2025/05/27 匯報人王昕··ln協議發展歷程與生態圖譜2024年11月25日，Anthropic正式發布模型上下文協議（MCP），為大語言模型與外部數據源和持該協議，MCP生態進入規模化應用。截至2025年3月，已有超1000個基于MCP協議構建的社區ln為什么會出現MCP協議：MxN問題M+N問題lnMCP與FunctionCalling對比可以通過標準化的MCPServer結構集成LLM廠商（OpenAI,Google,Claude,DeepSeek）服務提供商Servers：提供上下文，工具，提示給板創建能夠動態適用于多種使用場景的接口。創建理解數據和交互過程的上下文的API。在寫實現Code之前，先創建能夠動態適用于多種使用場景的接口。創建理解數據和交互過程的上下文的API。在寫實現Code之前，先定義好API協議。創建能夠表示復雜關系和工作流機制的接保證不同的交互干系人都理解API的結構和ln支持MCP的服務發展很快，類似Kubernetes生態各種MCPServer的注冊ln官方MCPSDK——PythonSDK定義Agent的參數列舉可用工具ln官方MCPTypeScriptSDK——適合于Node.js應用開發定義Agent的工具lnLangChain框架——通過LangChainMCPAdapters適配通過LangChainMCPAdapters將MClnAgent實現示例——服務器端實現查詢天氣和加法計算通過wttr獲取天氣服務lnAgent實現示例——客戶端實現創建Agent客戶端連接對應的LLM大模型詢問Agent關于天氣的問題詢問Agent關于加法的問題詢問Agent關于加法的問題ln啟動Agent應用詢問問題使用天氣查詢工具ln官方MCPSDK——融合了FastMCP1.0的PythonSDK定義Agent的參數定義工具的調用ln官方MCPPythonSDK——融合了FastMCP1.0的PythonSDK定義Agent的參數定義工具的調用lnFastMCP框架——FastMCP2.0框架再進一步演化支持更多功能ln比較不同的MCP開發框架ln簡單快捷的MCP開發框架——FastMCP自建ln什么是A2A（Agent-2-Agent）協議A2A是一種開放協議，A2A是一種開放協議，旨在實現不同智能體之間的直接互通與協作。A2A協議由谷歌推出，旨在讓AIAgent能夠跨云、跨平臺、跨組織邊界進行協作，實現高效通信和安全數據交換。為了讓AI代理通過Agent2Agent(A2A）協議進行協作，它們首先需要相通過AgentCard標準化了代理自我描為了讓AI代理通過Agent2Agent(A2A）協議進行協作，它們首先需要相通過AgentCard標準化了代理自我描AgentCardA2A通過基于能力的AgentCard實現點AgentCard標準化使得不同智能體能夠清晰展示自身能力，方便其他智能體發現和協作。例如在企業招聘流程中，不lnA2A協議中能力Card的示例AirbnbAgent的Card定義lnA2A協議的能力lnACP（AgentCommunicationProtocol）協議的示例架構lnANP（AgentNetworkProtocol）協議核心特性ANP協議的特點u去中心化(Decentralization):智能u互操作性(Interoperability):不同u利用現有Web基礎設施lnANP協議的Agent描述ANP協議Agent描述的內容u基本信息（名稱、描述、創建者等）u身份驗證方法u提供的服務和產品u支持的交互接口u能力描述。ln比較不同的Agent協議持-能力發現：通過“AgentCard”中lnAgent協議發展的展望從競爭到協作多種AI智能體協議起初存在競爭關系，未來可能會走向分層協作，各自專注細分領域，實現優勢互補。MCP協議已經得到已有Software/SaaS工具的廣泛支持，但是MCP協議目前只支持Tooling的調用，未來是否能融合其他協議的能力有待觀察。MCPServer實現要走向微服務化。A2A也得到了非常大的認可A2A未來是跟MCP互補并存，還是被吸收入MCP有待觀察，但其主要能力一定會被傳承。ACP和ANP都介紹了非常好的能力，但是協議設計比較學術化，支持的廠商不是特別多，期望未來其優秀能力能被吸收。ln如何評估AgenticAI場景的價值高容量高容量/交互次數/高重復率/數據點多。例如，檢查數十萬張發票的賬單問題、客戶支持工單分類、↓↓果，則必須設置人機協同和其他風險護欄，從而使代理解決方案的↓ln主要的跨行業AgenticAI應用案例?協助員工預訂商務旅行?與Tripadvisor、Outlook和SharePoint集成?通過Teams聊天或電子郵件預訂?使用OCR收集收據?自動提交和跟蹤費用報告入職?為新員工提供個性化的入職助手?使用基于SharePoint的HR數據的?提供相關培訓材料?安排入職培訓并設置軟件帳戶?監控任務完成情況并確保高效入職?通過引用歷史記錄和產品手冊來診斷?提供量身定制的解決方案或通過自動化工作流程進行升級?創建工單并安排后續行動?更新CRM記錄，增強未來支持?來自數據湖和數據倉庫的分析數據?以自然語言響應用戶請求?生成見解、可視化并通過Teams或電子郵件發送?自動化數據處理，以便實時、輕松地做出決策ln主要的行業AgenticAI應用案例?支持醫學研究工作流程并提高運營效率?自動化臨床作的數據輸入和檢索?通過數據分析自動化加強藥物開發研究?對能源生產設備實施預測性維護?通過自動化代理工作流程增強計劃作?自動化供應商協調和維護跟蹤等流程?自動預訂、行程規劃和客戶查詢?自動化客戶支持并提供個性化的旅行推薦?通過Agent支持的禮賓服務增強客戶參與度?協助App用戶定位商品并提供個性化購物推薦?通過代理增強庫存和商店運營?用于管理各種商店運營的多代理系統ln總結MCMCP開發實踐：FastMCP框架簡單易用，已經融合進入官方SDK。計，像Kubernetes一樣得到廣發接受和支持。AIAIAgent協議生態比較：主要有