智能体网络协议技术报告 – MCP、A2A、ACP、ANP等比较与分析

1 0 0

W3C的《智能体网络协议技术报告》，对当前主要智能体网络协议（MCP、A2A、ACP、ANP等）进行了系统比较与分析。给出智能体网络的四大核心趋势：智能体取代传统软件成为互联网基础设施、智能体间实现普遍互联互通、基于协议的原生连接模式、以及智能体的自主组织与协作能力。

作者

J.Cling

标签

AI AI专题 AI资讯A2A ACP ANP MCP 智能体

W3C的 AI Agent Protocol Community Group，发布了一个《智能体网络协议技术报告》，对当前主要智能体网络协议（MCP、A2A、ACP、ANP等）进行了系统比较与分析。本文给出智能体网络的四大核心趋势：智能体取代传统软件成为互联网基础设施、智能体间实现普遍互联互通、基于协议的原生连接模式、以及智能体的自主组织与协作能力。

编辑：

Gaowei Chang (ANP Open Source Community)
Ruoxi Ran (W3C)

作者：

Song Xu (China Mobile)
Hong Hou (Peking University)
Xi Sun (Ant Group Co., Ltd.)
Shengyi Zhang (Beijing Esandinfo Ltd.)

反馈：

GitHub w3c-cg/ai-agent-protocol (pull requests, new issue, open issues)
Copyright © 2025 the Contributors to the 智能体网络协议技术报告 Specification, published by the AI Agent Protocol Community Group under the W3C Community Contributor License Agreement (CLA). A human-readable summary is available.

摘要

本文探讨了从语义网（Semantic Web）的未竟愿景到智能体网络（Agentic Web）的演进历程，并分析了构建标准化智能体网络协议的必要性。尽管二十年前提出的语义网构想极具前瞻性，但受限于当时人工智能技术的能力不足，未能充分实现。随着大型语言模型（LLMs）等现代AI技术的飞速发展，智能体已具备自主执行任务、进行复杂推理和解决多步骤问题的能力，从而催生了Agentic Web的出现。通过系统分析，本文给出智能体网络的四大核心趋势：智能体取代传统软件成为互联网基础设施、智能体间实现普遍互联互通、基于协议的原生连接模式、以及智能体的自主组织与协作能力。同时，研究揭示了当前互联网架构对Agentic Web发展的三大挑战：数据孤岛限制智能体决策质量、人机界面阻碍智能体交互效率、以及标准协议缺失阻碍智能体协作。针对这些挑战，本文详细阐述了智能体网络协议的设计原则与核心需求，并对当前主要智能体网络协议倡议（MCP、A2A、ACP、ANP等）进行了系统比较与分析。本研究结论强调，建立标准化智能体网络协议对于打破数据孤岛、实现异构智能体协作、构建AI原生数据网络，以及最终实现开放、高效的Agentic Web具有关键作用，并呼吁各利益相关方积极参与W3C的标准化进程。

1. 引言：从语义网的未竟愿景到Agentic Web的曙光

二十年前，Tim Berners-Lee及其合作者极具远见地提出了语义网（Semantic Web）的构想，其核心目标是创建一个以数据为中心、机器可读的网络（web of data），使计算机与人类能够更加高效地协作。这一构想描绘了一个充满智能的未来：日常的交易、行政事务及各种生活场景，都将由能够自主行动的“智能体”（intelligent agents）通过机器间的对话自动完成。为实现这一目标，语义网计划通过XML、RDF和本体（Ontology）等技术，为网络上的信息赋予明确定义的语义，使软件智能体能够自主地在网页之间漫游，代表用户高效地执行复杂任务。

尽管语义网的愿景极具前瞻性并产生了深远的影响，但在很大程度上并未完全实现，主要原因在于当时人工智能（AI）能力的局限。早期AI技术在理解自然语言、执行复杂推理以及处理现实世界中海量、模糊、不一致或不确定的数据方面存在明显不足，而知识的自动表示、大规模获取与深度推理的复杂性，更成为难以逾越的障碍。然而，以大型语言模型（LLMs）为代表的最新技术变革，正为实现这一宏伟愿景注入新的强大动力。现代AI在理解非结构化数据、多步骤推理、规划以及与工具和API交互等方面已取得显著突破，这些新能力正好弥补了早期AI在实现语义网目标时所面临的关键短板。

值得注意的是，语义网的原始构想中已经包含了丰富的“智能体”思想。这些智能体被设想为能够代表用户自动执行任务的实体。而以大型语言模型（LLMs）为代表的技术突破，让智能体能够自主行动、进行复杂推理并解决多步骤问题。这些智能体不再只是被动工具，而已成为数字生态系统中的积极参与者。在此背景下，“Agentic Web”（智能体网络）或“Internet of Agents”（智能体互联网）的概念应运而生。这一新的网络范式将智能体视为主要行动者，它们与网络资源、服务及其他智能体主动互动，共同完成用户目标。Agentic Web继承了语义网的核心愿景，并借助先进的AI能力，致力于构建一个由自主、智能且能高效协作的智能体组成的生态系统，从而使语义网关于机器智能高效处理信息、有效协助人类的理想逐步成为现实。

这种转变预示着用户交互模式的根本性变化——从以人类为中心、通过浏览器进行的点击和浏览，转向以智能体为中心、由智能体驱动的交互与协作。在这种新模式下，智能体将自主地与其他智能体直接交互，根据用户偏好与上下文自动完成任务并提供个性化体验。这种智能体主导的模式不仅仅是现有网络的增量更新，更可能引发互联网架构与交互逻辑的深刻变革。用户获取信息的方式也将发生变化，从原本通过界面主动查询信息，转变为智能体主动执行任务并交付结果，甚至可能绕过传统的网站界面。这将促使网络服务的设计方式、发现机制以及交互方式全面革新，推动互联网迈入全新的发展阶段。

2. Agentic Web的四大趋势

正如语义网的构想曾开启了互联网发展的全新可能，如今，以智能体为核心的Agentic Web也正引领互联网迈向一个充满机遇和变革的新时代。这种转变不仅仅意味着技术的进步，更是互联网底层架构与用户交互逻辑的深刻变革。这场智能体驱动的范式变迁主要体现在以下四个关键趋势中。

2.1 2.1 智能体将推动传统软件的全面更新换代

随着智能体技术的不断演进，我们正站在传统软件体系更新换代的转折点上。智能体不仅将成为下一代互联网的重要基础设施，更有望重塑人们与数字世界的交互方式。在个人层面，个人智能体将成为用户进入互联网的主要入口，现有的大部分网站与App，也将逐步智能体化，并通过智能体间交互的方式来交付相应的功能和服务。相较于依赖手动操作的界面型应用，智能体在信息整合、意图识别、决策辅助与多模态场景交互等方面展现出显著优势，可为用户带来数量级提升的使用体验。

在企业层面，企业将通过部署企业智能体，对内可提高业务处理流程的自动化水平，对外可提供更加智能化、个性化的用户体验与服务。

同时，个人智能体可以与企业智能体的直接连接，即可获得更加精准、高效、安全的服务体验。这种以个人智能体与企业智能体之间的点对点、直接连接为特征的新型连接范式也正在加速形成，预示着更灵活、更智能、更去中心的互联网架构即将到来。

2.2 2.2 智能体之间将实现普遍互联互通

在Agentic Web的图景中，智能体不再是孤立运作的单元，而是构成一个高度互联、协同演化的网络体系。实现任意智能体之间的自由连接，将从根本上打破当前互联网中“平台割裂”与“数据孤岛”的结构性限制，使信息得以在不同领域与系统之间自由流动。这种互联不仅意味着数据的互通，更代表着智能体能够动态获取和组合跨平台、跨场景的上下文信息，从而在服务个体用户或组织决策时展现出更强的综合感知与推理能力。同时，开放的连接机制使智能体能够按需调用全网工具和能力资源，构建出更复杂、更深入的协作链路。在这一趋势推动下，智能体之间的交互将逐步取代以人类为中心的交互方式，成为未来互联网最核心、最主要的连接形态。

2.3 2.3 智能体将基于原生协议进行连接和交互

当前，AI与互联网的交互主要依赖于以人为中心设计的界面方式，比如Computer Use、Browser Use。这些交互路径虽为AI提供了初步的接入能力，但本质上仍是为人类用户而设计，难以充分发挥AI在信息解析、语义处理和自动化执行方面的能力。事实上，AI更擅长处理结构化数据、语义标注信息和明确的功能调用，而非复杂多变的网页HTML或前端界面。因此，面向未来的Agentic Web亟需构建一种原生为AI设计的网络协议体系，使智能体之间能够以机器可读、语义明确的方式直接进行交互。这类协议将扮演类似于HTTP在人类互联网中的角色，成为支撑智能体网络的基础通信标准。以此协议体系为基础，一个专门面向AI设计、更易于智能体访问和操作的全新数据网络也将随之诞生。

2.4 2.4 智能体可自主组织和协作

Agentic Web演进的另一关键趋势，是智能体将具备更广泛的自主组织与协作能力。我们认为，在标准化的协议支持下，智能体之间能够通过自然语言进行动态协商，快速识别彼此的能力、意图与需求，并在无需预设接口的情况下，自主组建协作关系、完成任务分工。这种灵活、高度自适应的交互模式，突破了传统系统中依赖静态接口和人工编排的限制，显著提升了网络的运行效率与任务响应速度，同时大幅降低了人为干预与集成成本。随着协作机制的持续演进，一个由智能体自发驱动、高度可组合、具备快速响应能力的Agentic Web生态将逐步形成，为复杂任务处理与多智能体系统运行提供坚实基础。

综上所述，Agentic Web的兴起不仅意味着智能体将在各类应用中发挥更大作用，更预示着互联网基础架构与交互范式的深刻重塑。为实现这一演进方向，迫切需要构建面向智能体网络的新型协议体系，从而为智能体全面释放其能力提供必要的基础设施与标准支撑。

3. Agentic Web的挑战：当前互联网的局限性与标准化交互的迫切需求

随着AI技术的发展，智能体正逐步成为继网站和应用程序之后，互联网体系中的新一代核心参与者。然而，Agentic Web的加速演进也暴露出当前互联网在技术基础与连接范式上的诸多局限。这些问题若不加以解决，将严重制约智能体系统的可扩展性与协作效率。主要挑战包括以下三方面：

标准协议缺失阻碍智能体协作：智能体之间缺乏统一的通信语言和协作规范。虽然自然语言提供了一种沟通方式，但这不足以支持大规模、可靠、自动化的智能体协作。建立标准化协议是实现智能体网络化、发挥集体智能的关键。
人机界面阻碍智能体交互效率：现有网络服务大多通过图形用户界面（GUI）面向人类设计。智能体需要模拟人类操作才能使用这些服务，过程复杂、效率低下且容易出错。亟需为智能体提供原生的、机器可读的接口协议，实现直接高效的自动化交互。
数据孤岛限制智能体决策质量：智能体需要整合广泛信息才能做出高质量决策。在缺乏标准协议的前提下，智能体之间难以进行身份认证与通信，当前互联网中的存在的“数据孤岛”仍将难以打破。这使得智能体无法获取完整的上下文信息，其分析、推理和决策能力受到严重制约。

这些挑战，特别是智能体网络协议标准的缺失，未来将会导致智能体生态系统的碎片化。大量异构智能体如同”智能体孤岛”，难以互操作和有效协作，不仅限制了Agentic Web的整体潜力，也显著增加了集成成本和复杂性 (18)。

面对这一局面，制定标准化的智能体网络协议已成为构建真正Agentic Web的当务之急。此类协议旨在为不同平台和供应商的智能体提供统一的发现、识别、验证、通信与协作框架，从而克服互操作性障碍，并确保安全高效的交互。W3C AI Agent Protocol社区组的成立及其使命正是对这一需求的积极响应。标准化不仅是技术层面的需求，更是避免Agentic Web陷入巴尔干化、充分发挥其网络效应和实现”数十亿智能体”协同工作愿景的战略基石。

4. 定义蓝图：智能体网络协议的关键问题与核心需求

为了应对第三章中提出的挑战，并充分发挥Agentic Web的潜力，设计和实施标准化的智能体网络协议至关重要。这些协议不仅是技术规范，更是构建一个可互操作、可信、高效的智能体生态系统的基石。一个全面的智能体网络协议框架需要解决一系列关键问题，并满足特定的功能性和非功能性需求。

4.1 4.1 智能体网络协议旨在解决的关键问题

互联互通与打破数据孤岛：协议需要提供机制，使不同平台、不同开发者创建的智能体能够相互发现、验证、连接和通信，从而打破当前互联网中普遍存在的数据孤岛现象。这要求协议能够支持跨域通信，并促进信息的自由流动，确保智能体能够获取做出高质量决策所需的完整上下文信息。
异构智能体间的协作：Agentic Web将由大量具有不同架构、能力和目标的异构智能体组成。协议必须能够解决这些异构智能体之间的通信和协作问题，例如通过标准化的消息格式、交互模式和能力描述机制，使得它们能够理解彼此并协同工作。
兼容性与标准复用：为了促进广泛的采纳和集成，智能体网络协议应尽可能兼容并复用现有的成熟Web标准和技术（如HTTP、WebRTC、OpenAPI、WoT等）。这不仅可以降低开发和部署的门槛，也有助于充分利用现有网络基础设施的稳定性和安全性。
构建信任与降低协作成本：在开放的Agentic Web中，智能体间的信任是一个核心问题。协议应包含建立和验证智能体身份、信誉和能力的机制，以降低未知智能体之间协作的风险和成本，促进可信的交互。
高效协作与隐私保护的交互模式：协议需要定义智能体之间信息交互的模式，既要保证协作的高效性，也要兼顾用户隐私和数据安全。这将涉及到在对智能体身份进行可信验证的基础上，对通信内容进行加密、支持选择性的信息共享、以及定义不同粒度的访问控制机制。

4.2 4.2 智能体网络协议核心功能需求

一个全面的智能体网络协议应满足以下核心功能需求，以支持智能体在Agentic Web中的有效运作：

智能体身份 (Agent Identity)：构建统一的身份表示与验证机制，使智能体在不同平台、服务与域之间能够进行可信的身份声明与认证，从而实现跨平台环境下的互操作性与信任传递。
智能体描述 (Agent Description)：建立标准化的智能体描述模型，用于表达智能体的信息、功能、接口、服务范围，使其他智能体能够基于统一语义准确理解其能力边界，并实现自动解析与调用。
智能体发现 (Agent Discovery)：支持智能体基于语义匹配、任务需求或能力特征，在网络中动态检索和定位其他合适的智能体，从而构建按需协作的分布式智能体网络。
智能体数据交换 (Agent Data Exchange)：制定统一的数据格式与交互流程，用于智能体之间的信息、指令及上下文的可靠传递，确保跨智能体同学的语义一致性、结构规范性与协作有效性。
智能体能力调用 (Agent Capability Invocation)：在身份、描述与发现机制基础上，建立通用的调用机制，支持一个智能体调用另一个智能体公开的服务或接口，实现任务委托、流程编排与跨智能体协同操作。调用过程需涵盖接口发现、参数传递、权限验证、执行反馈等完整闭环，确保调用的准确性、安全性与可审计性。

4.3 4.3 智能体网络协议的关键非功能性需求

除了核心功能外，智能体网络协议还必须满足一系列关键的非功能性需求，以确保其在现实世界中的安全性、可用性、扩展性和可控性：

安全性（Security）：提供完善的身份认证、访问控制、数据完整性校验与通信加密机制，具备对常见攻击行为（如伪造、篡改、重放等）的防护能力，保障智能体间交互的安全可信。
隐私保护（Privacy）：协议设计应内嵌隐私保护机制，避免不必要的数据暴露与共享，支持智能体在交互过程中最小化传递个人信息，符合相关法律与规范要求。
可扩展性（Scalability）：协议设计应具备良好的扩展能力，能够处理不断增长的智能体数量和交互，而不会出现显著的性能下降。
灵活性（Flexibility）：协议设计应具备良好的演进能力，能够灵活适配未来AI能力的演化、新型智能体角色的涌现及交互模式的不断变化。
兼容性（Compatibility）：在适当情况下确保与现有Web协议和标准的兼容性，并使来自不同开发者/平台的智能体能够协同工作 (11)。
可审计性（Auditability）：支持对智能体行为和交互过程的全过程记录、溯源与审查，确保在出现争议或异常行为时能够进行验证、分析与责任认定。
可观测性（Observability）：支持人在回路中（Human-in-the-loop），能够对智能体的行为进行监控和管控。

通过解决上述关键问题并满足这些核心需求，标准化的智能体网络协议将为构建一个繁荣、协作和可信的Agentic Web奠定坚实的基础。

5. 典型智能体协议概览

本节旨在对一些当前和新兴的智能体协议进行中立的概述，重点介绍它们如何应对前面讨论的挑战和需求。这些协议各自针对不同的互操作性层面和部署场景，共同构成了当前智能体通信标准化的探索前沿。

5.1 模型上下文协议 (MCP)

描述：MCP是一个由Anthropic发起并已开源的开放标准，旨在标准化应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式。它被形象地比喻为”AI应用的USB-C端口”，目标是解决AI模型与外部数据源、工具和系统（如云平台、企业数据库、本地文件）连接时面临的M×N集成难题。通过提供统一接口，MCP简化了AI模型与外部世界的交互，减少了为每个新数据源或工具构建定制连接器的需求。
主要特性/机制：MCP采用客户端-服务器架构，其中AI应用（如聊天助手、AI驱动的IDE）作为MCP客户端，连接到一个或多个暴露能力或数据的MCP服务器 (31)。其核心交互原语包括：工具（Tools，可动态调用的可执行函数，如API调用）、资源（Resources，供AI参考的结构化静态数据流）和提示（Prompts，可复用的对话工作流或模板）。协议层处理消息帧、请求/响应映射和通知传递，支持多种传输协议，如用于本地进程的Stdio和用于网络服务的HTTP+SSE。
关注点/目标挑战：MCP的核心目标是为LLM提供结构化的上下文注入，实现工具和知识的灵活插拔，支持安全的基础设施集成，并确保跨不同LLM供应商的兼容性。它致力于提升AI模型的上下文感知能力和动态工具发现与执行能力。
使用核心技术：JSON-RPC（用于客户端-服务器接口），HTTP，服务器发送事件（SSE）。

5.2 Agent-to-Agent协议 (A2A) (Google)

描述：A2A是由Google发起并与超过50个行业伙伴共同推动的开放协议，旨在使不同框架、不同供应商构建的独立AI智能体能够安全、无缝地通信、协作和协调动作。它致力于解决异构智能体生态系统中的互操作性问题，使智能体能够在不暴露其内部状态、记忆或工具的情况下协同工作。
主要特性/机制：A2A的核心架构围绕客户端智能体和远程智能体展开。智能体通过”智能体名片（Agent Card）”（一种JSON元数据文档）来发布其身份、能力、技能、服务端点和认证要求，从而实现能力发现。协议支持任务管理生命周期，允许创建、发送和跟踪任务状态，并能处理可能需要数小时甚至数天的长时任务。A2A支持多种交互模态，包括文本、文件、结构化JSON数据，以及音频和视频流。
关注点/目标挑战：A2A专注于实现不透明、自主智能体之间的动态交互、能力共享和任务协调，特别是在企业级工作流中。它旨在打破智能体孤岛，简化企业集成，并促进一个更互联、更强大的AI生态系统。A2A与MCP解决不同的问题，MCP关注智能体与工具/数据的连接，而A2A关注智能体间的协作。
使用核心技术：HTTP(S)（作为传输层，要求TLS加密），JSON-RPC 2.0（作为请求和响应的有效载荷格式），服务器发送事件（SSE）（用于服务器到客户端的实时流式通信，如任务状态更新）。

5.3 Agent Connect Protocol (ACP) (Cisco)

描述：ACP 是由 Cisco 主导，并与 LangChain、Galileo 等合作伙伴共同开发的开源协议，作为 AGNTCY 计划的一部分，旨在为分布式系统中的自主智能体提供协作和共享资源的通信层。。
主要特性/机制：ACP采用RESTful API作为标准接口，定义了智能体交互的方式，包括检索智能体可执行的工作流、创建和管理上下文线程以及运行智能体。它支持有状态的通信线程，允许智能体在任务中进行协商和共同推理，并通过消息传递实现松散耦合的交互。智能体发现通过 Agent Directory 和 OASF（Open Agentic Schema Framework）文档实现，后者是描述智能体功能、调用方法、输入/输出模式等的标准化 JSON 文件。ACP支持异步优先的交互、多部分消息和可观察性特性。
关注点/目标挑战：ACP主要解决企业环境中异构智能体（可能基于不同技术栈或框架构建）之间的通信障碍和协作效率问题。它旨在实现可扩展的、标准化的多智能体交互，使多个智能体能够作为一个逻辑单元共同完成复杂任务。
使用核心技术：RESTful API，JSON（用于 OASF 文档和消息模式）。可与LangGraph等工作流框架集成。

5.4 智能体网络协议 (ANP)

描述：ANP是一个开源协议，其愿景是成为”Agentic Web时代的HTTP”，旨在为数十亿智能体构建一个开放、安全、高效的协作网络。它致力于解决当前互联网基础设施在满足智能体网络特定需求方面的不足。ANP由开源社区开发与维护，同时社区承诺开放、中立的立场，并且社区永远不做商业化。
主要特性/机制：ANP主要为解决智能体在互联网上的连接与协作问题，它采用三层架构：
身份与加密通信层：基于W3C DID（去中心化标识符）规范构建去中心化认证方案和端到端加密通信，使跨平台智能体无需依赖中心化系统即可相互认证。
元协议层：一个用于智能体之间协商通信协议的协议，是实现智能体网络自组织、自协商高效协作的关键。
应用协议层：基于语义网规范，使用JSON-LD和schema.org描述智能体的信息、能力和接口，智能体的入口点是一个智能体描述文档（Agent Description Document）。使用RFC 8615设计智能体发现机制，使用W3C VC实现智能体之间交易的凭证记录，同时复用现有的很多规范比如OpenAPI、Webrtc等。
关注点/目标挑战：ANP旨在解决智能体互联网的三大核心挑战：实现所有智能体间的互联互通，打破数据孤岛，确保AI能获取完整上下文信息；提供AI原生接口，使AI能通过API或通信协议与数字世界高效交互，而非模仿人类操作；以及利用AI实现智能体间的自动组织和自动协商，构建更经济高效的协作网络。它特别关注开放互联网环境下的去中心化发现与协作，以及跨异构域的互操作性。
使用核心技术：W3C去中心化标识符（DIDs），JSON-LD，W3C 可验证凭证（VC），端到端加密技术。

5.5 协议比较分析

为了清晰地比较上述主要协议，下表总结了它们的一些关键特性：

6. 基于智能体网络协议构建AI原生的数据网络

当前的互联网基础设施主要是为人类通过浏览器和图形用户界面进行交互而设计的。然而，Agentic Web的兴起要求我们重新构想一个更适合AI智能体原生交互的网络环境。这种”AI原生数据网络”将不再仅仅是人类信息的展示平台，而是智能体高效获取数据、调用服务、进行协作的优化空间。

这样一个网络的核心特征将包括：

机器可读的接口优先：服务和数据源将通过标准化的、对智能体友好的API（而非主要依赖人类用户界面）暴露其功能和信息。这将极大降低智能体访问和利用网络资源的复杂性和开销。
增强的语义化与结构化数据：数据不仅是可访问的，更是可理解的。借鉴语义网的理念，并结合现代AI的理解能力，数据将被赋予更丰富的语义描述和结构化表示，使智能体能够更精准地进行推理和决策。
为AI优化的通信协议：除了通用的智能体网络协议，底层网络通信也可能需要针对智能体交互的特点进行优化，例如支持低延迟、高吞吐量的多模态数据交换，以及更灵活的通信模式。
动态的服务发现与组合：智能体能够在这个网络中动态地发现所需的服务和数据，并根据任务需求灵活地将它们组合起来，实现复杂的协作式任务解决。

AI原生数据网络将是Agentic Web充分发挥其潜力的关键基础设施，它将使智能体能够以其最擅长的方式（即通过协议和API直接处理信息）与数字世界互动，从而催生更高级别的自动化、智能化和协作效率。

7. 未来展望：通过连接重塑开放网络

互联网的发展历程深刻印证了一个核心理念：”连接即力量（Connection is Power）”。在一个真正开放、互联的网络中，节点间的自由交互能够最大限度地激发创新潜力并创造巨大价值。然而，当前的互联网生态系统正日益被少数大型平台所主导，海量的数据和服务被禁锢在封闭的”数字孤岛”之中，使得连接的权力高度集中在少数科技巨头手中。

Agentic Web时代的到来，为我们提供了一个历史性的契机，去重塑这种不平衡的格局。我们的目标是推动互联网从当前普遍存在的封闭、碎片化的状态，回归其开放、自由连接的本源。在未来的Agentic Web中，每一个智能体都将同时扮演信息消费者和服务提供者的双重角色。更重要的是，每一个节点都应能够无障碍地发现、连接并与网络中的任何其他节点进行交互。这种全域互联的愿景将极大地降低信息流动和协作的门槛，使连接的权力真正回归到每一个用户和智能体个体手中。

这标志着一个重要的转变：从以平台为中心的封闭生态系统，转向以协议为中心的开放生态系统。在后者中，价值的获取更多地依赖于参与者通过遵循开放协议为网络带来的独特能力和贡献，而不是依赖于对某个封闭平台的控制权。这种转变将激发更激烈的应用层创新和竞争，因为成功的关键不再是”锁定”用户，而是提供最优越的智能体服务，这与开放协议（如TCP/IP、SMTP）历史上促进的创新模式类似。