介绍

2023年，生成式AI爆发。2024年，智能体（Agent）接棒成为AI新焦点。2025年，智能体似乎已经要开始爆发了。目前的智能体更像一个“单机App”：彼此不了解、无法通信，更不能协作。类似互联网早期，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”。

智能体通信：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），为所有智能体建立一套“公共语言”和“通信规则”。

任务

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。

发现与注册（Discovery & Registry）

谁可协作的Agent？提供什么能力？接口？权限？当前在线吗？处于什么状态？

类似互联网的 DNS + 服务注册中心。通过它，Agent 知道去哪儿找“队友”。

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。

构建Agent浏览器，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”。

Agent 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。

身份与信任（Authentication & Trust）

确定你是“你”？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？

类似TLS、OAuth 到 Web3 的 DID / ZKP 演化路径的“智能体版本”。

当Agent真正开始接触金钱、隐私、合约，它们必须“可信”。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。

意图表达（Intention Declaration）

要做一件事，怎么表达清楚？需要另一个Agent协助完成一个子任务，怎么打包请求？

类似 HTTP的 POST，“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。

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？属于“函数签名”+“上下文理解”+“成本博弈”的复合过程。

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。

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。即：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。

范式

从单任务执行→ 跨Agent协作

目前的智能体架构中，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。

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，逼近“Agent as Service”的云原生智能形态。

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。

注意：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，而是“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。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。

现状

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。

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。

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。

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”

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。该服务集成了高德、无影、Fetch、Notion等 50+ MCP服务，功能打通 + 实战可用。

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。

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。

如何参与

现在用LangChain、AutoGen、MetaGPT，手工拼流程、调Agent节点、组合任务逻辑。但平台化趋势正在“封装”这些能力为低代码模块。

智能体（Agent）作为基础计算单位正在重新定义AI系统的构建方式：每个Agent可以自主理解任务、分配子任务、调用他人；多个Agent可以组成“数字团队”，完成复杂业务流程；Agent之间不依赖人类Prompt，而是依赖意图协议 + 协作标准 + 状态共享机制。

从Prompt工匠 → 意图架构师，从Agent使用者→Agent组织者，从工具工程师 → Agent发布者

· 工程类岗位：从模型调度者 → 智能体系统工程师

当前技能：会用LangChain/AutoGen/MetaGPT等框架；会部署模型、调API、拼接Prompt链条

建议： 学习Agent框架底层原理（LangGraph 状态机式Agent流、CrewAI DAG编排等）；了解MCP/A2A协议结构：智能体如何表达能力、声明身份、协同任务；能将自己的工具服务，注册为Agent能力节点，接入更大的Agent网络；熟悉平台层（如阿里云百炼、字节跳动的Agent TARS、OpenAgents）上的Agent构建规范与接口设计。

最终目标角色：→ Agent基础设施构建者 / 多Agent编排开发者 / Agent API工程师。

· 项目运营 & 实施类人员：从AI使用者 → 智能体协作设计师

当前技能：能调工具 / 插件 / Prompt完成自动化任务；能用开源框架搭建基本的流程Agent

建议：学习如何将人类业务需求 → 拆分成多Agent意图+角色；熟练掌握现有Agent平台搭建能力（MCP平台、AutoGen Studio等）；能用MCP生态的插件/服务完成工具组合和协同调用；建立任务流程图（DAG）、角色行为树（行为蓝图），承担“业务逻辑→Agent任务结构”翻译器角色。

最终目标角色：→ 智能体交互设计师 / 协作系统规划师 / 业务型Agent产品经理。

· 产品与创业方向：从AI功能堆砌者 → 智能体生态构建者

当前技能：熟悉AI产品逻辑与业务场景匹配；能组合模型、工具、工作流做“效率型产品”。

转型路径建议： 学会构建“服务化Agent”——每个Agent都具备独立声明、注册、协作能力；参与制定“智能体之间如何沟通”的规则和标准（如意图协议、任务模板语言等）；将企业已有知识库、工具、系统逐步改造成“Agent可调用能力”；搭建私域Agent网络（公司专属Agent生态），通过协议标准“绑定”未来潜在扩展能力。

最终目标角色：→ 智能体平台化产品负责人 / Agent生态设计者 / 私域智能体网络构建者。

相同核心：你需要从用AI → 构AI → 组织AI。

参考：

MCP，媲美TCP/IP？

你真的会用DeepSeek么？