智能体通信协议
MCP（Model Context Protocol）用于智能体与工具的标准化通信，A2A（Agent-to-Agent Protocol）用于智能体间的点对点协作，ANP（Agent Network Protocol）用于构建大规模智能体网络。这三种协议共同构成了智能体通信的基础设施层。
MCP：智能体与工具的桥梁
MCP（Model Context Protocol）由 Anthropic 团队提出，其核心设计理念是标准化智能体与外部工具/资源的通信方式。想象一下，你的智能体需要访问文件系统、数据库、GitHub、Slack 等各种服务。传统做法是为每个服务编写专门的适配器，这不仅工作量大，而且难以维护。MCP 通过定义统一的协议规范，让所有服务都能以相同的方式被访问。
MCP 的设计哲学是"上下文共享"。它不仅仅是一个 RPC（远程过程调用）协议，更重要的是它允许智能体和工具之间共享丰富的上下文信息。
A2A：智能体间的对话
A2A（Agent-to-Agent Protocol）协议由 Google 团队提出，其核心设计理念是实现智能体之间的点对点通信。与 MCP 关注智能体与工具的通信不同，A2A 关注的是智能体之间如何相互协作。这种设计让智能体能够像人类团队一样进行对话、协商和协作。
A2A 的设计哲学是"对等通信"。在 A2A 网络中，每个智能体既是服务提供者，也是服务消费者。智能体可以主动发起请求，也可以响应其他智能体的请求。这种对等的设计避免了中心化协调器的瓶颈，让智能体网络更加灵活和可扩展。 
核心概念：
- Agent Card：用于描述 Agent 基本信息的一段 json，包括名称、描述、能力、端点等。
- Message：用于在 Agent 之间交换信息用的结构体，包含消息 ID、发送者、接收者、内容等字段。
- Artifact：被调用的 Agent 的产物（答案），包含artifact ID、描述、名称、parts等字段。
- Part：Artifact 或者 Message 的组成部分，包含类型、内容。
- Task：被调用 Agent 根据请求所生成的任务，包含artifact、历史、状态等字段。
ANP：智能体网络的基础设施
ANP（Agent Network Protocol）是一个概念性的协议框架，目前由开源社区维护，还没有成熟的生态，其核心设计理念是构建大规模智能体网络的基础设施。如果说 MCP 解决的是"如何访问工具"，A2A 解决的是"如何与其他智能体对话"，那么 ANP 解决的是"如何在大规模网络中发现和连接智能体"。
ANP 的设计哲学是"去中心化服务发现"。在一个包含成百上千个智能体的网络中，如何让智能体能够找到它需要的服务？ANP 提供了服务注册、发现和路由机制，让智能体能够动态地发现网络中的其他服务，而不需要预先配置所有的连接关系。
如何选择合适的协议
目前的协议还处于发展早期，MCP 的生态相对成熟，不过各种工具的时效性取决于维护者，更推荐选择大公司背书的 MCP 工具。
选择协议的关键在于理解你的需求：
- 如果你的智能体需要访问外部服务（文件、数据库、API），选择 MCP
- 如果你需要多个智能体相互协作完成任务，选择 A2A
- 如果你要构建大规模的智能体生态系统，考虑 ANP
| 维度 | MCP | A2A | ANP |
|---|---|---|---|
| 设计目标 | 智能体与工具 / 资源的标准化通信 | 智能体间的点对点通信 | 大规模智能体网络的服务发现 |
| 通信模式 | 客户端-服务器（C/S） | 对等网络（P2P） | 对等网络（P2P） |
| 核心理念 | 上下文共享 | 对等协作 | 去中心化发现 |
| 适用场景 | 访问外部工具和数据源 | 智能体协作和任务委托 | 大规模智能体生态系统 |
| 扩展性 | 通过添加 MCP 服务器扩展 | 通过添加智能体节点扩展 | 支持动态扩展 |
| 实现状态 | 已有成熟实现（FastMCP） | 官方 SDK 可用 | 概念性框架 |