A Survey of AI Agent Protocols

大语言模型（LLMs）的快速发展推动了LLM代理在多个行业的广泛应用，包括客户服务、内容生成、数据分析，甚至医疗健康。然而，随着越来越多的LLM代理被部署，一个主要问题逐渐浮现：这些代理与外部工具或数据源之间缺乏标准化的通信方式。这种协议标准的缺失使得代理难以有效协作或扩展规模，并限制了它们解决复杂现实任务的能力。一个统一的通信协议可以改变这一现状，它将使代理和工具之间的交互更加流畅，促进协作，并激发集体智能的形成。在本文中，我们首次对现有的代理协议进行了全面分析，提出了一种系统的二维分类方法，区分了以情境为导向的协议与代理间协议，以及通用协议与领域特定协议。此外，我们还针对这些协议在安全性、可扩展性和延迟等关键维度上进行了比较性能分析。最后，我们通过识别关键的研究方向和下一代协议所需的特性，探讨了代理协议的未来发展趋势。这些特性包括适应性、隐私保护、基于群体的交互，以及向分层架构和集体智能基础设施发展的趋势。我们期望这项工作能够为研究人员和工程师提供实用参考，帮助他们设计、评估或集成用于智能代理的强大通信基础设施。

论文试图解决大型语言模型（LLM）代理在跨行业部署中缺乏标准化通信协议的问题。这种缺乏标准使得代理之间难以协作，限制了它们处理复杂任务的能力。这是一个重要且尚未完全解决的问题。

论文提出了一种系统化的两维分类方法来分析现有的代理通信协议：一是区分上下文导向与代理间通信的协议；二是区分通用型与领域特定型协议。此外，论文还通过关键维度（如安全性、可扩展性和延迟）对这些协议进行了比较分析，并提出了下一代协议应具备的关键特性，例如适应性、隐私保护和基于群体的交互能力。

1. 提出了首个全面的代理协议分类框架，有助于更清晰地理解现有技术的优缺点。 2. 对不同协议进行了性能对比分析，为实际应用提供了指导。 3. 展望了未来研究方向，强调了适应性、隐私保护及集体智能的重要性。 4. 没有明确提到实验设计或数据集使用情况，但对未来趋势的预测具有启发意义。 5. 值得进一步研究的方向包括构建分层架构和开发支持集体智能的基础设施。

最近的相关研究包括： 1. "Toward a Unified Framework for Multi-Agent Communication in AI Systems" - 探讨多代理系统的统一通信框架。 2. "Privacy-Preserving Protocols for Collaborative AI Agents" - 研究如何在代理通信中保护隐私。 3. "Scalable Architectures for Distributed Language Models" - 聚焦分布式语言模型的可扩展架构设计。 4. "Collective Intelligence in Large-Scale AI Systems" - 分析大规模AI系统中的集体智能形成机制。 这些研究共同推动了代理通信协议的发展，但仍需更多工作以实现高效、安全和灵活的跨代理协作。