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主机 - 服务器三层架构主机Host核心控制层比如 Claude Desktop、Cursor IDE。这是用户直面的“超级应用”。客户端Client嵌入主机的轻量协议客户端与 MCP 服务器保持隔离连接。服务器Server暴露功能的独立进程本地或远程可以是数据库、API、日志服务……核心原语包括Tools工具模型可调用的函数或 API。Resources资源提供上下文的数据流如文件、日志、数据库记录。Prompts提示模板化的任务指令或工作流。这三大原语把调用、读取、执行三类场景统一封装。通信方式本地标准输入/输出stdio。远程HTTP SSEServer-Sent Events。这意味着开发者上手成本极低——几乎所有编程语言都能秒接。安全性设计MCP 的安全设计有几个关键点用户同意优先调用资源或工具必须明确经过用户授权。主机控制中心化所有权限和生命周期由主机管理。本地优先原则默认服务器运行在本地防止敏感数据泄漏。传输安全远程通信推荐使用 TLS。输入验证与访问控制强调防注入、防越权建议结合 RBAC/ACL。劣势也明显MCP 的安全实现强依赖于“主机”应用。如果主机做得不严谨可能会带来权限滥用、令牌盗窃、提示注入等风险。二、A2A代理之间的“HTTP”如果说 MCP 是“模型对工具”的标准那么A2A就是“代理对代理”的标准。这是 Google 在 GitHub 上开源的一个协议定位很清晰MCP 解决 M×N 集成问题A2A 解决代理互操作问题。未来的世界是多代理协作A 医疗代理负责诊断B 保险代理负责理赔C 法律代理负责合规审核它们必须能互相沟通。但现实是不同框架LangGraph、CrewAI、Genkit、不同供应商Google、OpenAI、Anthropic开发的代理接口各不相同。于是A2A 出现了。架构设计A2A 基于JSON-RPC 2.0请求响应SSE流式更新。客户端Client发起请求的代理。服务器Server暴露能力的代理。代理卡Agent Card描述代理的身份、功能、认证方式通常托管在/.well-known/agent.json类似网站的robots.txt。它的任务Task有完整生命周期submitted已提交working处理中input-required需要输入completed完成failed失败canceled取消每个任务又由Message消息和Artifact工件组成支持文本、文件、结构化 JSON等多模态数据。这就像 HTTP 协议中的请求-响应报文把复杂的代理交互抽象成一套通用格式。示例恶意软件分析任务A2A 的代码示例已经很清晰了用户Client上传恶意文件FilePart。代理Server返回分析报告Artifact包含摘要、结构化 JSON、日志文件 URI。这种模式天然适合网络安全、医疗诊断、金融风控等需要高频多代理协作的场景。安全性设计A2A 的安全策略非常“Web 原生”认证机制支持 Bearer、API Key、OAuth2、OIDC。加密HTTPSTLS默认启用。任务完整性唯一 Task ID 防止混乱。发现安全性Agent Card 可以声明访问要求。速率限制支持令牌桶等机制防止滥用。可以看到A2A 把成熟的互联网安全体系“移植”到了代理通信层。三、AGNTCY代理互联网的“TCP/IP 套件”相比之下AGNTCY的愿景更加宏大。如果说 MCP 是“USB-C”A2A 是“HTTP”那 AGNTCY 就是TCP/IPDNS 的集合它想要构建的不是单一协议而是一个代理互联网Internet of Agents, IoA。参与者包括Cisco、LangChain、Galileo等行业巨头走的完全是开源联盟模式。架构与组件AGNTCY 包含多个层次化协议和框架ACPAgent Connection Protocol类似 REST 的交互协议定义调用、配置、输出流式传输、中断处理等。提供 Python SDK。AGPAgent Gateway Protocol基于 gRPC支持请求/响应、双向流、Pub/Sub。面向高性能代理通信强调低延迟与安全。Agent Gateway提供消息路由、安全转发、策略中介。类似“代理路由器”。OASFOpen Agentic Schema Framework标准化元数据框架用于描述代理能力、依赖、性能指标。类似 API 的 schema DNS 记录。Agent Directory分布式服务用于发现和注册代理。对标 DNS。Agent Workflow Server工作流引擎用于组合多个代理公开统一接口。换句话说AGNTCY 想要打造的是一个全栈式的代理互联网基础设施。四、三者对比总结为了直观对比 MCP、A2A 和 AGNTCY 的定位我们做一个表格维度MCPA2AAGNTCY主导者AnthropicGoogleCiscoLangChain 等联盟核心目标模型与工具/数据互联代理之间通信标准化构建完整代理互联网基础设施架构模式Host-Client-ServerClient-Server Agent Card多协议套件ACP、AGP、OASF、目录服务原语/元素Tools、Resources、PromptsTask、Message、ArtifactAgent Manifest、Schema、Gateway、Workflow通信协议stdio / HTTPSSEJSON-RPC SSEgRPC REST Pub/Sub安全模型用户同意主机控制OAuth2/OIDCTLS策略路由Schema 验证应用场景模型调用 API、数据源多代理协作任务代理发现、编排、跨域互操作愿景高度“USB-C for AI”“HTTP for Agents”“TCP/IP for Agents”MCP 会率先普及因为最贴近开发者痛点工具调用。IDE、智能助手最先落地。A2A 会在多代理协作爆发金融、医疗、网络安全等领域需要多代理配合。类似 REST API 的定位门槛低。AGNTCY 是终局愿景如果说 MCP 和 A2A 是点对点解决问题AGNTCY 就是要建立新的“互联网”。但它挑战极大标准化、治理、性能、安全缺一不可。一句话总结MCP 更像局部解决方案A2A 是通信协议而 AGNTCY 是全局操作系统。我的观点从开发者角度MCP 最实用短期内最值得学习。从架构师角度A2A 是必备因为多代理场景不可避免。从战略投资角度AGNTCY 的潜力最大但能否落地还要看生态联盟的执行力。这场标准之争很可能会像TCP/IP vs OSI、USB vs FireWire、HTTP vs Gopher一样决定未来 10 年代理互联网的格局。谁能统一生态谁就能主导新一轮 AI 基础设施的红利。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发