MCP、ACP 和 Agent2Agent 为可扩展的AI结果设定了标准

在当今快速发展的人工智能（AI）领域，新的标准化协议崭露头角，旨在简化模型连接与代理管理，帮助企业首席信息官(CIO)制定更加高效的 AI 部署策略，同时避免被单一供应商锁定。特别是三种新协议 —— 模型上下文协议(MCP)、代理通信协议(ACP)和 Agent2Agent，正为 IT 领导者提供清晰的方向，以摆脱过去两年中失败的概念验证项目，迎接可衡量的 AI 进步。

MCP 由人工智能公司 Anthropic 于去年11月发布，旨在为不同数据源和工具之间的 AI 模型连接提供标准化的方法。其最大优势在于让用户可以灵活选择性能最优的语言模型（LLM）及其供应商，避免了供应商锁定的困境。MCP 被称为 “管道系统”，有效地将各种 AI 组件连接起来。此外，微软和其他 AI 供应商也已开始支持 MCP，使得该协议的兼容性不断提升。

图源备注：图片由AI生成

紧随其后，IBM 于今年发布了代理通信协议（ACP），该协议允许来自不同供应商的 AI 代理互相连接。ACP 利用标准的 HTTP 通信模式，简化了集成过程，能够为企业提供更高的互操作性和可重用性。而在同月，谷歌也推出了 Agent2Agent 协议，进一步推动了多样化 AI 代理之间的合作。凭借50多个技术合作伙伴的支持，Agent2Agent 使得企业能够将一系列 AI 代理串联起来，更容易获取所需的专业功能。

随着这些协议的推出，专家们预见到 AI 代理商店的诞生，这将使用户能够从众多供应商的预置代理或模型中进行选择，而不必费力训练自己的模型。这些新协议标志着企业迈向可扩展 AI 采用的新路径，让标准化成为推动快速发展的关键。正如 Solo.io 的全球首席技术官 Christian Posta 所言，速度若没有标准化，将只会导致混乱，而标准化则为有目的的扩展提供了保障。