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AI大模型应用开发中的ANP协议：原理、优势与展望

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摘要：本文全面介绍了ANP协议，探讨了其在AI大模型应用开发中的作用及其相较于MCP协议的优势，解析了其标准流程，并给出了一些具体的代码示例。此外，本文还讨论了ANP协议的优势应用场景，预测了其未来可能面临的挑战及发展趋势，最后进行了总结。

1 什么是ANP协议

ANP（Agent Network Protocol）是一个开源智能体网络协议框架[1]，由杭州比特智元 CEO、智能体通信协议 ANP 作者常高伟开源[2]。该协议旨在实现不同智能体之间的去中心化协作，构建一个更加开放和互操作性的智能体互联网。ANP协议的核心是通过P2P架构和语义网技术，为智能体提供高效的数据交换和协作机制。其设计灵感来源于Web 3.0的技术理念，希望能够打破现有智能体之间的数据孤岛，实现真正的互联互通[3]。

ANP协议介绍官网：https://agent-network-protocol.com/zh/
GitHub仓库：https://github.com/agent-network-protocol/AgentNetworkProtocol

2 为什么使用ANP协议

随着Deepseek-R1的问世，复杂任务推理能力限制这一核心瓶颈正在加速消失。但是，构建面向C端用户的智能体，当前还存在两个瓶颈：成本和信息。预计2025年大模型的部署成本还会有一到两个数量级降低。但是怎么让面向C端的个人AI助理，能够获得足够的信息？面向知识工作者的信息，很多都保存在开放的数据库、或者网站上，AI能够非常方便的获取。而面向C端用户的信息则复杂的多，受限于当前互联网的数据孤岛现象，这些信息当前是非常割裂的，而且开放性很差。智能体通信协议就此诞生，旨在让个人助理能够方便、高效的获得C端用户包含工具能力在内所需要的信息。

在AI大模型应用开发中，智能体之间的协作也将变得越来越重要。传统的客户端-服务端（C/S）架构和中心化身份认证机制已经开始显现出一些局限性，如耦合度高、扩展性差、安全风险大等。智能体通信协议——ANP协议，通过去中心化的设计，解决了这些问题，使智能体能够更加高效、安全地进行协作。

  1. 去中心化身份认证：基于W3C DID（Decentralized Identifiers）规范，ANP协议实现了跨平台的去中心化身份认证，使得智能体能够在不同平台之间自由交互，而不受中心化认证机构的限制[4]。
  2. 语义优先的数据交换：ANP协议设计了一个智能体描述规范，即采用了JSON-LD（JSON for Linking Data）和Linked Data技术，构建了一个AI原生的数据网络。这使得智能体之间能够更高效地理解、交换数据和进行协作，提升了应用的整体智能水平。
  3. 灵活的P2P架构：ANP协议的纯P2P架构使得智能体之间的通信更为直接和高效。任何一个智能体都可以使用HTTP连接其他的智能体，也可以被其他智能体连接，无需通过中心节点，从而降低了通信延迟，提高了系统的可靠性和可扩展性。

3 ANP协议与MCP协议的比较

3.1 MCP协议简述

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的开放协议，主要用于简化大模型与外部工具和数据源的交互[5]。MCP协议通过定义标准化的请求和响应格式，使AI模型能够与各种外部工具和服务无缝对接。MCP协议的架构设计为客户端-服务端（C/S）模式，强调“模型为中心”的理念。

3.2 相较于MCP，ANP协议的优势

  1. 去中心化：MCP协议则采用以模型为核心的C/S架构，整个互联网都是他的上下文与工具；而ANP协议采用以智能体为核心的纯P2P架构，每个智能体具有同等的地位，组成一个去中心化的智能体协作网络。P2P架构使得智能体之间的通信更加灵活和高效，减少了中心化系统的依赖和安全隐患。因此在身份认证方面，MCP往往采用Oauth2.0进行认证，而ANP则采用一种支持可验证、去中心化数字身份的新型标识符。基于DIDs，可以让用户真正掌握自己的身份，也可以提高不同应用之间身份的互操作性。
  2. 语义化数据：ANP协议通过JSON-LD和Linked Data技术，构建了一个语义化的数据网络，使得智能体能够更好地理解和处理数据。MCP协议更侧重于服务的调用，而ANP协议则更注重数据的语义化交流。
  3. 模块化设计：ANP协议设计了智能体描述规范，使得智能体之间可以更加高效地进行数据交换和协作。MCP协议虽然也支持模块化设计，但其复杂性和耦合度相对较高。MCP更适合部署为一套完整集中式的AI应用系统或AI工具链，而ANP协议更适合多个从属于不同主体的AI Agent之间松散地、自由灵活地相互调用协作。
ANP协议的身份认证过程

4 ANP协议标准流程

4.1 流程描述

ANP协议的标准流程可以概括为以下几个步骤：

  1. 智能体发现：智能体通过去中心化的网络发现其他智能体的存在和能力。需要说明的是，智能体发现的实现方式很灵活，可以是通过去中心化的服务发现协议(如同Ad-Hoc)方式，可以是局部的中心化的服务目录节点方式，也可以是自组织，通过静态配置方式形成拓扑结构的方式。
  2. 身份认证：智能体之间通过W3C DID进行身份认证，确保通信双方的可信度。详见官方文档[6]。
  3. 数据交换：智能体之间通过JSON-LD和Linked Data技术进行数据交换，确保数据的语义一致性和高效传输。

4.2 伪代码示例

以下是一个简单的伪代码示例，展示了ANP协议的基本实现逻辑：

# 智能体A发现智能体B
agent_B = discover_agent("agent_B_id")

# 智能体A向智能体B发送身份认证请求
auth_request = create_auth_request(agent_A, agent_B)
auth_response = send_auth_request(agent_B, auth_request)

# 智能体A验证智能体B的身份
if verify_auth_response(agent_B, auth_response):
 print("身份验证成功")
else:
 print("身份验证失败")

# 智能体A向智能体B请求数据
data_request = create_data_request(agent_A, agent_B, query="库存数据")
data_response = send_data_request(agent_B, data_request)

# 智能体A处理数据
data = parse_data_response(data_response)
print(f"收到数据: {data}")

# 智能体A与智能体B协作完成任务
task_request = create_task_request(agent_A, agent_B, task="筛选候选人")
task_response = send_task_request(agent_B, task_request)

# 智能体A处理任务响应
if task_response.status == "success":
 print(f"任务完成: {task_response.result}")
else:
 print(f"任务失败: {task_response.error_message}")

5 优势应用场景

  1. 智能家居互联：在智能家居场景中，ANP协议可以实现不同品牌和类型设备之间的高效协作，例如智能音箱、智能灯光和智能门锁等设备之间的数据交换和任务协作。
  2. 智慧城市互联：在智能城市项目中，ANP协议可以将各种智能体（如交通管理、环境监测、公共安全等）无缝连接，提升城市管理的智能化水平。
  3. 企业应用互联：在企业内部，ANP协议可以实现不同部门和系统的智能体之间的高效协作，例如HR部门的智能招聘系统与财务部门的智能账单管理系统之间的数据共享和任务分配。
  4. 自动驾驶车联网：如同Ad Hoc网络一般，在户外道路上，由于离数据中心较远，且网络延迟较高，因此通信效率最高的方式就是附近的几辆汽车形成去中心化的自组织网络，基于各自车机系统和传感器数据，互相进行数据共享、路况播报和驾驶协作等，以实现低延迟高效率通信的智能驾驶，这跟人类的驾驶过程本质上是相同的。

6 未来挑战与发展趋势

6.1 未来挑战

  1. 安全性和隐私保护：虽然ANP协议采用了去中心化的身份认证机制，但如何确保数据在传输过程中的安全性和隐私保护，仍然是一个重要的挑战。
  2. 标准化和互操作性：尽管ANP协议已经在开源社区获得了广泛支持，但不同厂商之间的标准化和互操作性问题仍需进一步解决。
  3. 性能优化：随着智能体数量的增加，如何优化P2P架构的性能，提高系统的响应速度和稳定性，也是未来研究的重点方向。
  4. 可信任问题：不同智能体之间传递的数据是否可信，是否存在恶意行为，例如自动驾驶中黑客通过发送虚假数据谎报路况信息等，这也是一个需要进一步解决的问题。

6.2 发展趋势

  1. 更广泛的应用：随着ANP协议的逐步成熟和标准化，越来越多的智能体应用将采用ANP协议，实现更高效的互联互通。
  2. 技术融合：ANP协议将与其他AI技术（如MCP和A2A）融合，形成一个完整的智能体协作技术栈，共同推动AI应用的发展。
  3. 生态系统的构建：未来，ANP协议将吸引更多的开发者和企业加入，构建一个开放、繁荣的智能体生态系统。

7 总结

ANP协议作为智能体网络的基础协议，通过去中心化的设计和语义化的数据交换机制，为AI大模型应用开发提供了新的标准和思路。尽管ANP协议目前还面临一些挑战，但其灵活性、高效性和开放性无疑使其具备了巨大的发展潜力。我们有理由相信，ANP协议将在未来的AI应用开发中发挥越来越重要的作用。

参考引用

  1. MCP与ANP对比：智能体需要什么样的通信协议. https://agent-network-protocol.com/zh/blogs/posts/mcp-anp-comparison.html
  2. MCP 是 USB，但 ANP 可能是 HTTP. https://my.oschina.net/u/3859945/blog/18044520
  3. 第一个专为AI访问而设计的 WebAgent 诞生了.
  4. 智能体互联网（Agentic Web）. https://www.51cto.com/aigc/3910.html. 2025-2-5
  5. 模型上下文协议（MCP）技术介绍与应用展望. https://blog.ailemon.net/2025/04/15/mcp-introduction-forecast/
  6. did:wba-基于web的去中心化身份标识符. https://agent-network-protocol.com/zh/blogs/posts/did-wba-intro.html

创作声明：本文包含部分AI生成的内容，且已经过AI柠檬博主审视和人工修改，可放心食用

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