能够将推理直接转换为可执行的 API 调用，从而显著提高代理的自主性和 灵活性。 检索和模型化行动阶段 面向协议的互操作性阶段 当前阶段强调轻量级、标准化协议，如 MCP 、 ACP 、 ANP 和 A2A 。这些协议通过实现跨异构代理系统的动 态发现、安全通信和分散协作，促进了可扩展性和强 大 的互作性，从而解决了以前的限制。 早期的互作性标准（如 KQML Function Calling Toolformer Agent 协议发展历程： 2024 年进入全新阶 段 符号和 SOA 基础阶 段 Web Services （ SOAP/WSDL ） MCP ANP ACP A2A FAG 数据来源：公开资料、甲子光年智库总结整理 2020 2006 2023 1993 www.jazzyear.com ESB Patterns PTA-AIC 驱动的智能体普及，其标准化对工具集成、上下文共享、任务协同至关重要。目前主流的 Agent 协议包括 MCP （安全工具调用与数据交 换）、 ACP （多模态消息与异步通信）、 A2A （点对点任务委托，适企业级协作）、 ANP （开放网络中智能体发现与安全协作）。 这些协议皆有一定优势， MCP 简化了智能体访问工具和数据的方式。 ACP 为企业智能体生态系统引入了本地结构化协作。 A2A

医疗行业智能体 数据分析智能体 运维智能体 智慧办公智能体 场景智能体 客服智能体 营销智能体 具身智能体 财务审计智能体 时空智能体 基座大模型 知识增强与记忆 基础底座 智能体开发框架 MCP服务 智能体平台 智能体平台 联系人：韩晓璐 电 话：18627873252（微信同号）

Agent 构 建 7 、智能铸 魂 Agent 实际应用中各类 API 和数据源差异大， 需单独开发适配接口，导致 开 发周期长、成本高，后期维护难。同时 AI 工具跨系统执行复杂任务困 难。 MCP 协议可衔接 API 与数据源，打破壁垒，提升 AI Agent 效能 。 AI Agent 构 建 7 、智能铸 魂 四、未来展望与思考 三、多模态融合 通过将文本、图像、音频和视频数据一体化处理，

分析平均耗时分钟级； （2）场景自动化：85%标准化工作无需人工介入，减少70%重复性操作； （3）协同响应效能：多步骤调查任务提速80%。 用户价值： 微步安全云 威胁情报 XGPT LLM MCP Server XGPT Agent 情报总结 漏洞识别 溯源拓线 样本分析 攻击面梳理 钓鱼分析 告警降噪 事件调查 报告生成 处置建议 多Agent协同 漏洞情报 资产测绘