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在日益强大的 AI 模型发展成为头条新闻之际，最大的挑战在于让智能体进行沟通。如今，我们拥有所有这些有能力的系统，但它们都在说不同的语言。这就像是一座数字巴别塔，阻碍了 AI 所能实现的真正潜力。为了向前发展，我们需要一种通用语言；一种能让这些不同系统连接和协作的通用翻译器。
一些竞争者已经站出来，各自有自己解决这个沟通难题的想法。Anthropic 的模型上下文协议（MCP）就是其中的一个重要名称。它试图为 AI 模型创建一种安全且有组织的方式来使用外部工具和数据。MCP 之所以受欢迎，是因为它相对简单且有一家主要的 AI 公司支持。然而，它实际上是为单个 AI 使用不同工具而设计的，而不是为一组 AI 一起工作而设计的。
这就是其他协议如代理通信协议（ACP）和代理到代理协议（A2A）发挥作用的地方。ACP 是 IBM 的一个开源项目，旨在让 AI 代理像对等体一样进行通信。它基于开发者已经熟悉的熟悉的网络技术，易于采用。这是一个灵活而强大的解决方案，允许以更分散和协作的方式处理 AI。
与此同时，谷歌的 A2A 协议采取了略有不同的方法。它旨在与 MCP 一起工作，而不是取代它。A2A 专注于一组 AI 如何在复杂任务上协同工作，来回传递信息和责任。它使用“代理卡”系统，就像数字名片一样，帮助 AI 相互查找和理解。
这些协议之间的真正区别在于它们对 AI 代理未来沟通方式的愿景。MCP 适用于一个单个强大的 AI 处于中心，使用各种工具完成任务的世界。ACP 和 A2A 则是为分布式智能而设计的，其中一组专业的 AI 一起工作来解决问题。
AI 的通用语言将为一个全新的可能性世界打开大门。想象一下，一组 AI 一起工作设计新产品，一个代理处理市场研究，另一个代理进行设计，第三个代理处理制造过程。或者一个医疗 AI 网络协同分析患者数据并制定个性化治疗计划。但我们还没有达到那个阶段。“协议之争”正在全面展开，确实存在我们可能最终会比现在更加碎片化的风险。未来 AI 如何沟通可能不会是一种一刀切的解决方案。我们可能会看到不同的协议，每个协议都用于其最擅长的事情。有一件事是肯定的：弄清楚如何让 AI 相互交流是该领域下一个重大挑战之一。