AI 代理如何協作？深入解析 MCP、A2A 與 ACP 的溝通機制

• 主要探討 AI 代理 如何彼此溝通與協作，介紹了三種關鍵模式：MCP、A2A 和 ACP。 • MCP (agent to tool communication) 負責代理與工具之間的通訊，主應用程式透過 MCP 客戶端將請求路由至伺服器，執行工具呼叫並返回結構化回應，供代理繼續推理。 • A2A (agent to agent communication) 處理代理與代理間的協作，當一個代理無法獨自完成任務時，它會透過「代理卡片」發現有能力的同儕，委派任務並接收結構化結果。 • ACP (agent to agent communication over REST) 最初是一種基於 REST 的代理間通訊方式，透過「代理清單」進行發現，並支援同步或非同步回應，但現已整合至 A2A 中。 • 在實際生產環境中，MCP 和 A2A 是互補的，MCP 負責工具存取，而 A2A 則負責代理之間的通訊。 • 文章也簡要提及了 AI 代理面臨的現實世界情境盲點，以及評估 LLM、RAG 和多代理系統的重要性。 • > 作者指出：「代理本身就具備能力。結合工具和其他代理，它們的能力會倍增。但它們應該如何溝通？」這突顯了良好通訊機制的核心作用。 • 此外，文末還提供了一些前沿開源模型、分散式追蹤和 Redis 資料持久化的系統設計概念。