人工智能通信协议三种协议：MCP协议、A2A协议、AG-UI协议是什么

引言：为什么AI智能体需要"通信协议"？

想象一下：你让智能助手规划跨国旅行，它需要调用航班预订Agent、酒店Agent、翻译Agent，还要实时展示行程给你------这个过程中，工具调用的标准化 （AI怎么"用工具"）、智能体间的协作 （AI怎么"对话"）、用户界面的实时同步（AI怎么"展示"），缺一个环节都玩不转。

2024年以前，这些环节都是"各自为战"：OpenAI的Function Calling、Anthropic的Claude Tools、Google的Agent API，每个厂商都搞一套标准。直到2024年底至2025年，三大协议相继登场，才让AI智能体真正有了"通用语言"：

• MCP协议：解决"AI-工具"通信，让智能体像插USB设备一样调用外部能力，解决了AI Agent和外部工具交互问题。
• A2A协议：解决"AI-AI"通信，让不同厂商的智能体无缝协作，解决Agent间通信问题
• AG-UI协议：解决"AI-用户"通信，让智能体与界面实时双向交互，解决AI Agent与前端应用之间的交互标准化问题。

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接下来，咱们逐个拆解这三大协议的技术细节和实战价值。

一、MCP协议：AI智能体的"USB接口"，让工具调用标准化

MCP协议的定义

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 由Anthropic在2024年11月推出，2025年3月更新至2025-3-26版，定位是AI模型与外部工具/数据源的通用交互标准。简单说，MCP就是给AI智能体设计的"USB接口"------不管是数据库、API接口还是本地文件，只要遵循MCP标准，智能体就能即插即用。

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MCP技术架构：客户端-主机-服务器三层模型

MCP采用客户端-主机-服务器架构，核心组件包括：

• 主机（Host） ：运行LLM的应用（如Claude Desktop、IDE插件），负责权限控制和用户授权
• 客户端（Client） ：主机内的连接器，与服务器建立1:1有状态会话
• 服务器（Server） ：提供具体能力的服务（如数据库查询、文件操作），暴露资源、工具、提示词三类核心功能

通信基于JSON-RPC 2.0，支持两种传输方式：

• 本地通信：通过stdio（标准输入输出）实现进程内低延迟交互
• 远程通信：通过Streamable HTTP（取代旧版HTTP+SSE）支持流式传输和批处理请求

MCP核心特性：从资源访问到安全控制

MCP的强大之处在于标准化工具调用全流程，核心特性包括：

（1）四大核心功能模块

• 资源（Resources） ：只读数据访问，如本地文件、数据库行（通过URI标识，如file://config.json）
• 提示词（Prompts） ：预定义模板，如"生成SQL查询语句：{user_question}"
• 工具（Tools） ：可执行函数，如发送邮件、执行代码（需用户显式授权）
• 采样（Sampling） ：服务器主动请求模型推理，支持递归LLM交互

（2）企业级安全机制

MCP在2025年版本中强化了安全框架，包括：

• OAuth 2.1授权：严格的身份验证和权限控制
• 用户同意机制：工具调用前必须获得用户批准（如"是否允许删除文件？"）
• 数据最小化：仅传输必要上下文，服务器无法读取完整会话历史

（3）动态发现与热插拔

客户端可通过tools/list请求查询服务器能力，新增工具时自动通知客户端，实现"即插即用"。例如，当高德地图MCP Server新增"路线规划"工具时，智能体无需重启即可调用。

MCP应用场景：从开发工具到企业自动化

MCP已在多个领域落地，典型场景包括：

• IDE智能开发：在VS Code中通过自然语言调用Git工具提交代码、查询API文档
• 企业数据查询：连接ERP系统，用自然语言生成销售报表（如"显示Q1华东区销售额"）
• 本地隐私计算：在用户设备内分析文件（如简历解析），数据不离开本地

快速MCP服务

可以看星哥之前写的文章什么是MCP？技术原理是什么？教你15分钟配置本地MCP服务

三个步骤 1.准备MCP Host 、2、环境配置 3、MCP配置

1. 准备MCP Host：目前市面上已有不少MCP的客户端，用的比较多的工具包括Cursor、Windsurf、Cline等，Cline为例，介绍MCP的使用;
1. 环境配置：MCP Server 本质上就是Node.js或者Python程序，所以在配置 MCP 前，用户需要安装 Node.js（包含 npm 或 npx）和 Python 环境;
1. MCP配置：可以在MCP官方选择一个热门的MCP Server

二、A2A协议：智能体间的"普通话"，让跨组织协作成为可能

A2A定义和核心目标

来自： 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.

翻译

A2A 协议是一项开放标准，它能让人工智能代理在不同平台和框架间进行通信与协作，而不受其底层技术的限制。该协议旨在通过支持真正的多代理场景，最大限度地发挥智能代理的优势。

A2A（Agent2Agent Protocol） 由Google在2025年4月推出，是首个专为AI智能体间通信设计的开放标准。它解决的核心问题是：不同组织、不同框架开发的智能体，如何像人类团队一样协作？

MCP解决的是Agent和外部工具/数据的集成；而A2A致力于促进独立Agent间的通信，帮助不同生态系统的Agent沟通和协作。

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举个例子：你的旅行Agent需要协调航班Agent（查机票）、酒店Agent（订住宿）、翻译Agent（实时翻译）------没有A2A时，这些Agent就像"各说各话"；有了A2A，它们能通过统一协议协商任务、共享状态。

技术架构：从Agent Card到任务生命周期

A2A基于JSON-RPC 2.0+HTTP(S) ，核心机制包括：

（1）Agent Card：智能体的"名片"

每个A2A智能体需提供Agent Card（JSON格式），包含：

• 身份信息（名称、版本、描述）
• 能力列表（支持的任务类型、模态，如"文本+文件"）
• 通信端点（URL、支持的传输方式：SSE/WebSocket）
• 认证要求（如OAuth 2.0、API Key）

客户端通过/.well-known/agent.json访问Agent Card，实现智能体自动发现（类似人类交换名片）。

（2）任务生命周期管理

A2A将任务状态标准化为5种：submitted（已提交）→working（处理中）→input-required（需输入）→completed（完成）/failed（失败）。支持三种交互模式：

• 请求/响应：适用于简单查询（如"查询天气"）
• 流式传输：通过SSE推送实时进度（如"酒店搜索中：已找到3家符合条件"）
• 推送通知：通过Webhook回调异步结果（如"航班预订成功"）

A2A协议如何工作

A2A通过结构化过程促进"客户端"代理与"远程"代理之间的通信

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图：a2aprotocol.ai/

核心特性：多模态支持与企业级安全

（1）多模态数据交换

A2A支持TextPart（文本）、FilePart（文件）、DataPart（结构化数据） 三类消息内容，例如：

• 客户服务场景：用户上传故障照片（FilePart）+ 语音描述（AudioPart），智能体返回维修建议（TextPart）+ 预约表单（DataPart）

（2）安全与互操作性

• 传输加密：默认TLS 1.3，支持双向认证
• 权限粒度：细到"只读/可写"的工具权限描述（如标记"删除文件"为破坏性操作）
• 厂商中立：基于HTTP等现有标准，已获Atlassian、Salesforce、SAP等50+企业支持

应用场景：从旅行规划到企业自动化

A2A已在多个复杂场景落地，典型案例包括：

（1）跨平台旅行规划

用户向主Agent提出"规划东京5日游"，主Agent通过A2A调用：

• 航班Agent：查询并预订机票
• 酒店Agent：根据预算推荐住宿
• 翻译Agent：生成日语行程单
• 天气Agent：实时同步东京天气

（2）企业销售流程自动化

销售Agent通过A2A与财务Agent协作：

1. 销售Agent生成报价单（调用产品数据库MCP Server）
1. 财务Agent审核价格（调用ERP系统MCP Server）
1. 双方通过A2A交换结构化数据（JSON格式报价单），自动完成开票

三、AG-UI协议：智能体与用户的"交互桥梁"，让界面响应实时化

定义与核心目标

AG-UI（Agent-User Interaction Protocol） 由CopilotKit在2025年5月推出，定位是AI智能体与前端应用的实时交互标准。简单说，AG-UI解决的是"智能体生成的内容如何高效展示给用户"的问题------比如AI写代码时逐字流式输出、工具调用时实时显示进度。

docs.ag-ui.com/introductio...

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.

翻译

AG-UI 通过一种开放协议，对前端应用程序与人工智能代理的连接方式进行了标准化。可以将其视为人工智能驱动系统的 "通用翻译器"------ 无论某个代理使用何种 "语言"，AG-UI 都能确保通信流畅无阻。

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技术架构：事件驱动的轻量级设计

AG-UI采用事件驱动架构 ，核心特点是流式JSON事件传输，架构包括：

• 前端应用：网页/App，通过AG-UI客户端接收事件
• 智能体：后端AI服务，生成事件流（如文本消息、工具调用）
• 传输层：支持SSE（简单场景）、WebSocket（双向交互）、Webhook（异步通知）

核心创新是16种标准化事件，覆盖五大场景：

• 生命周期事件 ：run_started（任务开始）、run_finished（任务结束）
• 文本消息事件 ：text_message_content（流式文本块）、text_message_end（消息结束）
• 工具调用事件 ：tool_call_start（工具开始执行）、tool_call_end（工具返回结果）
• 状态更新事件 ：state_delta（增量更新应用状态，如表单数据）
• 错误处理事件 ：error（异常信息）、cancellation（任务取消）

核心特性：从实时流到双向交互

（1）真正的双向通信

AG-UI打破传统"请求-响应"模式，支持智能体主动推送 和用户实时反馈。例如：

• AI生成报告时，前端通过text_message_content事件逐段显示
• 用户可发送user_input事件打断生成："这里需要补充2024年数据"

（2）框架无关与低侵入性

AG-UI不绑定特定前端框架，提供Python/TypeScript SDK，现有系统只需适配事件格式即可接入。例如：

• React应用通过@ag-ui/client监听事件，实时更新DOM
• LangGraph/CrewAI等智能体框架，通过中间件将内部事件转换为AG-UI格式

应用场景：从智能客服到协作编辑

（1）实时协作编辑

AG-UI让AI生成内容像"人类打字"一样自然：

• 用户在文档中输入"写一段产品介绍"，AI通过text_message_content事件逐字推送，延迟<100ms
• 同时发送state_delta事件更新字数统计、保存草稿

（2）智能客服系统

传统客服界面需要刷新才能看到新消息，AG-UI通过事件流实时同步：

• 客服Agent调用知识库（MCP协议），同时通过tool_call_start事件显示"正在查询订单..."
• 结果返回后，通过text_message_content推送给用户，无需页面刷新

四、三大协议对比：各有所长，协同互补

很多朋友问："MCP、A2A、AG-UI是不是竞争关系？" 其实它们覆盖了AI交互的不同维度，就像"USB（MCP）+ 以太网（A2A）+ HDMI（AG-UI）"，缺一不可。下面用表格直观对比：

维度	MCP协议	A2A协议	AG-UI协议
核心定位	AI-工具通信	AI-AI通信	AI-用户界面通信
通信对象	主机-服务器	智能体-智能体	智能体-前端应用
传输方式	JSON-RPC 2.0（stdio/HTTP）	JSON-RPC 2.0（HTTP/SSE）	事件流（SSE/WebSocket）
关键特性	资源/工具/提示词标准化	Agent Card/任务生命周期	16种标准事件/状态增量同步
典型场景	数据库查询、文件操作	旅行规划、跨部门协作	实时聊天、协作编辑
安全重点	用户授权、数据隐私	身份认证、权限粒度	前端状态加密、输入验证

五、未来趋势：协议生态如何重塑AI应用？

从"单打独斗"到"协同网络"

三大协议正在形成完整的AI交互栈：

• 底层：MCP连接工具（如数据库、API）
• 中层：A2A实现智能体协作（如分工处理复杂任务）
• 上层：AG-UI负责用户体验（如实时界面同步）

例如，企业级智能客服系统可能同时用到：

• MCP调用CRM数据库查询用户订单
• A2A协调"技术支持Agent"和"退款Agent"
• AG-UI向用户实时展示处理进度

挑战与机遇

• 标准化与兼容性：不同厂商对协议的实现可能存在差异（如A2A的Agent Card字段扩展），需社区推动统一测试套件
• 安全与隐私：多智能体协作可能导致数据泄露，需强化"数据最小化"和"端到端加密"
• 开发门槛降低：MCP/A2A/AG-UI的SDK和开源工具（如mcp.so、AG-UI Dojo）将让中小团队也能构建复杂智能体系统

结论：AI智能体的"语言革命"才刚刚开始

从MCP的工具调用标准化，到A2A的智能体协作，再到AG-UI的人机交互优化，三大协议正在为AI智能体构建一套完整的"语言体系"。对于开发者来说，这意味着更少的适配工作、更高的复用率 ；对于用户来说，这意味着更流畅的体验、更强大的功能。

如果你正在构建AI智能体系统，不妨从这三大协议入手：先用MCP打通工具调用，再通过A2A连接其他智能体，最后用AG-UI打造丝滑的用户界面。相信随着协议生态的成熟，AI智能体将真正从"单打独斗"走向"协同作战"，为我们带来更高效的工作和生活方式。

最后，你觉得哪个协议最能解决你当前的痛点？欢迎在评论区留言，咱们下期再见！

（参考官方文档：MCP、A2A、AG-UI）