多智能体协作协议MCP | AI生成和翻译
什么是多智能体协作（MCP）？
多智能体协作（Multi-Agent Collaboration），常缩写为 MCP（代表 模型上下文协议），是一种标准化框架和协议，旨在使多个AI智能体或模型能够在AI系统中高效协同工作。该协议于2025年初推出，通过允许智能体实时共享上下文、记忆、任务和数据，实现了无缝协调，模拟了人类团队协作的模式，但规模更大。
核心组件与工作原理
- 共享上下文与记忆：智能体维护一个共同的“上下文池”（类似共享记忆或维基），在此交换信息、工具和状态，不会丢失正在进行的交互轨迹。这避免了信息孤岛，实现了跨会话的持久协作。
- 通信协议：MCP使用结构化消息传递来分配角色、委托任务和解决冲突。例如，一个智能体可能负责数据分析，而另一个专注于决策，MCP确保同步更新。
- 工具集成：通过标准化接口将智能体连接到外部资源（如数据库、API），支持并行处理以加快结果产出。
- 应用场景：常用于电信网络运营、能源管理和软件开发等领域。例如，在AWS Bedrock环境中，MCP为多智能体系统提供支持，用于优化能源效率或网络故障排除等任务。
优势
- 高效性：与单智能体设置相比，并行执行减少了处理时间。
- 可扩展性：轻松扩展到数十个智能体，处理复杂的多步骤问题。
- 开放标准：作为开放协议，它受到GitHub上Agent-MCP等框架的支持，并集成到Amazon Bedrock等平台中。
MCP代表了向更智能、协作式AI架构的转变，在早期多智能体系统的基础上，强调上下文保留和互操作性。
参考资料
- 模型上下文协议（MCP）：AI系统中多智能体智能的新标准
- Agent-MCP GitHub仓库
- 通过模型上下文协议推进多智能体系统（arXiv）
- 使用MCP实现多智能体系统：AI架构指南
- 使用Amazon Bedrock进行多智能体协作以支持电信网络运营