最近在 AI 領域每天都幾乎有創新的協議，由 MCP 到 Agent2Agent，再到近期 Unibase AI的 AIP( Agent Interoperability Protocol)，嘗試邊寫邊消化~
當我們將 MCP、A2A 和 AIP 這三個 Protocol 放在一起看時，可以想像它們就像是「智慧代理之間合作的三種不同層級」。MCP 專注於讓模型理解外部資料、A2A 專門設計給代理彼此溝通，而 AIP 則是把溝通、工具使用和信任建構一網打盡，好似在打造一個「代理作業系統」。
1⃣定位與主要用途
MCP（Anthropic 開發）
MCP 就像是 AI 模型的「資料插座」，幫助它們快速連上資料庫、向量庫或公司內部工具。它的核心目標是讓語言模型能夠準確理解外部世界的資訊，從而提供更貼近真實背景的回答。就像 USB‑C 讓你無腦接上電源一樣，MCP 讓 LLM 無痛對接各種資料來源。
A2A（Google 發表）
A2A 是一種代理之間「標準化對話語言」，其使用結構化的 JSON 訊息框架和「Agent Card」定義每個代理的能力與身份。透過這種方式，來自不同平台、不同語言的代理也能互相認出彼此、交換任務或資訊。就好似是你給每個代理發一本護照，它們就能在同一個網路世界裡自由互通。
AIP（Unibase 推出）
AIP 不單單處理代理之間的訊息傳遞，還內建了共享記憶體、協作工作流程、授權管理等機能，並採用去中心化的身份與驗證機制。這不只是聊天協議，更像是一個完整的「智能代理作業系統」，讓分散在各地的 AI 代理能像一支高效團隊一樣協作。
2⃣外部整合能力
MCP：內建許多「資料接頭模組」，LLM 只要接上就能存取你公司的資料、工具或 API，不需自己寫整合邏輯。
A2A：不處理任何外部工具的接入，等於說代理只能彼此對話，其他功能要自己接上去。
AIP：不只提供對話語言，還寫進「工具契約」功能，代理可原生呼叫 REST、GraphQL、區塊鏈 RPC 等工具，再把資料記錄進共享記憶體中。
3⃣安全與信任機制
MCP & A2A：兩者基本上都依賴外部平台（如 OAuth 或 JWT）來進行認證，即是說信任機制建在平台上。
AIP：自帶「無伺服器」的信任機制。透過 DID、Signature Envelope 與 Zero-knowledge proof，讓每個代理之間進行可驗證的溝通。應該特別適用於跨公司、跨網域的合作場景。
source: UniBase AI