Agentic Protocols

随着人工智能代理的广泛应用，确保标准化、安全性以及支持开放创新的协议需求日益增长。本篇将介绍三种满足这些需求的协议：模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）、代理间通信协议（Agent to Agent，简称 A2A）以及自然语言网页协议（Natural Language Web，简称 NLWeb）。

课程介绍

本课程内容包括：

  • MCP 如何使 AI 代理访问外部工具和数据以完成用户任务。
  • A2A 如何实现不同 AI 代理之间的通信与协作。
  • NLWeb 如何为任何网站带来自然语言接口，使 AI 代理能够发现并交互网站内容。

学习目标

  • 识别 MCP、A2A 和 NLWeb 在 AI 代理中的核心目的和优势。
  • 解释每种协议如何促进大型语言模型（LLM）、工具和其他代理之间的通信与交互。
  • 理解各协议在构建复杂代理系统中的独特角色。

模型上下文协议（MCP）

MCP 是一种开放标准，提供了应用程序向大型语言模型（LLM）提供上下文和工具的标准化方式。它充当了连接不同数据源和工具的“通用适配器”，使 AI 代理能够以一致的方式接入。

MCP 核心组件

MCP 采用客户端-服务器架构，主要组成包括：

  • 主机（Hosts）：启动与 MCP 服务器连接的 LLM 应用，如代码编辑器 VSCode。
  • 客户端（Clients）：主机内维护与服务器一对一连接的组件。
  • 服务器（Servers）：轻量级程序，暴露特定功能。

协议中定义了三种核心能力：

  • 工具（Tools）：AI 代理调用以执行操作的独立功能，如天气查询或商品购买。
  • 资源（Resources）：只读数据项或文档，客户端可按需获取，如文件内容、数据库记录。
  • 提示（Prompts）：预定义模板，支持更复杂的工作流程。

MCP 优势

  • 动态工具发现：代理可动态获取服务器提供的工具列表及描述，避免传统 API 静态编码带来的维护负担。
  • 跨 LLM 互操作性：支持不同大型语言模型，便于切换和性能优化。
  • 标准化安全机制：统一认证方式，简化多服务器访问管理。

MCP 应用示例

以用户通过 AI 助手预订航班为例：

  1. AI 助手（MCP 客户端）连接航空公司提供的 MCP 服务器。
  2. 客户端查询服务器可用工具，如“搜索航班”、“预订航班”。
  3. 用户请求搜索从波特兰到檀香山的航班，助手调用“搜索航班”工具并传递参数。
  4. MCP 服务器调用航空公司内部 API，返回航班信息给助手。
  5. 用户选择航班后，助手调用“预订航班”工具完成预订。

代理间通信协议（A2A）

A2A 协议在 MCP 基础上进一步实现不同 AI 代理间的通信与协作，支持跨组织、跨环境和不同技术栈的代理共同完成任务。

A2A 核心组件

  • 代理卡（Agent Card）：类似 MCP 服务器的工具列表，包含代理名称、任务描述、技能列表、当前端点 URL、版本及功能信息。
  • 代理执行器（Agent Executor）：负责将用户对话上下文传递给远程代理，远程代理使用自身 LLM 解析请求并执行任务。
  • 工件（Artifact）：远程代理完成任务后生成的结果，包含工作内容描述和文本上下文，发送后连接关闭。
  • 事件队列（Event Queue）：处理消息传递和更新，确保任务完成前连接不中断。

A2A 优势

  • 增强协作：不同厂商和平台的代理可共享上下文，协同自动化工作。
  • 模型选择灵活：每个代理可选择最适合的 LLM，支持定制化优化。
  • 内置认证：协议自带安全认证框架，保障代理交互安全。

A2A 应用示例

在旅行预订场景中：

  1. 用户向“旅行代理”发出包含航班、酒店和租车的综合预订请求。
  2. 旅行代理使用 LLM 分析任务，识别需调用其他专业代理。
  3. 通过 A2A 协议连接“航空代理”、“酒店代理”和“租车代理”。
  4. 各专业代理执行对应任务，利用自身 LLM 和工具完成预订。
  5. 旅行代理汇总所有结果，向用户返回完整的预订信息。

自然语言网页协议（NLWeb）

网站是用户获取信息的主要渠道。NLWeb 通过自然语言接口，使网站内容可被 AI 代理发现和交互。

NLWeb 组件

  • NLWeb 应用（核心服务代码）：处理自然语言查询，驱动网站的自然语言功能。
  • NLWeb 协议：定义网站自然语言交互的基本规则，返回 JSON 格式响应，构建“AI 网页”的基础。
  • MCP 服务器：NLWeb 同时作为 MCP 服务器，向 AI 系统共享工具和数据，融入代理生态。
  • 嵌入模型：将网站内容转换为向量表示，便于计算机比较和检索。
  • 向量数据库：存储内容向量，支持快速检索相关信息，兼容多种存储系统。

NLWeb 应用示例

以旅行预订网站为例：

  1. 网站产品目录通过 Schema.org 格式化，数据被 NLWeb 工具处理并存入向量数据库。
  2. 用户通过聊天界面输入自然语言查询，如“帮我找下周在檀香山带泳池的亲子酒店”。
  3. NLWeb 应用将查询发送给 LLM 理解，同时检索向量数据库获取相关酒店信息。
  4. LLM 结合检索结果，生成准确且基于真实数据的自然语言回复。
  5. 外部 AI 代理可通过 MCP 方法直接查询网站，如询问“檀香山附近有哪些酒店推荐素食餐厅？”，NLWeb 返回结构化 JSON 响应。

进一步交流

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参考资源