Agent框架协议“三部曲”：MCP、A2A与AG-UI的协同演进

纵观当前AI行业发展态势，基础模型训练领域正逐渐呈现集中化趋势，头部企业凭借资源优势形成显著优势；而在AI应用创新层面，却展现出百花齐放的活力，各类突破性应用持续涌现。在一个完整的AI应用体系中，用户、AI Agent与外部工具构成核心交互三角，如何实现三者间高效顺畅的通信，成为决定系统效能的关键所在。

本文将聚焦Agent框架的三大主流协议展开解析：MCP协议专注解决AI Agent与外部工具的交互难题；A2A协议致力于打通Agent之间的通信壁垒；AG-UI协议则着眼于实现AI Agent与前端应用交互的标准化。随着AI应用的深度渗透，这些协议作为重要的技术规范，正在重塑行业发展格局。下文将深入探讨其诞生背景、技术实现路径及在实际场景中的应用实践。

Agent 应用协议栈

来源：https://github.com/ag-ui-protocol/ag-ui

MCP协议：AI Agent与外部世界的"通用接口"

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）由Anthropic公司于2024年11月开源发布，自今年3月起迎来爆发式增长。3月27日OpenAI宣布在其Agent SDK中支持MCP，4月4日谷歌也在Gemini官方API文档中添加了MCP使用范例，至此海外三大AI巨头均已入局，推动MCP成为行业关注的焦点。

MCP Github Star History

来源：https://star-history.com

MCP的诞生与Function Calling技术的发展密切相关。2023年6月，OpenAI率先在GPT-4-0613和GPT-3.5-turbo-0613模型中引入Function Calling功能，使Agent具备了执行具体任务的能力------通过该功能，模型可根据上下文调用特定函数，实现知识库检索、实时信息查询、数学计算等操作。随后谷歌、Anthropic等厂商纷纷跟进，但不同模型的Function Calling在接口规范、数据格式等细节上存在显著差异，导致开发者需为不同模型单独适配函数声明、参数传递和响应解析等环节，极大增加了多模型集成的复杂度。

MCP协议的提出正是为解决这一痛点，它为模型提供了标准化的上下文管理方式，以及与外部工具、服务和数据交互的统一接口。形象地说，MCP就如同电脑的USB-C接口，大幅简化了各类外部设备的适配流程，使AI模型能够轻松调用多样化的数据源和工具。

MCP 架构示例图

*来源：*Norah Sakal on X https://x.com/norahsakal/status/1898183864570593663

需要注意的是，支持MCP的模型通常需要具备Function Calling能力，但后者并非唯一实现路径。理论上，只要模型能够理解和生成JSON-RPC、gRPC、RESTful API等结构化调用协议，即可实现MCP功能，其中Function Calling是目前最主流、最推荐的方式。

开发者快速体验MCP服务可遵循以下步骤：

准备MCP Host：目前主流工具包括Cursor、Windsurf、Cline等，本文以Cursor为例；
环境配置：由于MCP Server本质上是Node.js或Python程序，需先安装对应环境；
MCP配置：可从官方选择热门Server（如本地文件操作filesystem），在Cursor中添加配置（具体列表可参考https://github.com/modelcontextprotocol/servers）。

MCP Server 配置

完成配置后，在Cursor中选择Agent模式，即可通过自然语言进行本地文件操作。对于文件系统相关请求，Agent会自动调用filesystem的MCP Server工具，在获取用户授权后执行create_directory、write_file、search_files等操作：

MCP 操作效果

目前已有大量MCP Server服务可供使用，除Git、Playwright等热门工具外，国内互联网产品如支付宝、高德地图、阿里云无影AgentBay、12306等也推出了专属MCP Server。以无影AgentBay为例，用户申请服务Apikey并完成配置后，即可通过自然语言操作覆盖Linux、Windows、Android、浏览器等环境的云电脑。

AgentBay MCP Server使用示例

随着MCP生态的快速发展，mcp.so和smithery.ai等"集散地"已聚合数千个MCP Server。MCP实现了Agent对外部工具的"即插即用"，大幅减少重复开发工作，开发者可直接使用开源Server或自定义专属服务，显著提升工具接入效率。

A2A协议：Agent间协作的"沟通桥梁"

2025年3月，在MCP获得广泛关注之际，谷歌推出了作为其补充的A2A（Agent2Agent）协议。尽管两者都致力于通过开放标准化方式解决AI系统中不同单元的集成交互问题，但目标与作用域存在本质区别：MCP聚焦Agent与外部工具/数据的集成，属于Agent的"内部事务"；而A2A则专注于促进独立Agent间的通信，助力不同生态系统的Agent实现有效协作。

Agentic Application 示例

*来源：*https://a2aprotocol.ai/

以"黄牛协作网络"为例：朋友圈中的"黄牛总代"整合了各领域资源，包括演唱会抢票、医院挂号、热门商品代购等，每个领域的黄牛可视为独立Agent。MCP协议相当于连接这些Agent与其专用工具（如抢票脚本）的纽带；而A2A协议则是总代与各领域黄牛之间的协作规则------当用户提出"需要一张周杰伦演唱会门票"的需求时，基于A2A协议，Agent间可进行双向沟通（如确认日期、价位、区域等），不断优化执行方案直至达成目标。

作为开放协议，A2A重点解决Agent间通信在用户与企业交互中的核心挑战，其主要功能特性包括：

A2A 协议示例

*来源：*https://a2aprotocol.ai/

标准化消息格式：为Agent创建统一"语言"，确保清晰表达需求与响应；
发现机制：使Agent能"搜索"并了解其他Agent的能力，自主选择协作对象；
任务委派框架：支持Agent将复杂任务分解后，分配给最擅长的其他Agent处理；
能力广告：允许Agent"宣传"自身特长，形成高效的服务市场；
安全和访问控制：类似门禁系统，确保只有授权Agent可进行通信，防范信息泄露。

A2A协议涉及三个核心角色：User（用于认证与授权）、Client Agent（任务发起者）、Server Agent（任务执行者）。Client与Server以任务为粒度进行通信，每个Agent可同时承担两种角色。其典型工作流程如下：

A2A 典型工作流

值得关注的是，多Agent系统（Multi-Agent System, MAS）被视为Agent技术的重要发展方向，因其更适合解决复杂问题求解、分布式任务处理、社会系统模拟等场景。在这类系统中，每个Agent专注于特定领域，通常集成不超过10个工具，团队协作高度依赖推理能力（目前成功率仍低于50%）。例如股票分析团队中，可能需要一个Agent专注数据解析，另一个提供操作建议。

不过2025年的MAS系统仍处于发展初期，业内对于单Agent与多Agent的优劣存在较多争议。由于MAS系统的设计与协调机制复杂度高，行为难以预测和控制，目前更适合研究探索而非大规模生产应用，这也导致A2A协议的普及速度不及MCP。

AG-UI协议：Agent与用户界面的"交互标准"

AG-UI（Agent-User Interaction Protocol，智能体用户交互协议）由CopilotKit团队于2025年5月发起并开源，旨在解决AI Agent与前端应用之间的交互标准化问题，提供轻量级、事件驱动的开放协议，实现两者的实时双向通信。其工作流程如下：

客户端通过POST请求发起AI Agent会话；
建立HTTP流（如SSE或WebSocket）实现事件实时传输；
每个事件包含类型和元信息，用于标识与描述内容；
AI Agent以流式方式持续向UI端推送事件；
UI端根据接收的事件动态更新界面；
UI端可反向发送事件或上下文信息，供Agent实时处理。

AG-UI 工作流示例

图来源：https://webflow.copilotkit.ai

AG-UI协议的核心在于事件定义，主要包括：

文本消息事件（TEXT_MESSAGE_）：支持实时流式文本生成，模拟类似Copilot的打字效果；
工具调用事件（TOOL_CALL）：管理完整的工具调用生命周期；
状态管理事件（STATE）：实现客户端与服务端的状态同步；
生命周期事件（RUN* / STEP_）：控制代理执行的整个生命周期。

这些事件类型体现了AI Agent系统的核心需求：流式处理、状态管理、工具集成、错误处理与可扩展性。协议设计既兼顾技术实现效率，又注重用户体验流畅性，为现代AI应用系统提供了重要参考。

目前AG-UI协议官方已推出Python SDK和TypeScript SDK。以Python为例，开发者可通过ag-ui-protocol包的ag_ui.core模块生成协议事件，无需手写JSON。核心事件定义于ag_ui.core.events，支持通过TextMessageStartEvent、TextMessageContentEvent、TextMessageEndEvent等类构造事件，再通过.model_dump_json()方法输出。

借助Cursor工具，可基于AG-UI协议快速实现服务端与客户端代码。调试时，配置BrowserTools MCP Server后，Cursor能通过调用MCP工具定位和调试浏览器行为，经过几轮交互即可完成简单的前后端应用开发：

Cursor 使用 BrowserTool 的自动调试

AI代码率100%的前后端服务

总结：构建Agent系统的基础设施

综合来看，三大协议从不同维度构建了Agent系统框架的基础设施：

MCP为Agent配备了与外部世界交互的"手脚"，A2A让Agent拥有了协作伙伴，AG-UI则为Agent提供了面向用户的"落地入口"。三者协同推动Agent系统从单智能体向多智能体演进，既提升了底层技术能力，又优化了上层用户体验。这些协议的开放性与兼容性，正不断激发AI创新应用与跨界协作的无限可能，为行业发展注入持续动力。

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