深入对比MCP、A2A、ANP协议：智能体互联网的黎明之前

1. 深入对比MCP、A2A、ANP协议: 智能体互联网的黎明之前 ANP开源技术社区发起人 W3C AI Agent Protocol社区组联合主席常高伟 2025-06

2. 大纲 • 未来智能体互联网需要什么样的协议 • 介绍MCP、A2A、ANP • 介绍三个协议的区别，优缺点 • 介绍未来互联网可能的架构，与现在互联网的区别 • ANP开源社区介绍

3.

4. 第一部分未来智能体互联网需要什么样的协议

5. 什么是协议

6. AI或智能体为什么需要协议 API Computer Use Browser Use Protocol 效率高供给最多无法访问APP AI原生连接方式缺乏标准成本高安全性问题标准化 API少体验差 AI或智能体与数字世界交互的几种方式改造成本高

7. 智能体互联网的黎明之前 HTTP的出现促进了互联网的繁荣智能体互联网需要什么样的HTTP

8. 智能体互联网趋势一 Agent 将取代现有软件 • 个人助手将取代人们访问互联网的行为 • Agent 将取代企业的软件服务 • 个人助手将直接与 Agent 建立连接个人助手同样属于 Agent 的一种

9. 智能体互联网趋势二 Agent 必须实现互联互通 • AI 必须能够获取完整的上下文信息 • AI 应能调用全部工具能力 • Agent 之间的连接性将占据更高比重当前互联网中存在的数据孤岛阻碍了AI潜力的全面释放

10. 智能体互联网趋势三 Agent 通过协议实现交互 • Protocol 是AI 与互联网交互的最高效方式 • Computer Use Agent仅为过渡形态 • 未来将形成标准化的 Agent 通信协议通过协议直接处理底层数据是 AI 与互联网交互的最佳方式

11. 国内外智能体互联网动态谷歌CEO：Agent 是一种全互联网协会：互联互通工委 W3C AI Agent Protocol：新的、强大的交互形态，在会智能体互联网工作组以Agentic web为核心的协企业端比在消费端更快落地议

12. 智能体协议需要解决的三大挑战 • 打破数据孤岛，实现智能体互联互通 • AI原生设计，专为AI打造 • 建立行业共识，实现协议标准化通过协议直接处理底层数据是 AI 与互联网交互的最佳方式

13. 第二部分介绍MCP、A2A、ANP

14. MCP是什么模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，旨在实现大型语言模型（LLM）应用与外部数据源和工具之间的无缝集成。无论你是在构建一个 AI 驱动的集成开发环境（IDE）、增强聊天界面，还是创建自定义的 AI 工作流，MCP 都提供了一种标准化的方式，用于将 LLM 与所需的上下文进行连接。

15. MCP的核心概念 • Root：让服务器安全访问客户端的文件 • Sampling：让MCP server 使用client的AI能力 • Prompt：服务器向客户端公开提示模板，与资源工具配合使用 • Resource：服务器向客户端公开资源 • Tools：服务器公开可以由语言模型调用的工具

16. MCP核心流程 • 初始化：能力协商和协议版本协议 • 操作：正常协议通信 • 关闭：优雅地终止连接

17. A2A（Agent to Agent） A2A为企业内部智能体协作场景设计

18. A2A工作原理基于任务的交互模式

19. A2A工作流程

20. A2A生态：B端企业为主

21. Agent Network Protocol(ANP) 目标成为智能体互联网时代的HTTP 愿景 ANP的愿景定义是Agent 之间的连接方式，为数十亿智能体构建一个开放、安全、高效的协作网络 Github地址：https://github.com/agent-network-protocol/AgentNetworkProtocol

22. Agent Network Protocol(ANP) • 全球首个面向智能体设计的通信协议 • 让任意两个智能体都能够互联互通 • 构建便于AI访问的数据网络 • 让智能体能够自主组织、自主协商整体介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/t10AZkKQv8toyJu00JN4yw

23. ANP分层架构身份与加密通信层元协议层应用协议层

24. ANP的智能体身份方案基于W3C DID，设计了一个具有良好互操作性的分布式身份认证方案：智能体可以用自己的身份ID，和任意其他平台、组织的智能体进行身份认证、通信、协作。类似email业务。

25. ANP的智能体描述方案基于语义网相关技术如JSON-LD、schema.org，让智能体能够对外公开其基本信息、能力、接口等，并且将这些信息链接成一个便于AI读取、便于AI理解的数据网络。

26. ANP的智能体发现方案采用和Web站点类似的发现技术，基于DNS，搜索引擎就能够发现全网所有的智能体，以及他们外的公开信息，便于智能体被访问、调用。

27. ANP交互流程（酒店提供智能体类的服务，而非传统服务）特点： • 基于Web：构建服务于其他智能体的WebAgent • 分布式身份：用自己的ID与其他智能体交互 • 数据权限：可以要求所有的数据均登录访问

28. 第三部分对比MCP、A2A、ANP

29. MCP与ANP的区别 MCP是模型的USB-C ANP是智能体的email MCP擅长的是让模型用标准的方式，连接到外部的工具 ANP擅长的是智能体的连接与通信，解决了智能体身份与资源。但是用于智能体通信则有很多问题需要解决。、描述、发现的问题。不擅长工具型的连接。 MCP与ANP的区别：https://mp.weixin.qq.com/s/nF_s4qua4bFZFsayckhC1g

30. MCP用于智能体面临的问题以个人生活场景为例，MCP用于个人助手和大量衣食住行 Agent之间的通信，会面临两个难题： • 个人助手必须要在每个智能体系统注册账号。 • 智能体无法主动连接到个人助手。智能体会替代现有软件或APP，未来会存在数十亿的智能体

31. MCP与ANP的身份认证 Decentralized Identifiers MCP的身份认证基于 ANP基于W3C DID，采用 OAuth2.1，是一个中心化去中心化的身份认证，智能的身份认证方案。要求必须体可以用自己的身份ID，去在对方系统注册账号才能够和任意智能体交互，不需要使用。再对方注册账号。如果未来有几亿或数十亿的智能体，它们之间要互联互通，中心化的方案会显著的增加身份认证的成本。

32. MCP与ANP的协议架构 Agen t Agen t Agen t Agen t Agen t MCP是典型的CS（Client- ANP是典型的P2P（Peer-To- Server）架构，客户端主动 Peer）架构，任意智能体都可连接服务端。服务端无法主以发起与对方的连接。动发起对客户端的连接。 MCP用于智能体时，无法满足智能体互相连接的需求。

33. A2A与ANP的身份带外获取身份材料（类似OpenAPI），协议本身不提供身份方案提供DID的解决方案，解决智能体跨平台通信身份问题，同时支持带外 A2A没有解决互联网上智能体通信最核心的问题：身份

34. A2A与ANP的核心概念 A2A更加擅长解决智能体之间复杂协作问题，但是也导致协议设计耦合度大，并不适合松耦合的智能体互联网

35. A2A VS ANP VS MCP 特性/协议 A2A (Agent to Agent) ANP (Agent Network Protocol) MCP (Model Connection Protocol) 解决的问题企业内部智能体之间的复杂协作智能体在互联网上的连接与协作模型与工具、资源的连接设计原则简单，复用现有协议；强调Task；简单，复用现有协议；强调身份；灰盒解耦黑盒解耦连接工具与资源；耦合大协议架构 P2P P2P C/S 传输层 HTTP HTTP HTTP, stdio 核心概念 Task, Artifact, Message, Part Infomation、Interface Tools, Resources, Sampling, Root, Prompts 智能体身份 OpenAPI支持的认证方式（HTTP 认证、API Key、Cookie认证、 OAuth 2.0、OpenID Connect） W3C的DID方案 OAuth

36. A2A VS ANP VS MCP 特性/协议 A2A (Agent to Agent) ANP (Agent Network Protocol) MCP (Model Connection Protocol) 智能体描述 JSON (Agent Card) JSON-LD, schema.org 未明确智能体发现 RFC 8615, agent.json RFC 8615, agent-descriptions 未明确智能体信息组织 JSON-RPC Linked-Data (语义网) JSON-RPC 开源许可 Apache 2.0 MIT (计划变更为Apache 2.0) MIT 不透明程度灰盒黑盒白盒适用场景对行业影响偏企业内部协作，未来也可用于智能体互联网，也可以用于企业内部互联网协作模型工具/资源调用短期内难以撼动MCP，对ANP影让行业更多的人关注智能体互联网，已成为模型连接工具与资源的事响大，中长期与MCP竞争让互联网从平台回归到连接实标准

37. 第四部分智能体互联网未来展望

38. 未来：AI原生的数据网络特点： • 专为 AI 设计，UI- less：便于AI访问，而非人 • 半结构化数据：数据以结构化的格式为主便于处理 • 自描述能力：基于语义网技术的描述信息

39. 未来：消费互联网与产业互联网融合

40. 未来：电商交互流程，以酒店预订为例 • 搜索：通过搜索智能体找到酒店 • 信用：通过信用智能体查询信用/公证情况 • 交互：使用协议直接进行交互 • 支付：使用支付智能体托管资金 • 售后：通过仲裁智能体处理纠纷

41. 未来：即时消息交互流程 • 交换DID：人通过线下扫码、短信、微信、搜索等交换DID • 消息收发：智能体通过消息服务，使用协议收发消息 • 群聊：使用三方群组智能体进行群组的管理、聊天

42. 未来：内容分发交互流程 • 内容创造：使用AI创作文本、图片、视频、直播等内容，并保存到个人数据中 • 内容通知：将不同的内容，通知给好友、粉丝 • 搜索：搜索引擎发现内容并索引，供读者查找 • 推荐：一键发布多个聚合服务，以推荐给读者 • 好友、粉丝、读者均先使用AI 处理内容

43. 最后 ANP开源技术社区

44. ANP开源技术社区介绍 • 社区原则：开放、中立、永远不做商业化、BIP（Build In Public） • 开发者：200 +社区开发者，大部分来自国内一线大厂(华为、阿里、腾讯、字节、蚂蚁、快手、京东等) • 社群成员：1.1k+ • 社区合作： ✦ 互联网协会互联互通委员会智能体互联网工作组 ✦ W3C AI Agent Protocol 社区组：华为、谷歌、字节、微软、蚂蚁、中移动 ✦ 企业观察员

45.

46. ANP开源技术社区用开源的方式定义智能体连接与协作