent 1.0到Agent 2.0，将如何演进。
这不仅是“未来想象”，而是正在发生的系统性转变。如果说ChatGPT、DeepSeek是“个人智能终端”的诞生，那么 MCP/A2A 所构建的 AgentNet，就是整个“智能体宇宙的互联网底座”。
谁在做？又能做什么？
愿景再宏大，如果脱离现实，也不过是一场空谈。幸运的是，Agent通信协议的建设正在全球多个维度并行展开，且中美之间已经出现了“赛道初现”的格局。
海外阵营：A2A / MCP 双轨并行，生态成型中
2024年底，谷歌联合多家全球科技巨头发布了开放协议 Agent2Agent（A2A），目标明确：让不同厂商、不同平台构建的智能体彼此通信、互操作、协作完成任务。
A2A 是一个更偏底层的“Agent通信协议栈”，专注解决 Agent “说话”和“理解”彼此的问题。它得到了以下企业的加入或支持：Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、Workday 等； LangChain、ServiceNow、UKG 等智能体/企业服务平台。
这一协议的核心理念是：智能体不应该局限在某个平台内部，而应像网页一样，跨系统自由交互。
相比之下，Anthropic主推的MCP协议（Multi-agent Communication Protocol）更多聚焦于：智能体如何调用外部工具、插件、服务；多智能体之间如何基于任务和角色分工协作；构建“协同工作流”而非简单通信通道。
对比来看，A2A偏向通信协议栈，MCP偏向协作协议层——两者正在形成互补共振的态势。
国内赛道：阿里、腾讯、百度、字节跳动集体押注“智能体基础设施”
不久前，MCP协议这场基础设施之战，正式在国内开打。
例如，2025年4月9日，阿里云百炼推出 全生命周期MCP服务。借助该服务，用户无需运维、无需部署，5分钟内就可搭建一个MCP智能体。并且，改服务首批集成了高德、无影、Fetch、Notion等 50+ MCP服务，功能打通 + 实战可用。
腾讯也不甘落后，2025年4月14日，腾讯云宣布其大模型知识引擎支持 MCP 协议。发布“AI开发套件”，让开发者快速构建可被调度的业务型Agent。支持自定义或平台精选 MCP 插件调用，降低Agent构建门槛。可以看出，腾讯押注的是“企业智能体中台”这个方向。
再看看百度，2025年3月21日，百度地图宣布核心API 全面兼容MCP协议，为智能体提供位置信息能力。并且，企其将在2025年4月25日Create开发者大会 上发布 MCP插件市场——MCPstore。
从目前情况看，中美的头部企业都在积极布局智能体协议，但也呈现出不同的特点：
可以说，这不是一场单点突破的技术战，而是一次“下一代互联网协议栈”的竞速赛。
那么，对于各个参与方来说，都能做些什么呢？
对创业者来说，别再卷一个GPT封装工具了，现在正是做“AgentNet层协议、通用组件、中间件服务”的绝佳窗口期。可以类比做Stripe于支付、Twilio于通信、Zapier于集成，或者做Agent通信的Mesh网络，做Agent的注册与发现服务，机会很多。
对于开发者来说，可以参与构建：开源协议库：为不同Agent架构适配MCP/A2A协议；协作组件：任务打包、结果聚合、异常处理等通用Agent模块；注册机制，Agent如何声明自己、认证身份、暴露能力？一个MCP兼容组件，可能比你写的10个Prompt更具网络效应。
对于企业来说，现在就是构建企业专属Agent网络的最佳时机，比如，可以把知识库变成Agent接口；把流程定义成任务协议；把业务系统接入MCP，打造“AI工作团队”。
1973年，TCP/IP协议刚刚提出时，没人认为这套“连接机器的语言”会改变世界。
但事实证明，它并不是一个技术细节，而是一次改变整个互联网产业的范式转变。它让计算机从孤岛变成网络节点，从计算工具变成信息社会的血管系统。
今天，MCP、A2A协议，正在做同样一件事——只不过，这次连接的不只是机器，而是智能体。
我们正站在一个新世界的门口，眼前是一个尚未开拓的Agent 互联网。
这片新大陆才刚刚开始被绘制。协议未定，标准未出，生态未稳。但也正因为如此，才是进入的最佳时机。
这个时候，你可以选择——
去理解MCP 协议的设计哲学，而不是只学Prompt技巧；
去打造一个可复用、可组合、可协作的智能体，而不是再套一个UI壳；
去为这个未来写下自己的代码、构建自己的节点、定义自己的协议。
正如当年构建Web 1.0的那批程序员，谁能想到，他们定义了后来全球人类的生活方式？
如果说过去的AI是“一个人会说话”，那么未来的AI是“一个系统能办事”。谁能构建那个能办事、愿被信任、运行高效的系统，谁就能赢得下一个十年的AI底座之战。
来源：数据猿
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