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AI Agent"社交網絡"來了!最新研究揭示AI Agent通信協議全景圖

發布于 2025-5-6 07:15
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就像互聯網需要TCP/IP和HTTP協議一樣,AI Agent之間的協作也需要標準化的通信協議。本文帶你深入了解AI Agent協議的現狀與未來,看看學術界是如何構建Agent之間的"社交網絡"的。


AI Agent"社交網絡"來了!最新研究揭示AI Agent通信協議全景圖-AI.x社區圖片

1、AI Agent通信協議:打破信息孤島的關鍵一步

你有沒有想過,當ChatGPT、Claude這些AI助手需要互相交流、協作時,它們該如何"對話"?

隨著大語言模型(LLM)的迅猛發展,各種AI Agent已經廣泛應用于客戶服務、內容創作、數據分析甚至醫療輔助等領域。然而,當這些智能體需要與外部工具交互或者彼此協作時,一個嚴峻的問題浮現出來:缺乏標準化的通信協議。

就像早期互聯網被各種不兼容系統和有限連接所分割一樣,當前AI Agent生態系統也面臨著類似的"孤島化"困境。回顧歷史,TCP/IP和HTTP協議不僅僅解決了技術問題,更開啟了全球連接、創新和價值創造的前所未有時代,徹底改變了人類社會。

同樣地,統一的Agent通信協議不僅能解決當前的互操作性問題,更有望創造出一個革命性的"智能網絡",讓不同形式的智能能夠在系統間自由流動,從而產生比任何單一組件更強大的集體智能。


AI Agent"社交網絡"來了!最新研究揭示AI Agent通信協議全景圖-AI.x社區圖片

2、Agent協議的兩大分類:上下文獲取與Agent間交互


AI Agent"社交網絡"來了!最新研究揭示AI Agent通信協議全景圖-AI.x社區圖片

研究者首次提出了一個系統化的二維分類框架來組織各種Agent協議:

第一維度:面向對象類型

(1)上下文導向協議:幫助Agent獲取外部數據、調用工具和服務

(2)Agent間協議:促進不同Agent之間的交流與協作

第二維度:應用場景

(1)通用型協議:適用于廣泛的場景和多種類型的Agent

(2)領域特定協議:針對特定領域或使用場景進行了優化


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3、上下文導向協議:Agent的"外腦"

盡管LLM具有強大的語言理解和推理能力,但它們無法僅依靠內在知識來應對復雜查詢。因此,Agent通常需要自主決定何時以及調用哪些外部工具,并通過這些工具執行操作來獲取必要的上下文。

早期開發中,Agent的工具使用能力通常是通過格式化的函數調用數據集來微調實現的。然而,由于缺乏標準化和統一的上下文導向協議,這種方法面臨著多重挑戰。

模型上下文協議(MCP)是一種開創性的通用型上下文導向協議,由Anthropic開發。它提供了一種標準化方法,使Agent能夠更簡單、可靠地連接到外部數據、工具和服務。MCP的核心架構包括四個組件:

(1)Host:指LLM Agent,負責與用戶交互,理解和推理用戶查詢,選擇工具,發起策略性上下文請求

(2)Client:連接到Host,提供可用資源的描述,并負責發起執行上下文請求

(3)Server:連接到資源,為客戶端提供所需上下文

(4)Resource:指數據、工具或服務等資源

MCP通過引入公開標準化的調用協議,將工具使用與特定基礎LLM提供商和上下文提供商接口解耦,從而解決了LLM生態系統中的碎片化問題。此外,MCP通過將工具調用與LLM響應解耦,增強了隱私和安全性,使敏感信息可以保持在本地,從而降低數據泄露風險。

4、Agent間協議:構建Agent的"社交網絡"

隨著LLM和Agent技術的發展,多Agent協作越來越受到關注。在某些大規模、復雜且內在可分解或分布式的任務中,多Agent方法可以提高效率,降低成本,并提供更好的容錯性和靈活性。

目前已提出的Agent間協議包括:

(1)Agent Network Protocol (ANP):由開源技術社區開發,旨在實現各種異構領域Agent的互操作性

(2)Agent2Agent Protocol (A2A):Google提出的Agent協作協議,旨在實現無縫的Agent協作

(3)Agora:利用LLM在自然語言理解、代碼生成和自主協商方面的能力,使Agent能夠根據上下文采用不同的通信協議

這些協議雖然都聚焦于Agent之間的交互,但在問題領域、應用場景和實現策略上各有不同。


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5、Agent協議的評估維度:不只是性能和功能

在快速發展的Agent通信協議領域,靜態的性能或功能比較很快就會過時。例如,MCP在2024年11月引入時最初缺乏對HTTP和認證機制的支持,但到2025年初,它已經融合了HTTP Server-Sent Events (SSE)和認證,并且已轉向HTTP Streaming。

研究者識別了評估Agent協議的七個關鍵維度:

(1)效率:管理吞吐量、最小化延遲、優化握手開銷等

(2)可擴展性:隨著節點或連接數量指數級增長,維持性能和可用性的能力

(3)安全性:保護系統免受惡意行為和數據泄露

(4)可靠性:確保消息和任務在各種條件下正確傳遞和處理

(5)互操作性:與不同供應商和架構的系統無縫工作的能力

(6)可演化性:協議適應變化和新要求的能力

(7)簡潔性:協議設計的易用性和可理解性

6、思考

展望未來,研究者預見了Agent協議的幾個關鍵發展方向:

(1)可演化協議:能夠自我調整和適應不斷變化的Agent生態系統

(2)隱私保護協議:在數據敏感時代保護用戶隱私和數據安全

(3)群體協調協議:支持多Agent團隊的有效協作和決策

(4)分層架構:將協議分解為專門的層,類似于TCP/IP模型

(5)集體智能基礎設施:促進Agent之間的知識共享和動態協作

正如互聯網的基礎協議一樣,未來的Agent通信標準有望開啟分布式集體智能的新時代,重塑智能如何在系統間共享、協調和放大。

這項研究為我們提供了AI Agent協議的全景圖,包括系統化的分類、關鍵性能維度的評估以及未來發展趨勢。隨著AI Agent技術的發展,標準化的通信協議將成為連接各種智能體的關鍵基礎設施,使它們能夠動態形成聯盟、交換知識,并共同解決日益復雜的現實世界問題。

就像TCP/IP和HTTP協議開啟了互聯網時代一樣,統一的Agent協議可能會開啟一個全新的"智能互聯網"時代,讓AI不再是孤立的個體,而是能夠協作、共享和集體進化的網絡。

論文標題:A Survey of AI Agent Protocols

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2504.16736

本文轉載自??????AI帝國??????,作者:無影寺

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