Semantic Kernel透过Agent?to?Agent协定进行多代理任务协作流程示意

微软开源人工智慧代理开发框架Semantic Kernel，现已支援来自Anthropic与Google的两项开放协定，分别是MCP（Model Context Protocol）与A2A（Agent?to?Agent），进一步强化跨代理上下文共用、工具协作与跨云环境的互通能力。透过这两项协定的整合，开发者不仅能在本地与远端串接多个语言模型、工具与代理，也能实现跨平台、跨生态的模组化任务委派与功能组合，进一步简化多代理系统的建构流程。

在MCP支援方面，Semantic Kernel从Python 1.28.1版本以来，已具有完整客户端与服务器角色的能力，可作为MCP主机开放自身的函式与提示词，还能当作客户端串接任何符合MCP协定的服务器。MCP支援多种传输层，包括Stdio、SSE与WebSocket，允许开发者根据执行环境选择合适的串接模式。该机制特别适用于在模型存取受限的场景，透过主机完成文字生成任务，维持封闭环境的运作安全。

此外，Semantic Kernel也完成对Google所推的A2A协定的初步整合。A2A为一种轻量化的JSON-RPC over HTTP协定，设计目标在于促进不同云端平台，人工智慧代理间的非同步上下文交换，避免传递敏感凭证与複杂相依元件。微软提供的整合範例中，建置了一个旅游代理，能根据任务类型动态路由至汇率查询代理，或行程规画代理，并透过A2A的Agent Card机制进行自动探索与任务派送。

MCP与A2A协定源自不同技术社群，但其目的皆是提升人工智慧代理间，上下文可用性与功能互操作性。Semantic Kernel整合这两项协定，扩展了人工智慧系统在不同环境间弹性部署，对企业开发团队与代理系统设计者而言，可降低多代理协同实作的技术门槛，也对异质系统的模组化人工智慧代理的导入与部署，带来更高的自由度。

目前相关範例已释出于Semantic Kernel与Google A2A的官方範例储存库，微软也预告将持续扩充整合脚本，包含Azure AI Foundry与Semantic Kernel的整合範例，供开发者参考建构弹性多云环境人工智慧代理应用。