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使用代理協議 (MCP、A2A 與 NLWeb)

代理協議

(點擊上方圖片觀看本課程影片)

隨著 AI 代理的使用日益增加，也越來越需要確保標準化、安全性並支持開放創新的協議。在本課程中，我們將介紹三個旨在滿足此需求的協議——模型上下文協議 (MCP)、代理對代理 (A2A) 以及自然語言網頁 (NLWeb)。

介紹

本課程將涵蓋：

• MCP 如何讓 AI 代理存取外部工具與資料以完成使用者任務。

• A2A 如何啟用不同 AI 代理間的通訊與協作。

• NLWeb 如何為任何網站帶來自然語言介面，使 AI 代理能發現並互動內容。

學習目標

• 識別 MCP、A2A 與 NLWeb 在 AI 代理上下文中的核心目的與效益。

• 說明 各協議如何促進大型語言模型、工具及其他代理間的通訊與互動。

• 認識 各協議在構建複雜代理系統中所扮演的不同角色。

模型上下文協議

模型上下文協議 (MCP) 是一個開放標準，提供應用程式以標準化方式向大型語言模型提供上下文與工具。這讓 AI 代理以一致方式連接不同資料源與工具，成為通用的中介者。

我們將探討 MCP 的組件、與直接使用 API 相比的優勢，以及 AI 代理如何使用 MCP 伺服器的範例。

MCP 核心組件

MCP 採用客戶端-伺服器架構，核心組件包括：

• 主機 (Hosts)：大型語言模型應用（例如像 VSCode 的程式碼編輯器），負責啟動與 MCP 伺服器的連線。

• 客戶端 (Clients)：主機應用內部維護與伺服器一對一連接的元件。

• 伺服器 (Servers)：輕量程序，公開特定功能。

協議包含三個核心原語，代表 MCP 伺服器的能力：

• 工具 (Tools)：AI 代理可呼叫以執行動作的獨立功能。例如，天氣服務可公開「取得天氣」工具，電子商務伺服器可能公開「購買商品」工具。MCP 伺服器會在能力清單中公布工具名稱、說明及輸入/輸出結構。

• 資源 (Resources)：MCP 伺服器可提供的唯讀資料項目或文件，客戶端可按需提取。示例有檔案內容、資料庫紀錄或日誌文件。資源可為文字（如程式碼或 JSON）或二進位（如圖片或 PDF）。

• 提示 (Prompts)：預先定義的範本，提供建議的提示詞，支援更複雜的工作流程。

MCP 的效益

MCP 為 AI 代理帶來顯著優勢：

• 動態工具發現：代理可動態接收伺服器可用工具列表及功能說明。這與傳統 API 需要靜態編碼整合不同，任何 API 變更都需更新程式碼。而 MCP 採「一次整合」方法，更具適應性。

• 跨大型語言模型互通性：MCP 適用於不同 LLM，提供切換核心模型的彈性以評估更佳效能。

• 標準化安全性：MCP 含有標準驗證方法，增加新增 MCP 伺服器存取的可擴展性，比管理多種傳統 API 的金鑰及驗證簡單。

MCP 範例

MCP 圖示

想像使用者想用以 MCP 驅動的 AI 助理訂機票。

  1. 連線：AI 助理（MCP 客戶端）連接航空公司提供的 MCP 伺服器。

  2. 工具發現：客戶端詢問航空公司 MCP 伺服器：「你有哪些可用工具？」伺服器回覆有「搜尋航班」和「訂航班」等工具。

  3. 工具呼叫：使用者請 AI 助理「請幫我搜尋從波特蘭到火奴魯魯的航班」。助理透過其 LLM 確認需呼叫「搜尋航班」工具，並將相關參數（出發地、目的地）傳給 MCP 伺服器。

  4. 執行和回應：MCP 伺服器作為包裝層，實際呼叫航空公司內部訂票 API，接收航班資料（例如 JSON），回傳給 AI 助理。

  5. 後續互動：AI 助理呈現航班選項。使用者選擇航班後，助理可能呼叫同一 MCP 伺服器的「訂航班」工具，完成訂票。

代理對代理協議 (A2A)

MCP 著重於連接 LLM 與工具，代理對代理 (A2A) 協議則進一步讓不同 AI 代理間通訊與協作。A2A 連結來自不同組織、環境與技術棧的 AI 代理以共同完成任務。

我們將檢視 A2A 的組件與效益，並以旅遊應用為例說明應用方式。

A2A 核心組件

A2A 著眼於促進代理間溝通並協力完成使用者子任務。各組件功能如下：

代理卡 (Agent Card)

類似 MCP 伺服器分享工具清單，代理卡包含：

代理執行器 (Agent Executor)

代理執行器負責將使用者對話上下文傳遞給遠端代理，遠端代理需此以理解待完成任務。在 A2A 伺服器中，代理使用自身 LLM 解析請求並運用內部工具執行任務。

工件 (Artifact)

遠端代理完成任務後，會產生成果工件。工件包含代理工作結果、完成內容描述及傳遞於協議的文字上下文。工件傳送後，與遠端代理連線關閉，待下次需要時再開啟。

事件佇列 (Event Queue)

此元件用於處理更新與訊息傳遞。在生產環境中特別重要，防止代理間連線在任務完成前被關閉，尤其當任務完成時間較長時。

A2A 的效益

• 增強協作：讓來自不同供應商與平台的代理互動、共享上下文並協同工作，促成跨本來未連結系統的無縫自動化。

• 模型選擇彈性：每個 A2A 代理可自行決定使用的 LLM，使得代理可使用經優化或微調的模型，而非 MCP 某些情境中的單一 LLM 連接。

• 內建認證：認證直接整合於 A2A 協議，為代理互動提供強固的安全架構。

A2A 範例

A2A 圖示

讓我們以旅遊預訂場景擴展，但這次使用 A2A。

  1. 使用者請求至多代理：使用者與「旅遊代理」A2A 客戶端/代理互動，可能說：「請幫我預訂下週去火奴魯魯的全程行程，包括航班、飯店與租車」。

  2. 旅遊代理協調：旅遊代理接收這複雜請求，利用其 LLM 推理任務並判定需與其他專門代理互動。

  3. 代理間通訊：旅遊代理利用 A2A 協議連線給下游代理，如不同公司創建的「航空代理」、「飯店代理」與「租車代理」。

  4. 委派任務執行：旅遊代理分派特定任務給專業代理（例如「尋找飛往火奴魯魯的航班」、「訂飯店」、「租車」）。這些專業代理運行自有 LLM 且利用自身工具（可能也是 MCP 伺服器），分別完成各自的預訂部分。

  5. 整合回應：當所有下游代理完成任務後，旅遊代理彙整結果（航班細節、飯店確認、租車預訂）並以聊天式回應發送給使用者。

自然語言網頁 (NLWeb)

網站長久以來是使用者在網際網路上存取資訊與資料的主要方式。

讓我們看看 NLWeb 的不同組件、NLWeb 的優點，以及透過旅行應用範例了解 NLWeb 的運作。

NLWeb 的組件

NLWeb 範例

NLWeb

再次思考我們的旅遊預訂網站，但這次它由 NLWeb 提供動力。

  1. 資料導入：旅遊網站現有的產品目錄（例如航班列表、飯店介紹、旅遊套裝）使用 Schema.org 格式或透過 RSS 載入。NLWeb 的工具會擷取這些結構化資料、產生嵌入向量，並存入本地或遠端向量資料庫。

  2. 自然語言查詢（人類）：使用者訪問網站，不用瀏覽選單，而是在聊天介面輸入：「請幫我找下週在火奴魯魯有游泳池的親子飯店」。

  3. NLWeb 處理：NLWeb 應用收到此查詢，將其傳送給 LLM 進行理解，同時查詢向量資料庫尋找相關飯店資訊。

  4. 精確結果：LLM 協助解讀資料庫搜尋結果，依據「親子友善」、「游泳池」及「火奴魯魯」標準找出最佳匹配，並格式化自然語言回應。關鍵是，回應引用網站目錄中的真實飯店資料，避免憑空捏造。

  5. AI 代理互動：因 NLWeb 同時作為 MCP 伺服器，外部 AI 旅遊代理也可連接此網站的 NLWeb 實例。AI 代理能使用 ask MCP 方法直接詢問網站：ask("酒店推薦的火奴魯魯地區有任何適合素食者的餐廳嗎？")。NLWeb 實例將處理此問句，運用其餐廳資料庫（若已載入）並回傳結構化 JSON 回應。

想了解更多 MCP/A2A/NLWeb 嗎？

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相關資源

前一課

產品環境中的 AI 代理

下一課

AI 代理的上下文工程

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