本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文中我还会放入一些相关技术文档，帮助大家更好的学习。

随着Agentic AI协议的演进，AI系统正从单体模型向多代理协作生态转型。今天我将深度解析四大核心协议的技术特性与应用场景，希望能帮助到各位。

一、Agentic AI协议的核心价值Agentic AI协议定义了AI代理与工具、数据及其他代理的标准化交互框架，解决三大关键问题：

​​上下文共享​​：支持历史状态与意图的连续性传递​​工具互操作性​​：实现API/数据库的无缝调用​​协作机制​​：提供任务分配、动态路由与信任建立基础二、四大协议技术解析2.1 模型上下文协议（MCP）​​设计目标​​：增强单代理与外部资源的交互能力

​​核心技术​​：

JSON-RPC工具调用接口（支持API/数据库集成）长期记忆跟踪（维持多轮对话状态）目标管理及自我反思机制 ​​适用场景​​：代码语言：javascript复制# MCP工具调用示例（天气数据获取）

async def get_weather():

return await mcp_agent_app.call_tool(

tool="get_weather",

arguments={"location": "New York"}

)2.2 代理到代理协议（A2A）​​设计目标​​：实现企业级多代理点对点协作

​​核心技术​​：

Agent Card元数据定义（身份/能力/服务端点）HTTPS加密通信通道跨生态系统互操作性支持 ​​适用场景​​：2.3 代理通信协议（ACP）​​设计目标​​：构建逻辑严密的协商机制

​​核心技术​​：

基于FIPA ACL的行为动词（Request/Inform/Propose）角色分配与对话状态机低延迟边缘计算优化 ​​适用场景​​：2.4 代理网络协议（ANP）​​设计目标​​：建立去中心化代理生态

​​核心技术​​：

DID分布式身份认证JSON-LD语义数据描述P2P动态发现与容错机制 ​​适用场景​​：ps：由于文章篇幅有限，对MCP不是太了解的粉丝朋友，我这里整理了一份很详细的技术文档，帮助各位更好的学习，粉丝朋友自行领取《 MCP 技术详解》

三、协议对比与选型指南维度

MCP

A2A

ACP

ANP

​​核心能力​​

工具集成

点对点协作

逻辑协商

去中心化网络

​​发现机制​​

工具注册表

Agent Card

会话路由

DID发现

​​适用场景​​

智能编码助手

企业工作流

供应链管理

跨组织代理市场

​​安全方案​​

OAuth 2.0

企业级签名

角色认证

加密签名

四、总结根据当前协议发展，未来将呈现三大方向：

​​协议融合​​：A2A与ANP正探索身份认证互操作性​​性能优化​​：ACP针对边缘设备推出轻量级版本​​标准化进程​​：IEEE已启动Agentic AI协议工作组作者建议：各位粉丝朋友需根据场景需求选择协议——深度工具集成选MCP，企业协作选A2A，强逻辑场景用ACP，开放生态建ANP。

好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。