忘了图灵测试，AI的真正挑战是交流

而发展越来越强大AI模型引起了头条新闻，最大的挑战是使聪明的代理商进行交流。

目前，我们拥有所有这些有能力的系统，但是它们都讲不同的语言。这是一个数字塔的塔，它阻碍了AI可以实现的真正潜力。

为了前进，我们需要一种普通的舌头。一个通用翻译器，将允许这些不同的系统连接和协作。几个竞争者已经加入了盘子，每个竞争者都有自己关于如何解决这个沟通难题的想法。

人类模型上下文协议或MCP是戒指中的知名人士之一。它试图为AI模型创建一种安全且有条理的方式，以使用外部工具和数据。MCP之所以受欢迎，是因为它相对简单，并具有主要的AI播放器的支持。但是，它确实是为单个AI设计的，用于使用不同的工具，而不是为AIS团队一起工作。

这就是其他协议（例如代理通信协议（ACP）和代理到代理协议（A2A））的其他协议。ACP

，IBM的一个开源项目是为了使AI代理商能够作为同行交流。它建立在开发人员已经满足的熟悉的Web技术之上，这使得它易于采用。这是一种灵活而强大的解决方案，可以为AI提供更加分散和协作的方法。

GoogleA2A同时，协议需要略有不同的钉子。它的设计目的是与MCP一起工作，而不是替换它。A2A专注于AIS团队如何共同处理复杂的任务，来回传递信息和责任。它使用代理卡系统（例如数字名片）来帮助AIS相互查找和理解。

这些协议之间的真正区别在于他们对AI代理如何交流的未来的愿景。MCP适用于一个单一强大的AI在中心的世界，使用各种工具来完成工作。ACP和A2A是为分布式智能而设计的，其中专门的AIS团队共同解决问题。

AI的通用语言将为一个全新的可能性世界打开大门。想象一下，一个AIS团队共同设计新产品，其中一个代理商处理市场研究，另一个代理商进行了设计，而制造过程则是第三个。或一个网络医疗AI协作以分析患者数据并制定个性化治疗计划。

但是我们还没有在那里。协议大战正在如火如荼地进行，并且有一个真正的风险，我们可能会比现在更加分裂。

AI传达方式的未来很可能是一个适合的解决方案。我们可能会看到不同的协议，每种协议都用于最佳。可以肯定的是：弄清楚如何让AIS互相交谈是该领域的下一个巨大挑战之一。

（照片西奥多·庞塞特（Theodore Poncet））

参见：拟人化部署AI代理商以审核模型以确保安全

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