隨著 AI agent 逐步從單點智能邁向多代理協作，大型語言模型（LLM）開始不再是單一問答機器，而是成為能調用工具、與他人協作，甚至能在邊緣節點中自主行動的智慧個體。這背後的核心驅動，正是各類「AI 協議（Agent Protocols）」的興起。
在這篇深入技術視角的剖析中，我們將以 AI 科學家視角重新詮釋三大主流協議：MCP、A2A、ACP，並探討它們的工程實踐、協作架構與生態走向。
🧠 MCP（Model Context Protocol）：讓 AI 接上「世界」
由 Anthropic 推出的 MCP，是一套為 LLM 注入結構化、即時上下文的協議。其目的不在於讓模型變大，而是讓模型「擁有當下的環境知覺」。
核心能力：
- 即時上下文注入：檔案、資料庫、API 回應可視為模組化上下文插入模型短期記憶。
- 功能調用與動態路由：模型可依註冊的 capability（如：
generateReport）呼叫內部或外部工具。 - 提示詞編排（Prompt Orchestration）：動態建構 prompt 內容，依照任務狀態決定上下文載入範圍。
技術特性：
- 基於 HTTP(S)、能力描述為 JSON Schema
- 模型無關（model-agnostic）設計
- 支援 OAuth2、mTLS 等企業級驗證
工程應用：
- API 介接平台
- 資料庫/BI 系統查詢自動化
- Autonomous agent 任務初始化上下文管理
🌐 A2A（Agent-to-Agent Protocol）：AI 之間的「通用語言」
Google 所推出的 A2A 協議，設計目標在於：使異質 AI agent 彼此互通、互信、並協同執行多階段任務。
核心設計：
- 每個 agent 擁有一份「Agent Card」（JSON 格式）：標示身份、能力、端點與授權需求。
- 通訊基於 JSON-RPC over HTTPS，並支援 SSE 與工件（artifact）串流。
- 任務支援多階段溝通與狀態協商。
安全性：
- 支援 OAuth2、API Key 等主流機制
- 可執行 Capability Scoping：精準暴露功能範圍
- 支援 Opaque Mode：允許隱匿內部邏輯
工程應用：
- 跨雲 agent 調度（如 HuggingFace、LangChain）
- SaaS/CRM/IT 系統多代理串接
- 組織內部工作流代理協作
🤖 ACP（Agent Communication Protocol）：本地化的低延遲智能總線
由 BeeAI 與 IBM 共同提出，ACP 是為了滿足邊緣設備、無網環境中智能 agent 的即時交互需求所設計。
架構設計：
- 每個 agent 可透過 local discovery layer 廣播自身身份與能力。
- 通訊使用事件驅動，走 IPC、ZeroMQ 或類似輕量高速協議。
- 選配 Controller 可進行集中監管與執行策略。
技術特性：
- 去雲端、零依賴，低延遲通訊設計
- 支援語意能力表達與語義任務路由
- 適用 gRPC、ZeroMQ、自訂本地 Runtime bus
工程應用：
- 機器人/IoT/智慧車本地協作
- 封閉網段中的自主控制系統
- 語音助理等需低延遲回應的場景
🧩 除了 MCP/A2A/ACP，還有哪些重要協議/框架可用來構建 AI agent 協作系統？
以下為目前業界其他具備「agent protocol 屬性」的開源或商業工具：
1. Open Agent Protocol（OAP） by Microsoft
- 目的：定義跨平台 agent 協作架構
- 結構：Task、Capability、Conversation、Artifact
- 特點：與 Semantic Kernel 內嵌整合，強化 RAG 與工具鏈整合能力
2. LangGraph（基於 LangChain 架構延伸）
- 架構：使用有狀態多節點圖形調度 Agent
- 支援：memory、callback、retry、function chaining
- 適合：agent state 機制控制複雜工作流
3. AutoGen（Microsoft）
- 定義：多 Agent 協同設計模式框架
- 支援：LLM + Tool + Human in the loop
- 特性：可設計群體代理、任務分派、角色協調等多智能體場景
4. ReAct + Function Calling（OpenAI）
- 雖非完整協定，但以 function-calling API + prompt chain 組成輕量 agent 協同邏輯
- 應用：中小型 agent 流程、自動回應客服系統
📊 總結比較
🔮 前景展望：生態匯流還是協定碎裂？
協定標準將成為 AI 工業時代的「網路協議層」：
- 最理想情境：MCP 為感知橋梁，A2A 建立社交網，ACP 鋪設邊緣高速通道。
- 最壞情境：專屬協議碎裂開發體驗，阻礙模組化與跨域協作。
- 中間解法：開源橋接器與跨協定中介層（如 protocol mesh、agent gateway）可能成為主流解。
未來的 AI agent 不會是單點任務處理者，而是模組化、語意協調、自治共創的智能生物體。而協議設計，正是這些智慧生態系統的神經網絡與血管架構。
Ref.
https://modelcontextprotocol.io/
https://google.github.io/
Agent Communication Protocol (ACP) - IBM Research
