文章核心观点 - 生成式AI与大模型技术突破推动智能体（AI Agent）快速涌现，互联网正从“连接信息”向“连接智能”范式转变，智能体互联网应运而生 [1][7] - 智能体互联网的核心是连接具备自主感知、决策与执行能力的智能体，实现从“连接设备”到“连接智能”的跃迁，目标特征体现在自主性、语义化和群体智能 [1][16] - 现有互联网架构存在网络能力、协议能力和控制模式局限，需突破身份管理、能力注册发现、新型路由寻址等关键技术，并构建分层系统架构以支撑未来发展 [1][25][44] 智能体互联网的愿景与目标特征 - 网络服务范式正从“连接信息”向“连接智能”转变，连接核心从静态数据变为具备自主能力的智能体，网络节点升级为能解读数据语义的自主智能节点 [16] - 目标特征包括自主性（智能体可自主决策适应环境）、语义化（网络节点能解析数据语义）、群体智能（多智能体协同完成复杂任务） [1][20][21][23] - 旨在构建“碳硅共同体”，即人类与智能体深度融合、协同进化的社会新形态，形成群体智能驱动的社会运行新模式 [17] 现有互联网架构的局限性 - 网络能力受限：传统IP架构缺乏内容语义感知与处理能力，难以表达复杂用户任务，且缺少内生的上下文与记忆共享机制 [25][26][28] - 协议能力受限：“刚性协议栈”模式固定接口难满足意图驱动通信，缺乏意图驱动能力和动态工具调用与服务发现机制 [29][32] - 控制模式受限：中心化控制模式不适应智能体网络的分布式自治需求，在资源管理和安全性方面存在矛盾与挑战 [33][35][36] 智能体互联网的关键技术需求 - 需设计多智能体协同机制与去中心化注册中心，实现跨域范围的高效协同与能力发现 [39] - 需实现智能体业务的感知与网络能力协同，支持意图识别、任务编排及低代码/无代码平台，提升任务定制能力 [39] - 需提供智能体的泛接入管理能力，保障服务质量要求，并构建安全可信的生态系统，包括身份认证、隐私保护与去中心化治理 [40][42] 系统架构与演进路径 - 系统架构自下而上分为基础资源层（提供计算、网络等资源）、互联功能层（实现智能体接入、发现与传输）、协作管理层（统筹数据、模型等管理）、应用使能层（提供开发与服务支持） [1][44][46] - 演进路径包括从网络基础设施向智能服务基础设施、从内容网络向智能体网络、从单一接入向泛接入、从面向连接向面向任务的XaaS平台演进 [1] 应用案例 - 智慧网络应用如新通话中的个人助理与沉浸式通信 [1] - 智能应用如搜索与知识的全闭环任务处理 [1] - 智慧城市应用如基于AI Agent的城市流量监控 [1] - 智慧生活应用如多AI Agent协同制定露营计划 [1]

ACP协议核心架构 - ACP是中国首个落地可用的智能体通信协议，旨在解决Agent间通信协作问题，实现功能复用和效率最优，降低开发成本[2] - 协议包含六大规范：身份标识、接入机制、数据规范、通信协议、授权体系、安全规范，确保开放性、可靠性、可协作性[2] - 通过AID实现智能体唯一身份标识，采用二级域名形式，Agent通过AID相互寻址通信[2][3] 技术实现细节 - 接入点(AP)提供身份认证、寻址查找、通信支持等服务，智能体可在任意AP创建AID并接入网络[4] - 数据传输基于HTTPS协议，AP内置负载均衡能力，支持企业级大规模并发需求[5] - 面向搜索引擎原生友好设计，支持增量获取智能体元信息，实现无额外操作的智能体发现机制[7] 行业演进阶段 - 2022-2024年为智力爬升阶段，以聊天机器人为主，关注基座模型能力和上下文管理[10] - 2023-2025初为工具扩展阶段，Agent演变为企业问题解决工具，关注工具调用标准化[10] - 2025年起进入社会化阶段，核心特征是多智能体跨域协作，ACP协议加速该进程[10][11] 生态价值定位 - ACP类比TCP/IP协议，通过标准化通信协议为智能体社会化协作提供基础设施[11] - AgentUnion以构建"智能体互联网"为愿景，推动开放协议和去中心化协作网络建设[11] - 协议定义授权与交易流程规范，为未来Agent服务商业化奠定基础[8]

AI Agent行业趋势 - AI行业正从单一模型应用转向多Agent协作网络，形成"AI互联网"新范式 [7][8][27] - 2025年起行业需求从"驱动单个模型"升级为"设计智能体协作系统"，从业者角色需从使用者转变为组织者 [21][27][29] - 字节跳动、阿里、腾讯等国内平台加速布局MCP协议基础设施，海外谷歌A2A协议与Anthropic MCP协议推动跨系统协同标准 [36][37][38][39] 技术架构变革 - Agent通信依赖结构化协议（MCP/A2A）而非自然语言Prompt，意图表达、任务链图谱取代传统Prompt工程 [14][27][29] - 平台化趋势显著：阿里百炼5分钟搭建MCP服务，百度推MCP插件商店，OpenAgents支持自然语言发布Agent能力 [16][38] - 开源框架LangGraph、AutoGen、CrewAI等提供多Agent编排工具，支持状态机、DAG等协作建模 [33][35][41] 企业动态与产品 - 字节跳动2025年4月推出"扣子空间"内测平台并开源Agent TARS项目，支持任务规划与多工具调用 [16][39] - 阿里云百炼上线全生命周期MCP服务，集成高德、无影等50+能力模块，提供零部署Agent构建体验 [38] - 腾讯云发布"AI开发套件"聚焦企业级调度中台，火山引擎OS Agent整合MCP协议实现"一句话开发" [38][39] 从业者转型路径 - 工程岗需转向智能体系统开发：学习LangGraph状态机、MCP协议结构、平台接口设计，目标成为Agent基础设施构建者 [33] - 运营/产品岗需掌握业务需求拆解为多Agent意图的能力，熟练使用AutoGen Studio等平台进行协作设计 [34] - 创业者应聚焦生态构建：将工具服务注册为Agent节点，参与制定意图协议标准，搭建私域Agent网络 [35] 行业基础设施进展 - 海外A2A协议覆盖50+巨头企业，专注跨平台Agent通信标准，MCP协议则强化任务调度与状态传递 [36][37] - 国内形成平台+开源双轨发展：阿里/腾讯提供企业级MCP服务，LangGraph等框架降低多Agent系统构建门槛 [38][41] - 协议层创新类比TCP/IP，MCP/A2A可能成为未来智能体互联网的底层秩序 [42]