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Desktop、IDE插件客户端Client与服务器建立连接管理会话和路由消息服务器Server提供资源访问、工具调用等能力的独立服务。协议定义了四类核心交互原语资源Resources通过URI标识的数据如文件、API响应工具Tools可执行的动作如发送邮件、执行代码提示Prompts预设的提示模板或工作流采样Sampling服务器主动请求模型推理的机制。应用场景**开发工具集成**在IDE中通过自然语言查询数据库、调用部署工具开发工具集成在IDE中通过自然语言查询数据库、调用部署工具**自定义AI工作流**通过MCP用户可以将AI助手与外部数据源和工具连接构建个性化的AI工作流。**企业级自动化应用**在企业环境中MCP可以连接ERP、CRM等系统构建智能客服系统、自动化办公流程等实现流程自动化提高企业的运营效率。本地数据处理在隐私保护前提下分析用户设备内的文件。核心优势**统一接口**MCP提供了一种标准化的通信方式简化了AI助手与外部工具的交互过程。**安全性**通过MCP可以限制AI助手对资源的访问权限确保数据安全。**灵活性**MCP支持多种数据源和工具的集成能够适应不同的应用场景。采用CS架构的存在一定的局限性这种架构可能在Agent断开连接时限制通信难以支持大规模去中心化协作。ANPAgent Network Protocol当前的互联网基础设施虽然成熟但对于智能体网络的特定需求仍然缺乏最优的通信和连接解决方案。ANP的出现为智能体提供一种去中心化的协作方式。ANPAgent Network Protocol智能体网络协议是一种专为分布式智能体设计的开源通信协议旨在为智能体之间的连接、通信和协作提供标准化框架。ANP的设计以智能体为中心通过去中心化的身份认证和端到端加密通信确保数据安全和隐私保护。其目标是成为智能体互联网时代的“HTTP”为数十亿智能体构建一个开放、安全、高效的协作网络从而推动未来Agentic Web的发展。其设计受到Web3、语义网等技术影响它重点关注**去中心化身份**基于W3C DID标准实现智能体身份管理**协议协商**支持动态协商通信协议和交互规则**语义兼容**利用JSON-LD、RDF等技术实现数据语义对齐。技术架构ANP采用三层架构身份与加密层基于DID实现身份验证与数据加密元协议层定义协议协商机制如通信格式、QoS参数应用协议层实现具体业务逻辑如任务分配、资源调度。应用场景物联网协同跨厂商设备Agent的自主协作.在物联网场景中ANP可以实现大量设备之间的去中心化协作降低对中心服务器的依赖。**分布式AI训练**协调异构计算节点的资源分配**去中心化应用**支持智能合约与AI Agent的交互。**智能家居**可以实现不同品牌智能家居设备的无缝协作。例如智能灯、智能窗帘和智能音箱可以通过ANP直接通信无需依赖中心服务器。**智能驾驭**在自动驾驶领域ANP可以协调不同车辆的智能体之间的通信提高交通安全性和效率。核心优势去中心化智能体之间直接通信无需依赖中心服务器提高了系统的可靠性和安全性。高效协作通过ANP智能体可以快速响应彼此的请求提高协作效率。可扩展性ANP支持大量智能体的加入能够适应复杂的网络环境。P2P 架构和DID 认证让ANP更适合未来去中心化的Agent网络但隐私和权限控制仍是挑战。A2AAgent2Agent随着AI技术的发展不同来源的智能体需要相互协作。由于技术背景、开发框架和数据格式的差异智能体之间的通信和协作面临着诸多挑战A2A协议能够有效解决这一问题。A2AAgent2Agent智能体对智能体协议是一种开放协议专注于智能体之间的交互与协作。它允许不同来源、不同技术的智能体相互沟通安全地交换信息并协同执行复杂任务。A2A的核心目标是打破系统孤岛提升智能体的跨平台能力。该协议由Google于2025年4月9日推出旨在让不同框架和供应商的AI Agent能够相互通信和协作。A2A得到了Google以及超过50家技术合作伙伴的支持包括Atlassian、Salesforce和SAP其目标是解决企业级AI Agent的互操作性的问题。设计目标打破生态孤岛解决多Agent协作的协议不兼容问题支持长时任务处理耗时数小时至数天的复杂流程模态无关性兼容文本、音频、视频等多模态交互。技术架构A2A基于HTTP、SSEServer-Sent Events和JSON-RPC构建包含以下核心模块能力发现Capability Discovery通过Agent CardJSON元数据声明Agent能力任务管理Task Management以任务为单位管理多轮交互协作机制Collaboration支持Agent间消息传递与状态同步用户体验协商根据终端设备动态调整内容呈现方式。典型交互流程包括客户端Agent通过HTTP GET发现远程Agent能力通过SSE建立持久连接并发送任务请求远程Agent返回包含文本、表单、流媒体等内容的Message对象任务完成后生成Artifact如文件、结构化数据。应用场景**跨系统流程自动化**如招聘场景中协调简历解析、面试安排、背调等Agent**供应链管理优化**连接库存管理、物流调度、需求预测等Agent。A2A可以协调不同企业的智能体优化供应链流程。例如一个物流智能体可以与一个仓储智能体协作实时更新货物状态。**客户关系管理**语音助手、工单系统、知识库Agent的协同响应。在跨平台客户管理中A2A可以实现数据共享和协作。例如一个电商平台的智能客服可以与一个社交媒体平台的智能客服协作提供更全面的客户支持。**医疗健康**A2A可以协调不同医疗机构的智能体实现医疗数据的共享和协作。核心优势**跨平台协作**A2A支持不同技术背景的智能体之间的协作打破了系统孤岛。**灵活性**A2A允许智能体在非结构化模式下协作适应复杂任务需求。**安全性**A2A通过标准化的协议确保智能体之间的通信安全。A2A行业支持广泛适合企业级应用但可能受限于其专注于互操作性不如ANP灵活。A2A的推出也反映了行业对Agent互操作性的迫切需求。不仅限于技术层面还涉及企业应用的商业价值。例如A2A的合作伙伴包括众多企业服务提供商如Deloitte和PwC这表明其可能在企业数字化转型中扮演重要角色超出了单纯的技术协议的范畴。MCP、ANP、A2A的联系与区别联系共同目标MCP、ANP和A2A都致力于提升智能体的协作能力使其能够更好地完成复杂任务。互补关系MCP侧重于AI助手与外部工具的交互ANP提供去中心化的协作网络而A2A专注于跨平台协作。三者可以相互补充共同构建智能体协作生态。区别MCP、ANP和A2A的区别主要体现于核心理念、架构、身份认证、信息组织、应用场景和目标用户等维度下面这个表格每种协议体现了三种协议的主要特点和适用场景可以帮助大家理解并根据具体需求选择合适的协议。协同应用模式MCPA2A单个智能体通过MCP接入工具再通过A2A与其他Agent协作。例如客服AgentA2A节点接收用户请求通过MCP调用知识库工具检索信息通过A2A协调工单系统Agent创建服务工单。ANPA2AANP提供底层身份与通信保障A2A实现业务层协作。例如物流Agent通过ANP验证身份并协商通信协议使用A2A协议与仓储、运输Agent协调货物调度。未来发展趋势随着AI技术的不断进步MCP、ANP和A2A等协议和框架将逐渐成为智能体协作的标准。它们的融合将推动AI助手从单一工具向协作网络的转变为人类创造更加智能的未来。例如在未来的智能家居环境中MCP可以连接智能助手与各种家电设备ANP可以实现这些设备之间的去中心化协作而A2A可以确保不同品牌设备之间的兼容性。通过这种多层次的协作智能家居系统将变得更加智能和高效。其共同发展趋势可以体现为以下几点协议融合MCP可能扩展为A2A的工具调用层ANP或成为A2A的底层传输协议。安全增强零信任架构、同态加密等技术将被集成到协议栈中。边缘计算支持优化协议以适应物联网设备的低功耗、高延迟环境。标准化进程可能出现类似IETF的跨组织联盟推动协议标准化。具体到三种协议各自在未来的发展如下**MCP的未来**MCP被视为过渡性协议适合当前AI模型访问互联网资源的需求但其CS架构可能限制其在去中心化环境中的应用。未来可能需要演进以支持更多Agent协作功能否则可能被ANP或A2A取代。ANP的未来ANP的P2P架构和DID认证使其更适合未来 Agentic Web 的发展随着Agent网络的普及ANP可能成为去中心化协作的标准。Linked-Data的使用也可能推动语义理解和数据交换的标准化。**A2A的未来**A2A因Google和行业合作伙伴的支持有望成为企业级Agent互操作性的主导标准尤其在复杂工作流自动化中。其成功将取决于实际应用和行业采用率可能在短期内快速普及。整体而言AI Agent的协作将越来越依赖标准化协议MCPANP和A2A可能在不同层面发挥作用最终可能出现一个或多个主导协议。去中心化和自治将成为未来发展的重点ANP和A2A在这方面更具潜力。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】