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使用 Agentic 协议 (MCP, A2A 和 NLWeb)

Agentic 协议

随着 AI 代理的使用不断增长，对确保标准化、安全性以及支持开放创新的协议需求也随之增加。在本课程中，我们将介绍三个旨在满足这些需求的协议——模型上下文协议 (MCP)、代理对代理 (A2A) 和自然语言网络 (NLWeb)。

课程简介

在本课程中，我们将讨论：

• MCP 如何让 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界面，使 AI 代理能够发现并与内容互动。

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 LLM、工具和其他代理之间的通信与交互。

• 理解 每种协议在构建复杂代理系统中的独特角色。

模型上下文协议

模型上下文协议 (MCP) 是一种开放标准，为应用程序提供了一种标准化方式，以向 LLM 提供上下文和工具。这使得 AI 代理能够以一致的方式连接到不同的数据源和工具，充当“通用适配器”。

我们将探讨 MCP 的组成部分、与直接使用 API 的比较优势，以及 AI 代理如何使用 MCP 服务器的示例。

MCP 核心组件

MCP 基于 客户端-服务器架构，其核心组件包括：

• 主机 是 LLM 应用程序（例如代码编辑器 VSCode），负责启动与 MCP 服务器的连接。

• 客户端 是主机应用程序中的组件，维护与服务器的一对一连接。

• 服务器 是轻量级程序，提供特定功能。

协议中包含三个核心原语，即 MCP 服务器的功能：

• 工具：这些是 AI 代理可以调用以执行操作的离散功能。例如，天气服务可能提供“获取天气”工具，或电商服务器可能提供“购买产品”工具。MCP 服务器会在其功能列表中公布每个工具的名称、描述以及输入/输出模式。

• 资源：这些是只读数据项或文档，MCP 服务器可以提供，客户端可以按需检索。例如文件内容、数据库记录或日志文件。资源可以是文本（如代码或 JSON）或二进制（如图像或 PDF）。

• 提示：这些是预定义模板，提供建议的提示，支持更复杂的工作流程。

MCP 的优势

MCP 为 AI 代理提供了显著优势：

• 动态工具发现：代理可以动态接收服务器提供的工具列表及其功能描述。这与传统 API 需要静态编码集成形成对比，传统 API 的任何更改都需要更新代码。MCP 提供了一种“一次集成”的方法，具有更高的适应性。

• 跨 LLM 的互操作性：MCP 可在不同的 LLM 上运行，提供灵活性以切换核心模型以评估更好的性能。

• 标准化安全性：MCP 包括标准认证方法，简化了添加对其他 MCP 服务器的访问。这比管理不同传统 API 的密钥和认证类型更简单。

MCP 示例

MCP 图示

假设用户希望使用 MCP 驱动的 AI 助手预订航班。

  1. 连接：AI 助手（MCP 客户端）连接到航空公司提供的 MCP 服务器。

  2. 工具发现：客户端询问航空公司的 MCP 服务器，“你有哪些工具可用？”服务器回复提供如“搜索航班”和“预订航班”的工具。

  3. 工具调用：用户向 AI 助手请求，“请搜索从波特兰到檀香山的航班。”AI 助手使用其 LLM 确定需要调用“搜索航班”工具，并将相关参数（出发地、目的地）传递给 MCP 服务器。

  4. 执行与响应：MCP 服务器作为包装器，实际调用航空公司的内部预订 API。然后接收航班信息（例如 JSON 数据），并将其发送回 AI 助手。

  5. 进一步交互：AI 助手展示航班选项。一旦用户选择航班，助手可能调用同一 MCP 服务器上的“预订航班”工具，完成预订。

代理对代理协议 (A2A)

虽然 MCP 专注于连接 LLM 和工具，代理对代理协议 (A2A) 更进一步，实现不同 AI 代理之间的通信与协作。A2A 连接来自不同组织、环境和技术栈的 AI 代理，以完成共享任务。

我们将探讨 A2A 的组成部分和优势，以及它在旅行应用中的应用示例。

A2A 核心组件

A2A 专注于实现代理之间的通信，并让它们协作完成用户的子任务。协议的每个组件都为此贡献力量：

代理卡片

类似于 MCP 服务器共享工具列表，代理卡片包含：

代理执行器

代理执行器负责将用户聊天的上下文传递给远程代理，远程代理需要这些信息来理解需要完成的任务。在 A2A 服务器中，代理使用其自己的大型语言模型 (LLM) 来解析传入请求，并使用其内部工具执行任务。

工件

远程代理完成请求任务后，其工作成果会作为工件创建。工件包含代理工作的结果、完成的任务描述以及通过协议发送的文本上下文。工件发送后，与远程代理的连接会关闭，直到再次需要时重新建立。

事件队列

此组件用于处理更新和传递消息。在生产环境中，它特别重要，以防止代理之间的连接在任务完成前关闭，尤其是当任务完成时间较长时。

A2A 的优势

• 增强协作：它使来自不同供应商和平台的代理能够交互、共享上下文并协作工作，促进传统上分离系统之间的无缝自动化。

• 模型选择灵活性：每个 A2A 代理可以决定使用哪个 LLM 来处理请求，允许每个代理优化或微调模型，而不像某些 MCP 场景中只有单一 LLM 连接。

• 内置认证：认证直接集成到 A2A 协议中，为代理交互提供了强大的安全框架。

A2A 示例

A2A 图示

让我们扩展旅行预订场景，这次使用 A2A。

  1. 用户请求多代理：用户与“旅行代理” A2A 客户端/代理交互，例如说：“请为下周预订去檀香山的整个行程，包括航班、酒店和租车。”

  2. 旅行代理编排：旅行代理收到这个复杂请求。它使用其 LLM 推理任务，并确定需要与其他专业代理交互。

  3. 代理间通信：旅行代理使用 A2A 协议连接到下游代理，例如“航空代理”、“酒店代理”和“租车代理”，这些代理由不同公司创建。

  4. 委派任务执行：旅行代理向这些专业代理发送具体任务（例如“查找檀香山航班”、“预订酒店”、“租车”）。每个专业代理运行自己的 LLM，并使用自己的工具（可能是 MCP 服务器），完成其特定部分的预订。

  5. 综合响应：所有下游代理完成任务后，旅行代理汇总结果（航班详情、酒店确认、租车预订），并以综合聊天式响应发送给用户。

自然语言网络 (NLWeb)

网站长期以来一直是用户访问互联网信息和数据的主要方式。

让我们看看 NLWeb 的不同组件、优势，以及通过旅行应用示例了解其工作原理。

NLWeb 的组件

NLWeb 示例

NLWeb 图示

考虑我们的旅行预订网站，这次由 NLWeb 驱动。

  1. 数据摄取：旅行网站现有的产品目录（例如航班列表、酒店描述、旅游套餐）使用 Schema.org 格式化或通过 RSS 提供。NLWeb 的工具摄取这些结构化数据，创建嵌入，并将其存储在本地或远程向量数据库中。

  2. 自然语言查询（用户）：用户访问网站，不再浏览菜单，而是在聊天界面中输入：“帮我找一个下周在檀香山适合家庭入住并带泳池的酒店。”

  3. NLWeb 处理：NLWeb 应用程序接收此查询。它将查询发送到 LLM 以理解，同时搜索其向量数据库以找到相关酒店列表。

  4. 准确结果：LLM 帮助解释数据库的搜索结果，根据“适合家庭”、“泳池”和“檀香山”标准识别最佳匹配项，然后格式化自然语言响应。关键是，响应引用网站目录中的实际酒店，避免虚构信息。

  5. AI 代理交互：由于 NLWeb 充当 MCP 服务器，外部 AI 旅行代理也可以连接到该网站的 NLWeb 实例。AI 代理可以使用 ask MCP 方法直接查询网站：ask("檀香山地区有哪些酒店推荐的素食餐厅？")。NLWeb 实例会处理此请求，利用其数据库中的餐厅信息（如果已加载），并返回结构化 JSON 响应。

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资源

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