2026年，AI编程协议栈已演进出三个核心层次：

• MCP（Model-Context Protocol 模型上下文协议）：定义了AI模型与外部工具和数据资源的交互方式。
• A2A（Agent-to-Agent Protocol 智能体间协议）：实现了多个智能体之间的高效协作与通信。
• AG-UI（Agent-User Interaction 智能体-用户交互协议）：建立了用户与智能体之间实时、可视化的交互标准。

这三个层次分别解决了AI智能体“向下连接资源”、“横向连接同类”以及“向上连接人类”的核心需求，推动AI从“单点工具”进化为“系统成员”，形成完整的自主反馈与执行闭环。预计未来所有主流的IDE、CI/CD及DevOps平台都将底层集成这一协议体系。

三层协议的逻辑关系及分层结构

AI智能体协议三层模型概览：

层级	协议名称	角色定位	核心功能
顶层 (前端/交互)	AG-UI (Agent-User Interaction)	交互层 (UI/UX)	解决AI与人的界面交互问题，标准化流式状态更新、生成式UI以及“人在回路”的确认与授权机制。
中层 (网络/协作)	A2A (Agent-to-Agent Protocol)	协作层 (Network)	解决AI与AI之间的互操作问题，标准化智能体间身份认证、任务委派与跨平台通信流程。
底层 (基础设施)	MCP (Model Context Protocol)	资源层 (Data/Tool)	解决AI与数据/工具的连接问题，标准化模型如何安全读取文件、查询数据库及调用API的方式。

关系图解与逻辑流向：

• MCP (底层/基础) – “手与眼”：
  作为智能体的“手和眼”，MCP是其接触现实世界的接口。智能体通过该协议接入本地文件、云端数据库或各类工具。若无MCP，智能体将是脱离实际的“空腹”模型，无法获取或操作具体数据。
• A2A (中层/骨干) – “社交语言”：
  作为智能体间的“社交语言”，当一个智能体通过自身MCP权限无法独立完成任务时（例如，需调用另一系统的私有数据），可通过A2A协议请求其他具备相应能力的智能体协作，实现能力扩展与任务分解。
• AG-UI (顶层/表现) – “表情与窗口”：
  作为智能体的“表情与窗口”，AG-UI将底层(MCP)获取的数据与中层(A2A)协作的过程，以标准化方式实时反馈至用户界面。它确保无论后端使用何种模型或框架，用户看到的进度指示、确认对话框和数据可视化组件都保持一致体验。

分层逻辑小结：

• 底层 (MCP)：连接物理/数字世界与资源。
• 中层 (A2A)：连接不同的AI实体，构建协作网络。
• 前端 (AG-UI)：连接AI逻辑与人类用户，提供交互界面。

这种分层设计使开发者能够像搭积木一样，通过MCP接入数据、通过A2A扩展能力网络、通过AG-UI交付一致的用户体验，高效构建复杂的AI智能体应用。

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）

模型上下文协议（MCP） 是由Anthropic于2024年底推出，并在2026年已成为行业事实标准的一种开放协议。其目标是通过标准化方式，无缝连接大语言模型(LLM)与外部数据源及工具，从根本上解决AI应用中的“信息孤岛”问题。

一、 协议核心组成部分 (Core Primitives)

MCP 通过三个标准化“原语”定义服务器向模型提供的核心功能，确保交互逻辑统一： 

1. 资源 (Resources)：
   • 定义： 提供给 AI 模型作为上下文的只读数据流。
   • 例子： 本地文件内容、数据库记录、API 返回的静态文档或实时日志流。
   • 机制： 每个资源通过唯一的 URI（统一资源标识符）进行标识和访问。
2. 工具 (Tools)：
   • 定义： 允许模型执行操作的可调用函数。
   • 例子： 发送邮件、运行 SQL 查询、写入文件或调用外部API。
   • 机制： 模型根据上下文和工具描述，自主决定调用时机与参数。
3. 提示词 (Prompts)：
   • 定义： 预定义的、可重用的指令模板。
   • 例子： 系统提示词模板、代码审查指令或常见工作流的结构化查询模板。
   • 机制： 引导用户或系统以标准化方式进行交互，降低提示工程复杂度。 

二、 系统架构 (Architecture)

MCP 采用 客户端-服务器-主机 (Client-Server-Host) 架构，兼顾灵活性与安全性： 

• MCP 主机 (Host)： 运行 AI 应用的程序（如 Claude Desktop、Cursor IDE等），负责协调 LLM 对各类资源、工具功能的访问，是协议运行的核心协调节点。
• MCP 客户端 (Client)： 集成于主机内部，负责维护与服务器的连接，处理协议底层的消息传递（如发现服务器能力、同步连接状态等）。
• MCP 服务器 (Server)： 轻量级、模块化的微服务，专门负责暴露特定的数据源或工具能力，避免核心功能与资源访问逻辑耦合。 

三、 通信机制与安全性

MCP在通信效率与安全防护上形成完整设计：

• 消息格式： 基于JSON-RPC 2.0进行传输，具备良好的可扩展性与兼容性，适配不同类型的资源与工具交互需求。
• 传输层支持： 支持基于 stdio 的本地通信（适用于IDE/本地工具）以及基于 SSE/HTTP 的远程通信（适合分布式部署和云服务）。
• 安全隔离： 在服务器端设置清晰的访问边界与策略执行点，严格遵循“最小权限原则”，同时实现全流程操作审计，保障资源访问的安全性与可追溯性。 

智能体间协议（Agent-to-Agent Protocol，A2A）

智能体间协议 (A2A) 是由Google于2025年4月发起，并随后捐赠给Linux基金会托管的开放通信标准。如果说 MCP 是 AI 的“USB 接口”（连接工具和数据），那么 A2A 则是 AI 的“互联网协议”（连接不同的智能体），其核心目标是打破供应商与框架壁垒，让不同来源的AI智能体实现跨平台、跨组织的无缝协作。 

一、 协议核心内容

A2A 协议主要解决智能体间发现、信任建立与任务协作三大问题：

• 跨平台互操作性： 允许运行在不同服务器（如 Google Cloud、AWS、本地）上的智能体直接对话，打破生态壁垒。
• 任务委派与协作： 一个智能体可以将复杂子任务委派给专业智能体（如项目管理智能体委派代码编写任务给代码智能体），并实时获取进度更新与中间结果，提升任务执行效率。
• 有状态生命周期管理： 区别于MCP的无状态请求模式，A2A支持长周期任务的状态管理，包括异步通信、流式结果返回等，适配复杂协作场景。 

二、 核心组成部分

A2A 协议通过以下关键组件构建起智能体之间的标准化协作网络：

1. 参与者角色 (Actors)：
   • 用户 (User)： 任务的发起者。
   • 客户端 (Client)： 代表用户向其他智能体发出请求的实体。
   • 服务端 (Server)： 接收请求并执行任务的远程“黑盒”智能体。
2. 智能体卡片 (Agent Cards)：
   • 这是智能体的“名片”或“能力说明书”，用于发现机制。它通过标准化的 JSON 格式描述智能体的功能、支持的工具、访问权限以及身份信息，使其他智能体能自动识别其能力，快速匹配协作需求。
3. 消息片段 (Parts)：
   • 消息传递的基本单元。每个 Part 包含特定类型的内容（如文本、代码、文件或音视频）和元数据，支持多模态内容的高效交换。
4. 三步工作流 (Three-Step Workflow)：
   • 发现 (Discovery)： 通过 Agent Cards 找到具备所需能力的智能体。
   • 身份验证 (Authentication)： 基于 OAuth、mTLS 等企业级安全标准建立信任连接。
   • 沟通 (Communication)： 通过基于 JSON-RPC 2.0 的消息协议在HTTPS上实现交互。 

三、 MCP 与 A2A 的关系

在 2026 年的 AI 架构中，MCP与A2A形成“微观-宏观”的互补协同关系：MCP聚焦微观层面，负责智能体内部的资源与工具接入，是智能体的“基础能力支撑”；A2A聚焦宏观层面，负责智能体之间的协同调度，是复杂业务流程编排的“核心链路保障”。两者协同使智能体既能独立完成基础任务，又能参与跨系统复杂协作。 

智能体-用户交互协议（Agent-User Interaction，AG-UI） 

智能体-用户交互协议（AG-UI） 是一套旨在标准化 AI 智能体（Agent）与前端应用用户界面（UI） 之间交互的开放协议。 如果说 MCP 解决了智能体“使用工具”的问题，A2A 解决了智能体“相互协作”的问题，那么 AG-UI 则解决了智能体如何“面向用户”提供实时、结构化交互体验的问题，是AI价值触达用户的关键载体。 

一、 协议核心理念与目标

AG-UI的核心创新是将传统“请求-响应”交互模式升级为“实时事件流驱动”模式，实现智能体对前端界面的主动控制与动态更新，核心目标包括：

• 实时状态同步： 将智能体的思考过程、工具调用状态及中间结果以流式事件实时推送给用户界面，提升用户对任务进度的感知度。
• 解耦式架构： 智能体描述交互意图（如“显示数据图表”“弹出确认窗口”），前端负责具体渲染实现（如使用React、Vue组件），确保安全性与跨平台一致性。
• 双向交互： 支持“人在回路”（Human-in-the-loop）机制，允许用户在智能体执行任务过程中进行干预、确认或参数修改，提升交互的可控性。 

二、 核心组成部分

AG-UI 协议由四个关键模块构成，覆盖交互全流程：

1. 标准化事件 (Events)： 协议定义了 16 种标准化的事件类型，涵盖交互全生命周期：
   • 文本消息事件 (Text Message)： 用于流式传输 AI 生成的文本。
   • 工具调用事件 (Tool Call)： 当智能体决定调用工具时，通知 UI 显示加载状态或结果。
   • 生命周期事件 (Run/Step)： 记录任务的开始、步骤切换和结束。
   • 状态补丁事件 (State Patches)： 用于同步智能体和 UI 之间的共享数据状态。
2. 生成式 UI (A2UI – Agent-to-User Interface)：
   这是 AG-UI 的一个重要扩展（由 Google 在 2025 年底强化），允许智能体通过 JSON 发送 UI 声明文件，描述所需UI组件（表单、图表、按钮等），前端根据声明自动渲染，无需编写定制化后端渲染代码。
3. 传输层 (Transports)： 适配不同交互场景的传输需求
   • Server-Sent Events (SSE)： 最常用的单向流式传输方式，负责后端事件向前端的推送。
   • WebSockets： 用于需要高频双向通信的复杂协作场景（如实时协同编辑、多轮交互任务）。
4. 智能体卡片 (Agent Cards) 与发现机制：
   类似于 A2A 协议，AG-UI 也支持通过标准化的元数据向前端暴露智能体的交互能力和身份信息，帮助前端快速适配不同智能体的交互需求。 

三、 2026 年的行业地位

2026 年，AG-UI已成为AI开发栈中的核心基础设施，被业界视为 “AI 应用的 REST 协议”。开发者无需为每个AI应用手动编写复杂的实时通信逻辑，只需接入 AG-UI 官方 SDK，即可让 LangGraph、CrewAI 等框架开发的智能体，与 React、Vue、Flutter 等主流前端框架实现标准化、高效交互，大幅降低AI应用的前端开发成本。 

总结：构建智能体时代的“操作系统”

MCP、A2A、AG-UI三层协议共同构成2026年AI智能体开发的全栈基础架构。这不仅是一套技术规范，更重塑了AI系统的设计哲学，推动AI开发进入“系统集成”新阶段。其核心价值可概括为四个维度：

1. 开发重心转型：从“单点构建”到“系统集成”：这三层协议的成熟，使AI开发重心从孤立构建“聪明的单点智能体”，转向设计“可协作、可交互的智能体网络系统”。开发者无需重复开发基础能力，可聚焦业务逻辑本身，提升开发效率。
2. 清晰的关注点分离：能力分层，各司其职
   • MCP 让智能体能做事（接入现实资源，具备基础执行能力）。
   • A2A 让智能体能协作（扩展能力边界，完成复杂任务）。
   • AG-UI 让智能体被感知（输出用户可理解的价值，实现人机协同）。
3. 推动生态标准化与商业化：打破壁垒，催生新市场：如同TCP/IP协议催生互联网经济，这三层协议将打破各大厂商的AI“围墙花园”，构建基于开放标准的智能体生态。工具服务商、垂直领域智能体开发商、交互界面提供商可在统一协议基础上互联互通，形成繁荣的商业化生态。
4. 定义下一代软件架构：人机协同的核心支撑：未来软件应用将越来越多地由“人类用户+多AI智能体”共同驱动，这一协议栈正是为此架构而生。它确保智能体能够安全、可靠、可预测地融入现有的人机协同工作流，成为企业数字化架构中真正的“系统成员”。

总而言之，MCP、A2A和AG-UI这三层协议，正在为AI智能体时代搭建一套类似计算机“硬件驱动(MCP)-网络协议(A2A)-图形界面(AG-UI)”的底层操作系统。它们将离散的AI能力编织成协同网络，并以人性化方式呈现给人类，最终开启人机协同的崭新篇章。