人工智能通信協議三種協議：MCP協議、A2A協議、AG-UI協議是什么

人工智能通信協議三種協議：MCP協議、A2A協議、AG-UI協議是什么 引言：為什么AI智能體需要"通信協議"？

想象一下：你讓智能助手規劃跨國旅行，它需要調用航班預訂Agent、酒店Agent、翻譯Agent，還要實時展示行程給你——這個過程中，工具調用的標準化（AI怎么"用工具"）、智能體間的協作（AI怎么"對話"）、用戶界面的實時同步（AI怎么"展示"），缺一個環節都玩不轉。

2024年以前，這些環節都是"各自為戰"：OpenAI的Function Calling、Anthropic的Claude Tools、Google的Agent API，每個廠商都搞一套標準。直到2024年底至2025年，三大協議相繼登場，才讓AI智能體真正有了"通用語言"：

• MCP協議

  ：解決"AI-工具"通信，讓智能體像插USB設備一樣調用外部能力，解決了AI Agent和外部工具交互問題。

• A2A協議

  ：解決"AI-AI"通信，讓不同廠商的智能體無縫協作，解決Agent間通信問題

• AG-UI協議

  ：解決"AI-用戶"通信，讓智能體與界面實時雙向交互，解決AI Agent與前端應用之間的交互標準化問題。

接下來，咱們逐個拆解這三大協議的技術細節和實戰價值。

一、MCP協議：AI智能體的"USB接口"，讓工具調用標準化 MCP協議的定義

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議） 由Anthropic在2024年11月推出，2025年3月更新至2025-3-26版，定位是AI模型與外部工具/數據源的通用交互標準。簡單說，MCP就是給AI智能體設計的"USB接口"——不管是數據庫、API接口還是本地文件，只要遵循MCP標準，智能體就能即插即用。

MCP技術架構：客戶端-主機-服務器三層模型

MCP采用客戶端-主機-服務器架構，核心組件包括：

• 主機（Host）

  ：運行LLM的應用（如Claude Desktop、IDE插件），負責權限控制和用戶授權

• 客戶端（Client）

  ：主機內的連接器，與服務器建立1:1有狀態會話

• 服務器（Server）

  ：提供具體能力的服務（如數據庫查詢、文件操作），暴露資源、工具、提示詞三類核心功能

通信基于JSON-RPC 2.0，支持兩種傳輸方式：

• 本地通信

  ：通過stdio（標準輸入輸出）實現進程內低延遲交互

• 遠程通信

  ：通過Streamable HTTP（取代舊版HTTP+SSE）支持流式傳輸和批處理請求

MCP的強大之處在于標準化工具調用全流程，核心特性包括：

（1）四大核心功能模塊

• 資源（Resources）

  ：只讀數據訪問，如本地文件、數據庫行（通過URI標識，如 file://config.json ）

• 提示詞（Prompts）

  ：預定義模板，如"生成SQL查詢語句：{user_question}"

• 工具（Tools）

  ：可執行函數，如發送郵件、執行代碼（需用戶顯式授權）

• 采樣（Sampling）

  ：服務器主動請求模型推理，支持遞歸LLM交互

MCP在2025年版本中強化了安全框架，包括：

• OAuth 2.1授權

  ：嚴格的身份驗證和權限控制

• 用戶同意機制

  ：工具調用前必須獲得用戶批準（如"是否允許刪除文件？"）

• 數據最小化

  ：僅傳輸必要上下文，服務器無法讀取完整會話歷史

客戶端可通過tools/list請求查詢服務器能力，新增工具時自動通知客戶端，實現"即插即用"。例如，當高德地圖MCP Server新增"路線規劃"工具時，智能體無需重啟即可調用。

MCP應用場景：從開發工具到企業自動化

MCP已在多個領域落地，典型場景包括：

• IDE智能開發

  ：在VS Code中通過自然語言調用Git工具提交代碼、查詢API文檔

• 企業數據查詢

  ：連接ERP系統，用自然語言生成銷售報表（如"顯示Q1華東區銷售額"）

• 本地隱私計算

  ：在用戶設備內分析文件（如簡歷解析），數據不離開本地

可以看星哥之前寫的文章[1]

三個步驟 1.準備MCP Host 、2、 環境配置 3、MCP配置

1. 準備MCP Host：目前市面上已有不少MCP的客戶端，用的比較多的工具包括Cursor、Windsurf、Cline等，Cline為例，介紹MCP的使用;

2. 環境配置：MCP Server 本質上就是Node.js或者Python程序，所以在配置 MCP 前，用戶需要安裝 Node.js（包含 npm 或 npx）和 Python 環境;

3. MCP配置：可以在MCP官方選擇一個熱門的MCP Server

來自： https://a2aprotocol.ai/

A2A Protocol is an open standard that enables AI agents to communicate and collaborate across different platforms and frameworks, regardless of their underlying technologies. It's designed to maximize the benefits of agentic AI by enabling true multi-agent scenarios.

翻譯

A2A 協議是一項開放標準，它能讓人工智能代理在不同平臺和框架間進行通信與協作，而不受其底層技術的限制。該協議旨在通過支持真正的多代理場景，最大限度地發揮智能代理的優勢。

A2A（Agent2Agent Protocol） 由Google在2025年4月推出，是首個專為AI智能體間通信設計的開放標準。它解決的核心問題是：不同組織、不同框架開發的智能體，如何像人類團隊一樣協作？

MCP解決的是Agent和外部工具/數據的集成；而A2A致力于促進獨立Agent間的通信，幫助不同生態系統的Agent溝通和協作。

舉個例子：你的旅行Agent需要協調航班Agent（查機票）、酒店Agent（訂住宿）、翻譯Agent（實時翻譯）——沒有A2A時，這些Agent就像"各說各話"；有了A2A，它們能通過統一協議協商任務、共享狀態。

技術架構：從Agent Card到任務生命周期

A2A基于JSON-RPC 2.0+HTTP(S)，核心機制包括：

（1）Agent Card：智能體的"名片"

每個A2A智能體需提供Agent Card（JSON格式），包含：

• 身份信息（名稱、版本、描述）

• 能力列表（支持的任務類型、模態，如"文本+文件"）

• 通信端點（URL、支持的傳輸方式：SSE/WebSocket）

• 認證要求（如OAuth 2.0、API Key）

客戶端通過/.well-known/agent.json訪問Agent Card，實現智能體自動發現（類似人類交換名片）。

（2）任務生命周期管理

A2A將任務狀態標準化為5種：submitted（已提交）→working（處理中）→input-required（需輸入）→completed（完成）/failed（失敗）。支持三種交互模式：

• 請求/響應

  ：適用于簡單查詢（如"查詢天氣"）

• 流式傳輸

  ：通過SSE推送實時進度（如"酒店搜索中：已找到3家符合條件"）

• 推送通知

  ：通過Webhook回調異步結果（如"航班預訂成功"）

A2A通過結構化過程促進“客戶端”代理與“遠程”代理之間的通信

圖：https://a2aprotocol.ai/

核心特性：多模態支持與企業級安全 （1）多模態數據交換

A2A支持TextPart（文本）、FilePart（文件）、DataPart（結構化數據） 三類消息內容，例如：

• 客戶服務場景：用戶上傳故障照片（FilePart）+ 語音描述（AudioPart），智能體返回維修建議（TextPart）+ 預約表單（DataPart）

• 傳輸加密

  ：默認TLS 1.3，支持雙向認證

• 權限粒度

  ：細到"只讀/可寫"的工具權限描述（如標記"刪除文件"為破壞性操作）

• 廠商中立

  ：基于HTTP等現有標準，已獲Atlassian、Salesforce、SAP等50+企業支持

A2A已在多個復雜場景落地，典型案例包括：

（1）跨平臺旅行規劃

用戶向主Agent提出"規劃東京5日游"，主Agent通過A2A調用：

• 航班Agent：查詢并預訂機票

• 酒店Agent：根據預算推薦住宿

• 翻譯Agent：生成日語行程單

• 天氣Agent：實時同步東京天氣

銷售Agent通過A2A與財務Agent協作：

1. 銷售Agent生成報價單（調用產品數據庫MCP Server）

2. 財務Agent審核價格（調用ERP系統MCP Server）

3. 雙方通過A2A交換結構化數據（JSON格式報價單），自動完成開票

AG-UI（Agent-User Interaction Protocol） 由CopilotKit在2025年5月推出，定位是AI智能體與前端應用的實時交互標準。簡單說，AG-UI解決的是"智能體生成的內容如何高效展示給用戶"的問題——比如AI寫代碼時逐字流式輸出、工具調用時實時顯示進度。

https://docs.ag-ui.com/introduction

AG-UI standardizes how front-end applications connect to AI agents through an open protocol. Think of it as a universal translator for AI-driven systems- no matter what language an agent speaks: AG-UI ensures fluent communication.

翻譯

AG-UI 通過一種開放協議，對前端應用程序與人工智能代理的連接方式進行了標準化?？梢詫⑵湟暈槿斯ぶ悄茯寗酉到y的 “通用翻譯器”—— 無論某個代理使用何種 “語言”，AG-UI 都能確保通信流暢無阻。

技術架構：事件驅動的輕量級設計

AG-UI采用事件驅動架構，核心特點是流式JSON事件傳輸，架構包括：

• 前端應用

  ：網頁/App，通過AG-UI客戶端接收事件

• 智能體

  ：后端AI服務，生成事件流（如文本消息、工具調用）

• 傳輸層

  ：支持SSE（簡單場景）、WebSocket（雙向交互）、Webhook（異步通知）

核心創新是16種標準化事件，覆蓋五大場景：

• 生命周期事件

  ： run_started （任務開始）、 run_finished （任務結束）

• 文本消息事件

  ： text_message_content （流式文本塊）、 text_message_end （消息結束）

• 工具調用事件

  ： tool_call_start （工具開始執行）、 tool_call_end （工具返回結果）

• 狀態更新事件

  ： state_delta （增量更新應用狀態，如表單數據）

• 錯誤處理事件

  ： error （異常信息）、 cancellation （任務取消）

AG-UI打破傳統"請求-響應"模式，支持智能體主動推送和用戶實時反饋。例如：

• AI生成報告時，前端通過 text_message_content 事件逐段顯示

• 用戶可發送 user_input 事件打斷生成："這里需要補充2024年數據"

AG-UI不綁定特定前端框架，提供Python/TypeScript SDK，現有系統只需適配事件格式即可接入。例如：

• React應用通過 @ag-ui/client 監聽事件，實時更新DOM

• LangGraph/CrewAI等智能體框架，通過中間件將內部事件轉換為AG-UI格式

AG-UI讓AI生成內容像"人類打字"一樣自然：

• 用戶在文檔中輸入"寫一段產品介紹"，AI通過 text_message_content 事件逐字推送，延遲<100ms

• 同時發送 state_delta 事件更新字數統計、保存草稿

傳統客服界面需要刷新才能看到新消息，AG-UI通過事件流實時同步：

• 客服Agent調用知識庫（MCP協議），同時通過 tool_call_start 事件顯示"正在查詢訂單…"

• 結果返回后，通過 text_message_content 推送給用戶，無需頁面刷新

很多朋友問："MCP、A2A、AG-UI是不是競爭關系？" 其實它們覆蓋了AI交互的不同維度，就像"USB（MCP）+ 以太網（A2A）+ HDMI（AG-UI）"，缺一不可。下面用表格直觀對比：

維度 MCP協議 A2A協議 AG-UI協議 核心定位

AI-工具通信

AI-AI通信

AI-用戶界面通信

通信對象

主機-服務器

智能體-智能體

智能體-前端應用

傳輸方式

JSON-RPC 2.0（stdio/HTTP）

JSON-RPC 2.0（HTTP/SSE）

事件流（SSE/WebSocket）

關鍵特性

資源/工具/提示詞標準化

Agent Card/任務生命周期

16種標準事件/狀態增量同步

典型場景

數據庫查詢、文件操作

旅行規劃、跨部門協作

實時聊天、協作編輯

安全重點

用戶授權、數據隱私

身份認證、權限粒度

前端狀態加密、輸入驗證

五、未來趨勢：協議生態如何重塑AI應用？ 從"單打獨斗"到"協同網絡"

三大協議正在形成完整的AI交互棧：

• 底層

  ：MCP連接工具（如數據庫、API）

• 中層

  ：A2A實現智能體協作（如分工處理復雜任務）

• 上層

  ：AG-UI負責用戶體驗（如實時界面同步）

例如，企業級智能客服系統可能同時用到：

• MCP調用CRM數據庫查詢用戶訂單

• A2A協調"技術支持Agent"和"退款Agent"

• AG-UI向用戶實時展示處理進度

• 標準化與兼容性

  ：不同廠商對協議的實現可能存在差異（如A2A的Agent Card字段擴展），需社區推動統一測試套件

• 安全與隱私

  ：多智能體協作可能導致數據泄露，需強化"數據最小化"和"端到端加密"

• 開發門檻降低

  ：MCP/A2A/AG-UI的SDK和開源工具（如mcp.so、AG-UI Dojo）將讓中小團隊也能構建復雜智能體系統

從MCP的工具調用標準化，到A2A的智能體協作，再到AG-UI的人機交互優化，三大協議正在為AI智能體構建一套完整的"語言體系"。對于開發者來說，這意味著更少的適配工作、更高的復用率；對于用戶來說，這意味著更流暢的體驗、更強大的功能。

如果你正在構建AI智能體系統，不妨從這三大協議入手：先用MCP打通工具調用，再通過A2A連接其他智能體，最后用AG-UI打造絲滑的用戶界面。相信隨著協議生態的成熟，AI智能體將真正從"單打獨斗"走向"協同作戰"，為我們帶來更高效的工作和生活方式。

最后，你覺得哪個協議最能解決你當前的痛點？歡迎在評論區留言，咱們下期再見！

（參考官方文檔：MCP[2]、A2A[3]、AG-UI[4]）

引用鏈接

1. 什么是MCP？技術原理是什么？教你15分鐘配置本地MCP服務: https://mp.weixin.qq.com/s/q6FoaCAQeEx42foGvlQihA

2. MCP: https://spec.modelcontextprotocol.io/

3. A2A: https://a2aprotocol.ai/

4. AG-UI: https://docs.ag-ui.com/