在當今快速發展的人工智能（AI）領域，新的標準化協議嶄露頭角，旨在簡化模型連接與代理管理，幫助企業首席信息官(CIO)制定更加高效的 AI 部署策略，同時避免被單一供應商鎖定。特別是三種新協議 —— 模型上下文協議(MCP)、代理通信協議(ACP)和 Agent2Agent，正爲 IT 領導者提供清晰的方向，以擺脫過去兩年中失敗的概念驗證項目，迎接可衡量的 AI 進步。

MCP 由人工智能公司 Anthropic 於去年11月發佈，旨在爲不同數據源和工具之間的 AI 模型連接提供標準化的方法。其最大優勢在於讓用戶可以靈活選擇性能最優的語言模型（LLM）及其供應商，避免了供應商鎖定的困境。MCP 被稱爲 “管道系統”，有效地將各種 AI 組件連接起來。此外，微軟和其他 AI 供應商也已開始支持 MCP，使得該協議的兼容性不斷提升。

MCP

圖源備註：圖片由AI生成

緊隨其後，IBM 於今年發佈了代理通信協議（ACP），該協議允許來自不同供應商的 AI 代理互相連接。ACP 利用標準的 HTTP 通信模式，簡化了集成過程，能夠爲企業提供更高的互操作性和可重用性。而在同月，谷歌也推出了 Agent2Agent 協議，進一步推動了多樣化 AI 代理之間的合作。憑藉50多個技術合作夥伴的支持，Agent2Agent 使得企業能夠將一系列 AI 代理串聯起來，更容易獲取所需的專業功能。

隨着這些協議的推出，專家們預見到 AI 代理商店的誕生，這將使用戶能夠從衆多供應商的預置代理或模型中進行選擇，而不必費力訓練自己的模型。這些新協議標誌着企業邁向可擴展 AI 採用的新路徑，讓標準化成爲推動快速發展的關鍵。正如 Solo.io 的全球首席技術官 Christian Posta 所言，速度若沒有標準化，將只會導致混亂，而標準化則爲有目的的擴展提供了保障。