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一、引言
在当今人工智能飞速发展的时代，大语言模型（LLMs）的进步使得LLM智能体在各个行业得到了广泛的应用，如客户服务、内容生成、数据分析和医疗保健等领域。
然而，随着越来越多的LLM智能体被部署，一个关键问题逐渐浮现：目前缺乏一种标准的方式让这些智能体与外部工具或数据源进行通信。这种标准化协议的缺失，不仅使得智能体之间难以协同工作和有效扩展，还限制了它们处理复杂现实任务的能力。
正如早期互联网因系统不兼容和连接受限而碎片化，后来TCP/IP和HTTP协议的出现带来了全球连接、创新和价值创造的新时代。同样，为LLM智能体建立统一的通信协议，将能够让智能体和工具更顺畅地交互，促进协作，并推动集体智能的形成。
二、AI Agent Protocols的现状
（一）现有协议分类
在《A Survey of AI Agent Protocols》这篇论文中，对现有的智能体协议进行了系统的分类，将其分为四大主要类别。具体来说，有面向上下文的协议和智能体间协议，而这两类协议又各自包含通用目的协议和特定领域协议。
面向上下文的通用目的协议旨在为智能体与外部资源进行上下文获取提供通用的标准和方法，使得智能体能够更高效地从各种数据源中获取所需信息。例如，Anthropic推出的模型上下文协议（MCP），它标准化了LLM智能体与外部资源之间的上下文获取过程，大大增强了智能体与外部数据和工具的通信能力，就像给智能体配备了一个"外部大脑"，使其能够更有效地处理复杂的现实问题。
特定领域的面向上下文协议则是针对特定行业或领域的需求而设计的。比如在电商行业，可能会有专门的协议来规范智能体与电商平台的数据交互，以实现商品搜索、交易处理等功能。
智能体间的通用目的协议致力于促进不同供应商和结构的智能体之间的协作。例如Google的Agent - to - Agent（A2A）协议，它使得在多智能体场景中，来自不同背景的智能体能够像团队一样协同工作，共同完成任务。
特定领域的智能体间协议则是为特定领域内的智能体协作提供支持。例如在医疗领域，不同的医疗智能体可能需要通过特定的协议进行协作，以实现病例分析、诊断建议等功能。
（二）性能分析
对这些协议在安全、可扩展性和延迟等关键维度上进行了比较分析。安全性能是智能体协议的重要考量因素之一，因为智能体在与外部工具和数据源交互时，可能会涉及到敏感信息的传输和处理。一个安全性能良好的协议能够确保数据的保密性、完整性和可用性，防止信息泄露和恶意攻击。
可扩展性方面，随着智能体应用场景的不断扩大和智能体数量的增加，协议需要能够支持系统的扩展，而不会出现性能下降或功能受限的情况。例如，在一个大型企业中，可能会有大量的智能体协同工作，协议需要能够有效地管理这些智能体之间的通信和协作。
延迟也是一个关键指标，特别是在实时性要求较高的应用场景中，如金融交易、自动驾驶等。低延迟的协议能够确保智能体及时获取所需信息并做出响应，从而提高系统的效率和性能。
（三）应用案例
从实时搜索信息中可以了解到，AI Agent在各个行业都有广泛的应用案例。在信息收集领域，传统搜索引擎依赖关键词匹配，往往返回大量繁杂且相关性不强的结果，用户需耗费大量时间甄别筛选。而AI Agent则截然不同，它仿若一位专业且贴心的信息管家，能依据用户设定的主题、领域、时间范围等多维需求，运用智能算法遍历各类数据库、网站、社交媒体平台等信息源，精准抓取高匹配度信息。在金融领域，投资分析师借助AI Agent可实时追踪全球股市动态、公司财报、行业新闻等，不错过任何关键投资信号。
在数据分析领域，如数势科技的swiftAgent，将传统的BI手动全流程产品（GUI）通过大模型进行基于语言的（LUI）模式重构，包括交互的指标问询、智能的洞察归因、分析报告自动生成、指标的全生命周期管理等能力。网易数帆在面对大模型出错的情况时，通过自研NL2SQL专属大模型，针对相关数据相关函数如同比/环比/分组排序等函数进行增强，保障需求可理解；通过交互界面上以自然语言的方式生成查询的解释，让用户容易去识别模型生成过程的对错，保障过程可验证；基于查询解释，用户可手动在查询结果的查询条件上进行调整查询条件，用确定性的手段获取正确性的结果，实现用户可干预；通过实时针对结果，进行正误标记反馈持续优化大模型的生成正确性，实现结果可运营。
三、AI Agent Protocols面临的挑战
（一）标准化难题
目前智能体协议缺乏统一的标准，不同的供应商和开发者可能采用不同的协议和接口，这使得智能体之间的互操作性受到限制。例如，不同的智能体可能使用不同的格式和规则来与外部工具进行通信，导致它们难以协同工作。这种标准化的缺失不仅增加了开发和集成的难度，还限制了智能体系统的扩展性和灵活性。
（二）安全风险
随着AI Agent的广泛应用，安全问题日益凸显。传统AI模型和应用的安全风险通常限于模型输入、模型处理和模型输出、编排层的软件漏洞以及托管它们的环境。除了这些威胁外，AI Agent还引入了新的人工智能风险。
在使用AI Agent时，安全风险范围扩大到了AI Agent触发和参与的一系列事件和交互中，这些通常对人类或系统操作员来说是不可见的，也无法进行阻止。例如，智能体可能会在与外部数据源交互时泄露敏感信息，或者被恶意攻击利用来执行非法操作。
（三）性能挑战
将在开发环境中运行良好的AI Agent部署到高流量的生产环境，会遇到一系列新的工程和运维难题。工具超时、API调用失败、错误的响应格式、模型服务和推理的资源瓶颈等问题，在请求量增大时，都可能导致系统性能急剧下降。例如，在一些电商促销活动期间，大量用户同时访问智能客服系统，可能会导致系统响应缓慢甚至崩溃。
（四）决策可靠性
AI Agent的核心挑战之一在于保证决策的稳定性和可靠性。它们不像传统软件那样遵循明确的规则，而是需要解读用户意图、进行复杂推理，并基于概率做出判断。这种不确定性，使得预测和控制智能体在不同情境下的反应变得困难，尤其是在需要精准决策的商业场景中。例如，在金融投资决策中，智能体的错误决策可能会导致巨大的经济损失。
四、未来展望
（一）短期展望
从静态到可演化。未来的协议需要具备更强的适应性，能够在快速变化的环境中生存和发展。例如，随着技术的不断进步和应用场景的不断变化，协议需要能够自动调整和优化，以适应新的需求和挑战。智能体可能需要根据不同的任务和环境，动态地选择合适的协议和策略。
（二）中期展望
从规则到生态系统。未来的协议将不仅仅是简单的规则和标准，而是会形成一个完整的生态系统。在这个生态系统中，不同的智能体、工具和数据源能够相互协作、相互促进，形成一种集体智能。例如，各个行业的智能体可以通过统一的协议进行交互和合作，共同推动行业的发展。
（三）长期展望
从协议到智能基础设施。下一代的协议将成为智能基础设施的重要组成部分，支持更高级的智能体生态系统。这些协议将具备隐私保护、基于群体的交互等特性，为智能体的发展提供更坚实的基础。例如，在未来的智能城市中，各种智能设备和系统可以通过统一的协议进行通信和协作，实现城市的智能化管理和运营。
五、结语
AI Agent Protocols的发展对于推动人工智能的应用和发展具有重要意义。虽然目前面临着标准化、安全、性能和决策可靠性等诸多挑战，但随着研究的不断深入和技术的不断进步，相信未来会出现更加完善和强大的协议。
这些协议将为智能体的发展提供更好的支持，促进智能体在各个行业的广泛应用，推动人工智能技术迈向一个新的台阶。作为开发者和研究者，我们应该积极关注和参与AI Agent Protocols的研究和实践，为构建更加智能、高效的未来社会贡献自己的力量。