一場關于AI與智能體標準、協議與生態的暗戰已經箭在弦上。

在美劇《權力的游戲》中，頗為精彩的是，不到最后，永遠不知道主角是誰。而如今的AI行業，正在上演著這樣一場好戲。

當所有人緊盯模型參數與性能的競爭時，Anthropic于2024年11月推出智能體開放標準——MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議)，欲統一大型語言模型與外部數據源、工具之間的通信協議。

之后，OpenAI宣布Agent SDK支持MCP，谷歌DeepMind首席執行官Demis Hassabis也于近日確認，谷歌Gemini模型及軟件開發工具包將集成這一開放標準，其稱MCP“正迅速成為AI代理時代的開放標準”。

與此同時，谷歌在Google Cloud Next 2025大會上宣布開源首個標準智能體交互協議——Agent2Agent Protocol（簡稱A2A），打破現有框架與供應商之間的壁壘，實現智能體在不同生態系統中的安全、高效協作。

科技巨頭這一系列動作，徹底揭開了AI與智能體在連接標準、接口協議與生態系統等維度競爭的帷幕。“協議即權力”在這一刻顯形，在全球AI競爭格局尚未成型之際，誰掌握了AI時代的基礎協議標準定義權，誰就有機會重構全球AI產業鏈的權力圖譜與價值分配秩序。

未來AI生態的“USB-C端口”

隨著AI技術的快速發展，大型語言模型如GPT、Claude等已經展現出驚人的能力。這些模型的真正價值在于它們能夠利用外部世界的數據和工具進行交互，從而解決實際問題。

然而，這種交互能力長期以來一直面臨著碎片化和標準化缺失的問題，導致開發者需要為不同的AI模型和平臺實現特定的集成邏輯。

為了解決這一問題，MCP應運而生。作為連接AI模型與外部世界的橋梁，MCP解決了AI交互時面臨的幾個關鍵問題。

在MCP出現之前，AI模型若要連接本地數據庫（如SQLite）獲取數據，或是調用遠程工具（如Slack進行團隊溝通、GitHub API管理代碼），開發者需針對每個數據源或工具編寫特定連接代碼，不僅過程繁瑣且易出錯，由于缺乏統一標準，導致開發成本高、維護困難且難以擴展。

Anthropic公司在推出MCP時，作了一個形象的比喻：MCP就像AI應用程序的USB-C端口。MCP的目標是創建一個通用標準，讓各種模型和外部系統接入都使用同一個協議，而不是每次另寫一套集成方案，從而使AI應用程序的開發和集成變得更加簡單和統一。

例如，在軟件開發項目中，基于MCP的AI工具可直接深入項目代碼倉庫，分析代碼結構、理解歷史提交記錄，進而為開發者提供更貼合項目實際需求的代碼建議，顯著提升開發效率與代碼質量。

在過去，為了讓大模型等AI應用使用數據，通常需要復制粘貼或上傳下載，即使是最強大的模型也會受到數據隔離的限制，形成信息孤島。要做出更強大的模型，每個新數據源都需要自己重新定制實現，使真正互聯的系統難以擴展，存在很多局限性。

MCP通過提供統一的接口，直接在AI與數據（包括本地數據和互聯網數據）之間架起一座橋梁，通過MCP服務器和MCP客戶端，只要都遵循這套協議，就能實現“萬物互聯”，使得AI應用能夠安全地訪問和操作本地及遠程數據，為AI應用提供了連接萬物的接口。

從架構上看，MCP主要包含兩個核心部分：MCP服務器和MCP客戶端。開發人員可以通過MCP服務器將自己的數據公開，這些數據可以來自本地的文件系統、數據庫，也可以是遠程的服務，如Slack、GitHub等的API。而構建連接到這些服務器的AI應用程序，就被稱為MCP客戶端。簡單來說，MCP服務器負責把數據暴露出來，MCP客戶端則負責訪問這些數據。

在AI模型訪問外部數據和工具時，安全性是一個重要考量因素。MCP通過標準化的數據訪問接口，大大減少了直接接觸敏感數據的環節，降低了數據泄露的風險。

MCP內置了安全機制，數據源可在安全框架內，有控制地向AI共享數據，AI也能將處理結果安全反饋給數據源，并確保只有經過驗證的請求才能訪問特定資源，相當于在數據安全又加上了一道防線，打消企業在數據安全方面的顧慮，為AI在企業級場景中的深度應用奠定堅實基礎。

例如，MCP服務器自己控制資源，不需要將API密鑰等敏感信息提供給大模型技術商。這樣一來，即使大模型受到攻擊，攻擊者也無法獲取到這些敏感信息，從而對風險進行了有效隔離。

可以說，MCP是AI技術發展的必然產物，也是一座重要里程碑，它不僅簡化了AI應用的開發過程，還為AI生態系統的繁榮創造了條件。

作為一種開放標準，MCP極大激發了開發者社區活力，全球開發者可圍繞MCP貢獻代碼、開發新連接器，不斷拓展其應用邊界，形成良性生態循環，推動AI與各行業數據深度融合發展。這種開放性使得AI應用能夠更容易地接入各種服務和工具，形成豐富的生態系統，最終讓用戶和整個行業受益。

MCP的優勢不僅體現在技術層面，更重要的是它給不同領域帶來的實際價值。在AI時代，信息的獲取和處理能力決定了一切，而MCP讓多個智能體可以協作，最大限度地發揮彼此的特長。

例如，在醫療領域，智能體通過MCP連接患者電子病歷、醫學數據庫，再結合醫生的專業判斷，能夠更快給出初步診斷建議。在金融行業，智能體可以協作分析財經數據、跟蹤市場變化，甚至自動進行股票交易。這種智能體之間的分工合作，使得數據處理更高效，也讓決策更加精準。

回顧 MCP的發展歷程，不難發現它的成長速度驚人。2023年初，MCP完成了核心通信協議的設計，實現了基本的智能體注冊與消息傳遞功能。這就像給智能體創造了一種通用的語言，讓它們可以互相交流，而不是各說各話。

2023年底，MCP進一步擴展了功能，支持智能體調用外部API和數據共享，相當于讓智能體不僅可以聊天，還能互相傳遞信息、共同處理任務。

2024年初，MCP生態更上一層樓，開發者工具包、示例項目紛紛上線，社區貢獻的智能體插件突破100個，實現了“百花齊放”的局面。

近期，微軟把MCP集成到其Azure OpenAI服務中，谷歌DeepMind也宣布將為MCP提供支持，并將其集成到Gemini模型和SDK中。不僅是大型科技企業，AI初創企業和開發工具提供商也都紛紛接入MCP，比如Block、Apollo、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph等。

MCP的風生水起，引得騰訊、阿里巴巴等中國科技企業迅速跟進爭相布局，把其視為AI生態系統戰略的重要一步。比如近日阿里云百煉平臺推出全生命周期MCP服務，無需用戶管理資源、開發部署、工程運維等工作，將智能體開發周期壓縮至分鐘級。騰訊云發布“AI開發套件”，支持MCP插件托管服務，幫助開發者快速搭建業務型智能體。

多智能體協作的 “隱形橋梁”

隨著MCP協議讓智能體從聊天工具變身行動助手，科技巨頭們開始在這片新戰場修筑標準與生態的“小院高墻”。

相比MCP專注于讓AI模型與外部工具和數據連接，A2A則更進一步，聚焦于智能體之間的高效協作。

A2A協議的設計初衷很簡單，讓不同來源、不同廠商的智能體能夠互相理解、協作，為多智能體的協作將帶來更高的自主性。

這就像WTO旨在消減各國間的關稅壁壘一樣，不同供應商和框架的智能體就像一個個獨立的國家，一旦采用A2A，就相當于加入了自由貿易區，能夠用共同語言交流、無縫協作，聯手完成單個智能體難以獨立完成的復雜工作流程。

A2A協議的具體互操作形式是通過促進客戶端智能體（Client Agent）和遠程智能體（Remote Agent）之間的通信來實現的。客戶端智能體負責制定和傳達任務，遠程智能體根據這些任務采取行動，以提供正確的信息或執行相應的操作。

在這個過程中，A2A協議有以下幾個關鍵能力：

首先，智能體可以通過“智能體卡”來宣傳它們的能力。這些“智能體卡”是以JSON格式存在的，它們能夠讓客戶端智能體識別出哪個遠程智能體最適合執行特定的任務。

一旦確定了合適的遠程智能體，客戶端智能體就可以利用A2A協議與之進行通信，將任務分配給它。

之后，任務管理是A2A協議中的一個重要環節。客戶端和遠程智能體之間的通信都是圍繞完成任務展開的。協議定義了一個“任務”對象，對于一些簡單的任務，可以立即完成；而對于一些復雜的、長期的任務，智能體之間可以相互溝通，以保持對任務完成狀態的同步。

此外，A2A還支持智能體之間的協作。多個智能體可以相互發送消息，這些消息可以包含上下文信息、回復或者用戶指令。通過這種方式，多個智能體能夠更好地協同工作，共同完成復雜的任務。

在設計該協議時，谷歌遵循了五個關鍵原則。第一，A2A專注于使智能體能夠在它們自然的、非結構化的模式下進行協作，即使它們不共享內存、工具和上下文也能相互協作。

第二，該協議是基于現有的、流行的標準構建的，包括HTTP、服務器端事件（SSE）、JSON-RPC等，這意味著它更容易與企業日常已經使用的現有IT堆棧進行集成。

例如，一家電商企業日常使用 HTTP 協議來處理網頁數據傳輸，利用JSON-RPC在前后端傳遞數據指令。引入 A2A 協議后，企業的訂單管理系統可以通過HTTP與A2A協議對接，快速獲取相關智能體提供的物流數據更新，無需大費周章地重新搭建復雜的數據傳輸通道，能輕松融入現有的IT架構，讓各個系統協同工作更加順暢。

第三，A2A被設計為支持企業級的認證和授權。使用A2A 協議能夠快速通過身份驗證，安全地獲取數據，保障數據傳輸的安全性和合規性，防止數據泄露風險。

第四，A2A具有充分的靈活性，能夠支持從快速任務到可能需要數小時甚至數天（當人類參與其中時）的深入研究等各種場景。在整個過程中，A2A可以向用戶提供實時反饋、通知和狀態更新。

以一家科研機構為例，研究人員利用A2A協議下的智能體進行新藥物研發相關研究。簡單的任務如快速檢索數據庫中已有的藥物分子結構信息，幾秒內就能完成并反饋給研究人員。但對于復雜任務，像模擬新藥物分子在人體環境中的反應，可能需要數天時間。

在這期間，A2A協議會不斷向研究人員推送模擬進度，比如已經完成了多少步驟、當前遇到的問題等，讓研究人員隨時掌握情況，就像時刻有個助手在匯報工作進展。

第五，智能體的世界不僅限于文本，所以A2A支持各種模態，包括音頻、圖像和視頻流。

想象一下，未來你的智能助手、公司的CRM系統、供應鏈管理AI，甚至是不同云平臺上的智能體，彼此像老朋友一樣“聊任務、分工作”，高效完成從簡單查詢到復雜流程的各種需求，機器智能時代將由此開啟。

目前，該協議已經支持Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP等50多家主流科技企業的應用平臺。

值得注意的是，這些都是和谷歌生態有微妙關系的企業。比如Cohere，一家獨立的AI初創公司，2019年由三位曾在Google Brain工作的研究人員創立的；他們和谷歌云有多年的技術合作，谷歌云為Cohere提供訓練模型所需的計算能力。

Atlassian，一家提供團隊協作工具的公司，像Jira和Confluence這些工具很多人都在用，他們和谷歌有合作，一些應用可以在谷歌的產品里使用。

雖然谷歌表示，A2A是對Anthropic提出的MCP模型上下文協議的補充。但仔細想來，這有點像當年谷歌牽頭80多家企業搞安卓系統的意味。隨著加入的企業越來越多，A2A的商業價值將得到極大提升，并將推動整個智能體生態的快速發展。

從“連接工具”到“統治生態”

MCP與A2A代表了AI互聯互通的兩條不同路徑，MCP作為底層的模型交互協議，確保應用程序與不同模型的無縫對接；而A2A在此基礎上提供智能體間的協作框架，強調智能體間的自主發現和靈活協作。這種分層結構可以同時滿足模型標準化和智能體協作的需求。

同時，兩者在各自細分領域取得主導地位。MCP在企業級應用、跨模型服務和標準化場景中占據優勢；A2A在開源社區、研究項目和創新型應用中獲得更多支持。

站在宏觀角度，MCP與A2A的崛起不僅關乎未來AI技術標準，更預示著AI產業格局的重大變革，我們正在見證AI從“單體智能”邁向“協作網絡”的歷史性拐點。正如互聯網的發展歷程所示，開放、標準化協議的確立將成為推動行業發展的關鍵力量。

但從更深層面看，MCP與A2A背后隱藏著巨大的商業利益，以及未來AI技術話語權的爭奪。

商業模式方面，兩者正開辟不同盈利路徑。Anthropic計劃基于MCP推出企業版服務，按照API調用量向企業收費。企業借助MCP將內部數據與AI深度融合，提升業務效率，同時需要為這一便捷服務買單。

谷歌則憑借A2A協議推動云服務訂閱，企業在使用A2A構建智能體協作網絡時，被引導使用谷歌云平臺強大算力與相關服務，從而增加谷歌云業務營收。

數據壟斷層面，掌握協議標準意味著掌控AI數據流向。谷歌通過A2A協議，在眾多企業智能體協作過程中收集海量數據，這些數據反哺其核心廣告算法，進一步鞏固在廣告市場的霸主地位。Anthropic則欲通過MCP讓AI深入企業數據核心，若形成規模優勢，也將積累大量行業數據，為拓展業務、開發更貼合企業需求的AI產品提供數據支撐。

開源策略上，兩者雖均宣稱開源，但各有盤算。MCP核心協議開源，吸引開發者參與生態建設，但企業級關鍵功能（如遠程連接高級功能、多模態數據深度處理）則需付費解鎖，平衡開源與商業利益。A2A協議開源的同時，引導50多家企業合作伙伴優先使用谷歌云服務，將開源生態與自身商業體系緊密綁定，增強用戶粘性與平臺競爭力。

科技本無善惡，但當其嵌入利益鏈條時，便成為權力與控制的載體。每一次技術革命都在重構世界的利益鏈條，工業革命將利益鏈從土地與勞動力轉向資本與機器，而數字革命則將其推向數據與算法。

開源工具固然可以探索創新路徑，但別妄想用數據與算法鑰匙打開所有大門，因為每串密鑰都刻著平臺利益的密碼。

各家科技企業表面上在開放AI生態，實則都在圍繞更有利于自己的應用場景，正在筑起高且厚的生態墻，防止數據金礦被挖墻腳，畢竟AI時代的終極競爭力依然是數據。

標準與協議之爭的另一面

相比于數字世界，通過標準化的接口和協議接入現實世界實現萬物互聯，或許才是科技巨頭的最大興趣點。隨著工業機器人、自動駕駛、智能傳感器等物理AI終端的爆發式增長，搶占虛擬與現實交互的入口，并形成“全域感知-瞬時決策-精準執行”的AI網絡，已成為解鎖萬億級物理智能生態的密鑰。

通過標準化接口，工廠中的機械臂可直接向AI模型發送實時工況數據，模型則能動態調整生產參數并回傳指令，形成閉環的AI網絡。這種虛實協同徹底改變了傳統制造業的運維邏輯——過去依賴人工編程的物理設備，如今通過標準化的接口協議與AI模型“自由對話”。

在醫療領域，手術機器人通過協議接入AI診斷系統，實時獲取患者影像數據并調整操作精度；可穿戴設備將生理指標直連云端模型，實現“千人千面”的個性化診療。

由此，以MCP和A2A為代表的接口和交互協議將成為AI網絡中的“神經突觸”，一頭連接著數字世界的大模型和智能體，另一頭連接起現實世界的各類智能終端設備和業務場景，真正讓AI走入了現實世界。

然而，物理AI的深度集成也帶來新挑戰。工廠設備、醫療儀器等業務場景對協議的安全性、實時性要求遠高于純數字場景，接口和協議需要在低延遲通信與數據隔離機制上持續進化，才能支撐起萬億級物理終端的互聯需求。

MCP與A2A最終能否走向融合尚無定論，若其各自為政，科技巨頭極有可能筑起“AI小院高墻”。由此，數據孤島現象將愈發嚴重，不同協議陣營企業間數據流通受阻，限制AI創新應用范圍；開發者需掌握多套協議開發技能，增加學習成本與開發工作量，抑制創新活力；行業創新方向易被巨頭協議引導，初創企業因難以兼容多協議，在競爭中處于劣勢，阻礙行業整體創新步伐。

我們希望，MCP和A2A的崛起將推動全球AI產業朝著協作而非對抗的方向進化。

就像從19世紀的鐵路軌距之爭，到20世紀的移動通信標準戰，每一次技術割裂都伴隨著巨大的社會成本。AI標準與協議之爭的后果可能更為深遠，它將決定我們是走向“萬物互聯”的星際聯邦，還是墮入“猜疑鏈”橫行的黑暗森林。

唯一可以確定的是，當第一堵“AI小院高墻”筑起時，沒有一方能獨善其身。