Let's Make AGI Real

一、四个趋势

首先是领域AI微服务化：正如传统软件架构从单体走向微服务，领域AI应用也将走向“微智能体”模式。每个Agent封装特定领域知识或技能（如医学诊断Agent、法律咨询Agent、文献综述Agent），通过A2A/MCP以服务形式提供给其它Agent或应用调用。这些Agent在领域内形成类似服务市场：比如学术领域的论文审稿Agent可以调用引用检查Agent、实验复现Agent；图书馆领域的查询Agent可以请求馆藏分析Agent、用户偏好推荐Agent。Agent之间以标准接口交互，像积木般组装新的服务，从而大大加快复杂AI应用的开发。这一趋势已在企业端萌芽：Google主导A2A时联合了50多家科技伙伴，希望不同厂商的Agent可以互通。未来在垂直行业，也可能由行业协会或龙头牵头，打造跨机构的Agent协作网络（例如各大学图书馆的AI服务共享网络）。

其次将有助于形成统一的Agent/工具生态平台：随着标准的成熟，会出现支持MCP和A2A的通用平台或中间件，简化部署和管理。例如类似“应用商店”的门户，汇集经过验证的MCP服务器（工具）和Agent Card目录。用户（个人或组织）可以一键将所需的Agent/工具添加到自己的系统中。安装后，平台会自动配置好MCP连接或A2A信任关系，使得新Agent立即可用。Anthropic等已经开源许多MCP服务器供即插即用，而社区也整理了A2A兼容Agent和工具清单。“领域服务Marketplace”将可能以线上市场形式出现，比如学术领域可能有一个门户列出各种论文分析Agent、数据可视化Agent，研究者可以选择调用。这样的生态平台降低了使用门槛，让非开发者也能组合AI服务。正如有人指出的：“MCP使非程序员也能给AI代理带来新工具”，未来行业专家可以通过市场选配Agent来构建解决方案，而不必懂底层实现。

第三促进自治协同的复杂AI应用的繁荣：当多Agent网络和丰富工具生态建立起来后，AI应用将从“单助手”演进为“助手团队”自治协作。未来的复杂任务（尤其跨学科、跨系统的问题）可能由一组AI来解决：它们通过A2A自动组织分工，通过MCP获取各类所需信息，在需要时中途还会征询人类用户意见（A2A任务可能标记input-required状态）。例如，一个“科研助手团队”接到课题调研任务，规划Agent1去查文献（用MCP连学术库），Agent2整理数据集（MCP连数据库），Agent3撰写报告草稿，Agent4负责翻译润色——最后协同产出成果呈交用户。整个过程可能只需用户提供高层指令，其余由Agent网络自主完成。这一趋势体现为AI代理的群体智能，也是通往更高水平自动化的必经之路。Google等公司内部实践也表明，在企业流程中引入多Agent协作，可提升效率和自动化程度。

第四将促进云瀚成为标准融合的生态联盟：MCP和A2A作为两大互补标准，预计将不断演进并可能融合进更大的行业标准框架中。目前双方各自由Anthropic和Google主导推动，但都开源开放。未来或许会出现统一的“智能体交互标准”，涵盖工具接入（MCP）、代理通信（A2A）、安全鉴权、发现机制等。类似的，可能有组织建立治理联盟，管理Agent Card目录、认证Agent/工具服务质量、制定兼容性测试等，保障市场生态健康。例如，W3C或IEEE等标准组织有可能介入，将Agent通信协议纳入Web或软件标准体系。一些公司（如Cisco）已提出自己的见解（如称A2A为ACP，即Agent Collaboration Protocol），更多参与者加入讨论有利于标准的完善和被采纳。当然也需要警惕标准碎片化的风险——但目前看，行业大玩家都在支持MCP/A2A路线（OpenAI虽然未明确支持，但其插件机制本质类似）。随着生态扩大，网络效应将驱动更多人加入这个标准联盟，领域应用市场也随之繁荣。

二、六方面挑战

尽管前景诱人，实现领域AI服务市场仍面临多重挑战：

首先是安全与信任方面的挑战：在一个开放的Agent市场中，由于复杂的商务模式和竞争性商业利益，建立明确的信任机制至关重要。不同Agent可能由不同组织提供，如何确保它们可靠、不恶意滥用权限？如何防止敏感数据通过MCP外泄？为此需要完善认证和授权框架。例如，引入委托授权模型：用户或主Agent可给调用的子Agent限定权限（类似OAuth授权某服务只能访问特定资源）。A2A的Agent Card可包含公钥等身份信息，结合目录服务进行验证。而Marketplace运营方可能需要审核上架的Agent/工具服务，对其安全性背书。这类似App Store审核应用以保护用户。技术上，还需防范对抗攻击：恶意Agent可能伪造能力声明、返回错误信息。建立信誉评价体系可能是解决办法之一，即对Agent服务进行评分和监管，促进良币驱逐劣币。总之，没有安全信任，就无法有真正的开放市场。

第二：隐私和合规要求日趋严格：领域应用往往涉及敏感数据（医疗记录、用户隐私、企业机密等）。让多个Agent和外部工具接入意味着更多数据流转环节，合规风险上升。必须保证MCP传输和A2A通讯有足够加密和访问控制。例如，医疗AI协作网络需要符合HIPAA等法规要求，日志审计、数据最小化原则要落实。另外，不同行业、国家的合规标准不同，Marketplace平台需要针对每个Agent标明其数据处理情况，帮助用户作出符合规章的选择。这也可能催生领域专属市场（如仅供医疗行业内部的AI服务市场，封闭运行，满足行业监管）。

第三：模型能力与可靠性将受到挑战：当前LLM智能体的可靠性仍不稳定。例如在调用工具时，模型选择错误工具或组装参数出错的情况并不少见。多Agent协作虽然划分了任务，但也增加了出错链路：一个Agent的失误可能传递影响整体结果。要让市场化的AI服务被用户信赖，需要显著提高模型决策正确率，或引入验证与纠错机制。可能的方向包括：在Agent A2A通信中建立反馈回路，如果Agent对另一Agent结果不满意可请求重复/改进；通过冗余Agent来交叉检查（类似ensemble思想，多Agent独立完成任务比对结果）；引入符号逻辑或约束检查，确保关键步骤满足某些正确性标准。此外，考虑到Agent网络的复杂性，监控和调试工具很重要。正如传统微服务要有分布式追踪和日志分析，多Agent系统也需要可视化其交互过程，方便开发者发现问题瓶颈并优化。当前已有一些初步工具如OpenLIT用于Agent过程监测。可靠性的提升是渐进的，但在此过程中要设定用户期望：明确声明AI助手的能力边界，提供人工介入的接口（人类可随时查看或介入Agent对话）以兜底。

第四：性能与成本决定可持续：让多个大模型Agent协同，势必带来计算成本上升和响应延迟增加的问题。如果每个Agent都调一个大模型云API，串联起来可能变得很慢且昂贵。这对落地是现实挑战，尤其在需要实时交互的应用中用户不愿等待太久。应对方法可能包括：Agent能力分层，用小模型或规则引擎处理简单决策，把大模型用在关键复杂步骤；异步并行，通过A2A让尽可能多的子任务并行执行（A2A支持并发任务和事件回调）以减少总耗时；在Agent市场中引入竞价机制，让提供相同服务的Agent竞相以更高效或更便宜方式完成任务，从而优化资源利用（类似云函数按性能定价）。此外，多Agent系统可以结合本地化部署：一些Agent跑在本地算力上（如Edge设备）、一些在云上，以均衡成本和速度。总的来说，需要工程优化让自治Agent网络在实际规模下可用，否则再聪明也难以推广。

第五：为领域应用定制的标准规范存在局限性：不同领域有各自专业复杂性，MCP/A2A虽然提供了通用框架，但还需领域知识的融合。例如医学领域Agent需要共用医学本体、标准术语；学术领域Agent交互可能涉及数学公式、引文格式等特殊内容。目前的协议未针对这些做专门优化。所以未来趋势可能会在通用协议之上，定义领域插件/扩展。比如扩展MCP，使其资源类型支持学术引用格式的特殊处理；扩展A2A，让Agent Card能声明领域标签、专业水准。如何在通用性与领域专用性间取得平衡，是标准演进的一大挑战。另外，目前MCP主要支持文本序列交互，对于多模态（图像、音频）数据传输有一定能力但不够丰富，A2A的消息部分也可包含文件片段但对复杂多模态协作可能还需改进。当领域应用需要处理图像、视频时，Agent市场也需要能共享这些数据和处理结果的标准方式。

第六：最终的成功有赖于市场运作和商业模式：最后，从市场角度看，即便技术成熟，还需解决商业模式和治理问题。谁来运营领域Agent Marketplace？如何激励开发者提供优质Agent和工具？是否采用抽成、订阅等模式？这些问题关系到生态能否可持续发展。一个可能的前景是出现类似“App Store”和“API Marketplace”的角色，由行业联盟或创业公司运营平台，通过分润激励内容创作者。也需要制定法规以应对AI服务市场的新情况，例如服务失败责任归属、偏见和公平性监管等。如果Marketplace中的Agent给出错误建议导致损失，责任在提供方还是使用方？这些都需要法律和行业逐步去明确。

3.总结

Anthropic的MCP协议和Google的A2A框架为AI系统的互联互通带来了重大进步。在学术出版、数据库服务、图书馆IT等领域，引入MCP可以低成本集成各种数据资源为AI所用，引入A2A可以让众多专才Agent协同工作，构建前所未有的智能应用市场。从短期看，先行者已经通过MCP实现了工具标准化接入、通过A2A开始异构Agent协作，这些技术正逐步走出实验，进入企业和行业应用。从长期展望，一个开放的、多主体参与的领域AI服务Marketplace有望形成：像应用市场一样汇聚各种AI服务，但这些服务彼此能够对话合作，共同为用户创造价值。

当然，实现这一愿景仍有诸多挑战，需要技术、产业和监管多方面协同推进。我们正处在这一变革的早期阶段：标准仍在演化，最佳实践仍在摸索。然而可以确定的是，“让AI不再成为信息孤岛，而是融入互联网络”是大势所趋。MCP和Agent2Agent作为这一趋势的关键推手，将持续引领AI应用从单智能体走向多智能体、从封闭系统走向市场生态。对于关注学术和信息服务领域的人来说，现在正是介入这一新生态的好时机：积极尝试这些开放协议，参与制定行业标准和共享工具，才能在未来的智能服务版图中占据一席之地。全球知识服务市场正迎来一场范式转换，而MCP与A2A所构筑的舞台，或将成为下一代创新的孕育温床。

总而言之，未来不是靠预测而来，天上永远不会掉馅饼，一切都要从我们脚踏实地一点一滴的努力做起。