在智慧化浪潮席捲全球的今天，人工智慧（AI）已不再是單一個體，而是具備各種專長的分散式「Agent」群體，但當這些各司其職的 AI 想要合作時，它們要如何溝通，才不會造成雞同鴨講？本集我們邀請到國立陽明交通大學資訊工程學系的黃俊穎教授，來深入介紹 AI 時代的核心基礎——AI 通訊協議。

傳統的通訊協議，如我們上網用的 TCP / IP 或 HTTP / HTTPS，主要是為資料傳輸或人類操作設計的標準。然而，當 AI Agent 必須與其他 AI 或外部設備進行複雜協調時，傳統協議便顯得力不從心。

目前 AI 通訊協議在市場上有兩大代表，其一是最早由 Anthropic 提出的 AI 通訊協議「模型上下文協定」（Model Context Protocol, MCP），它的核心是讓 AI 功能擴展到真實世界，透過標準化指令，指揮外部設備執行動作，可視為 AI 工具的說明書；另一代表則是由 Google 所推出的 A2A（Agent-to-Agent Protocol），它旨在讓 AI 能夠互相認識彼此的能力邊界，然後進行更智慧、更複雜的分工協作。

過去，通訊協議被視為是企業的核心資產，傾向封閉保護，但到了 AI 時代，為了快速擴大使用場景、讓自家產品能與更多元的服務串接，各大公司反而更願意主動公開協議並標準化，後進者也樂於加入先行者的標準生態系，而非從零開始創建——這種由封閉到開放的轉變，是加速 AI 協作發展的關鍵動力。

如今，AI 通訊協議不再像早期其他通訊協議那樣制式，它具有極高的彈性，除了標準資料外，還可以附加許多非結構化的資訊，因此，不但能忠實傳達不同國家、文化、法律規範下，AI 呈現的細微個性差異，還能準確搭起文字、圖像、語音等不同模態之模型間的溝通橋梁。

某種程度上來說，在未來，只要有了 AI 通訊協議，任何可以被 AI 化的服務，都能交由 AI Agent 們來完成，就像每個人都擁有一個專屬的私人秘書般。至於未來 MCP 和 A2A 何者會成為最終一統市場的標準？黃教授認為，它們有望朝向彼此互補，各司其職的互動關係，而非競爭取代。

最後，比起協議本身是否足夠安全、擔憂是否會落入資安危機的境地，黃教授認為，我們更該關注的是那些 AI 模型的透明度，確保其決策過程合理、可追蹤，如此將是將來 AI 發展和監管的一大重點。
 

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