人工智能领域正迎来其下一个重大飞跃。在生成式AI主导多年后，2025年正成为代理式AI(AI Agent)的元年。与仅能响应提示并创造新内容的生成式AI不同，代理式AI系统功能更为强大。它们不仅能与人类互动，还能主动感知环境、独立决策并执行任务以实现特定目标。这一转变具有深远影响——生成式AI主要关注信息传递或内容生产，而代理式AI则关乎行动执行与协作赋能。这些系统被设计为协同工作，以团队形式而非孤立状态解决复杂的现实问题。
孤立AI系统的困境
尽管AI领域发展迅速，当今大多数AI解决方案仍处于孤立运行状态。传统上，企业为特定需求(如客户支持、欺诈检测或库存管理)构建独立的AI系统。这些系统难以相互通信，使用不同的数据格式，具有独特的信息交换方式，并遵循各自的操作协议。虽然这种方法对简单应用可行，但会导致碎片化、重复劳动和资源浪费。企业最终往往需要维护多个重叠系统，每个系统都需要独立的基础设施和专业知识，增加了复杂性和运营成本。
主要挑战在于集成。当企业希望不同AI系统协同工作时，面临重大技术障碍。例如，处理客户问题的聊天机器人无法轻松与跟踪订单的物流平台共享信息，欺诈检测工具也与风险评估工具独立运作。由于这些系统”语言不通”，连接它们通常需要昂贵且脆弱的定制解决方案，不仅降低效率，也使企业难以充分利用数据价值。
最新趋势使这些挑战更加明显。研究表明96%的企业计划在未来一年增加AI代理的使用，其中大多数认为这对保持竞争力至关重要。然而，这些AI代理需要无缝协调、数据共享和互操作性才能工作。如果不做改变，集成这些分散工具可能很快成为既昂贵又不可持续的负担。
代理协议的兴起
为解决AI孤岛日益严峻的挑战，AI社区正在开发代理协议——这些标准规则和接口使AI系统能够通信和协作。其核心理念是为”代理互联网”奠定基础，使代理能够相互发现、共享信息并协作，类似于早期互联网帮助全球计算机连接和交互的方式。
模型上下文协议(MCP)
由Anthropic于2024年底推出的模型上下文协议(MCP)正迅速成为连接AI系统与外部工具和数据源的标准。许多人称其为”AI的USB-C接口”，因为它用一个简单标准取代了众多不兼容系统。
过去，将AI系统连接到新工具或数据库需要为每个连接编写定制代码。MCP解决了这一问题——现在AI应用可以使用单一标准化协议访问许多不同数据源、API和服务，而无需特殊集成。AWS、IBM和Cloudflare等主要科技公司已采用MCP，OpenAI和Google DeepMind紧随其后。早期实施显示，使用MCP的企业报告自动化和生产力显著提升，有时工作流效率提高50%以上。
代理间协议(A2A)
MCP专注于连接AI系统与外部工具，而谷歌的代理间协议(A2A)则允许AI代理直接相互通信。2025年4月推出的A2A使自主AI代理能够相互发现、协商角色并协作完成复杂任务，且无需暴露其专有算法或敏感内部运作。这在商业环境中尤其宝贵，因为企业常使用不同供应商的AI解决方案并需要保护知识产权。
A2A引入了”代理卡片”概念——类似数字名片，描述代理能力及连接方式。这些卡片总结了每个代理的技能并提供连接细节。该协议还包括结构化系统来管理从分配到完成的整个协作过程。凭借对不同通信格式的内置支持，该协议提供了高度灵活性。Linux基金会决定采用A2A作为开放、供应商中立的标准，确保其保持广泛可访问性并持续推动行业创新。
代理通信协议(ACP)
IBM的代理通信协议(ACP)采用不同方法，专注于简单性和易用性。作为BeeAI平台部分开发并由Linux基金会管理，ACP使用REST API和JSON等熟悉的Web技术，使开发者即使没有深厚AI专业知识也能轻松使用。
ACP支持代理间实时(同步)和延迟(异步)通信，还包括内置发现功能，使代理即使在互联网访问受限或无访问环境中也能相互发现和连接。这种实用、低要求的特性使ACP成为希望实现代理协作而无需复杂设置企业的理想选择。
标准化AI通信的优势
采用代理协议是AI发展的重大里程碑。从孤立工具转向协作代理生态系统，企业可获得超越技术改进的收益。
增强互操作性：代理协议充当AI的通用翻译器。企业不再需要花费时间和资源为每个系统构建独特集成。相反，来自不同供应商、甚至用不同编程语言构建的AI代理现在可以通过共享标准轻松通信。这种互操作性水平使企业能够组合最佳可用解决方案，创建更灵活、适应性更强的AI环境。
提高效率和自动化：标准化协议可显著减少人工工作和重复劳动。当AI代理能够轻松协调时，许多曾经需要人工监督的常规任务现在可自动处理。早期采用者看到运营效率提升高达40%，因为工作流变得更顺畅、更少依赖人工协调。
改进安全与治理：标准化还带来许多安全优势。通过统一协议，更容易在整个AI工具生态系统中应用一致的身份验证、授权和审计规则，使企业更简单地满足合规和监管标准。当AI代理遵循相同安全规则时，其构建技术无关紧要。
加速创新：最令人兴奋的益处或许是创新推动。没有持续解决集成问题的负担，开发者可自由专注于构建新的有价值功能。这种每个代理、协议或工具都可重用和扩展的构建块方法，鼓励实验并加速跨行业AI进步。
克服实施挑战
尽管有这些优势，构建完全协作的AI生态系统并非没有挑战。安全与信任是主要关切——企业需要确保数据保持私密、系统保持可靠，并且在部署互连AI代理前满足所有合规要求。还存在技能人才短缺问题——代理式AI领域发展迅速，但没有足够专家满足日益增长的需求。此外，许多公司仍使用缺乏现代API或基础设施的旧有遗留系统，难以与AI代理顺利集成。
未来展望
实现代理式AI愿景，关键在于改善AI系统与其他工具和技术间的集成与通信。MCP、A2A和ACP等协议正成为AI协作的关键推动者。通过标准化通信，这些协议帮助创建更具互操作性、效率和安全的AI生态系统。从孤立的单一用途AI工具向互连代理的转变，将带来增强的自动化、更低的运营成本和加速的创新。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/dai-li-xie-yi-ru-he-chong-su-ai-kai-fa-ge-ju
