隨著大模型、AI應用及Agent的快速普及，開發者在工具開發和接入方面普遍遇到一系列挑戰，工具開發缺乏統一的規范，導致開發效率低下；重復適配不同平臺，增加了開發成本和時間；開源社區組件質量參差不齊，高質量工具的整合和維護往往耗費大量精力。MCP與A2A協議正是在這一需求下應運而生，為行業帶來了新的解決思路和價值。
賽意AI平臺（善謀 GPT）作為賽意信息精心打造的為企業效能而生的企業級AI應用開發平臺，已全面支持MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）與A2A（Agent-to-Agent，自動化代理協作協議）協議，分別從“垂直資源連接”與“水平協同網絡”維度，為工業智能化提供技術底座，實現多模型、多Agent在不同系統間能力的復用、流轉與協作，推動企業級應用從 “功能孤島” 向 “智能協同” 演進，加速落地AI場景應用“最后一公里”。其核心價值如下：
通過通用協議，快速對接ERP、CRM、PMS等業務系統，企業無需為每個系統開發定制化集成方案，AI場景構建效率可提升50%以上。
善謀GPT可動態整合多源數據與工具，實現從“被動響應”到“主動創造”的決策模式躍遷。
支持跨企業、跨平臺的智能體協作網絡，推動工業全鏈條資源優化配置。
MCP由Anthropic于2024年開源，旨在標準化AI模型與外部工具、數據的交互，通過統一接口實現跨系統資源調用，解決“工具集成碎片化”難題。
A2A由谷歌2025年4月發布，專注于多智能體間的跨平臺協作，支持任務分解、動態協商與狀態同步，打破異構系統間的協作壁壘。
基于MCP重構AI應用開發方式
縮短AI應用開發周期
隨著人工智能技術的飛速發展，各類AI模型不斷涌現，涵蓋自然語言處理、圖像識別、數據分析等多個領域，為企業解決各種復雜問題提供了強大的工具。然而，無論是大模型還是各類小模型，往往獨立存在，缺乏有效的互聯互通機制，形成了 “模型孤島”，導致企業在應用過程中面臨諸多困難，如重復開發、資源浪費、數據無法共享等問題，嚴重制約了AI技術在企業中的規模化應用。
善謀GPT已完成市面主流企業常用的MCP服務（如地圖、搜索、快遞、辦公通訊等）的接入，同時逐步開發SIE自主以及代理產品的MCP服務，為企業AI應用場景平穩落地提供基礎能力，實現在模型協調下不同工具/服務之間的協同智能化。屆時，開發人員無需重復開發相同或相似功能，直接使用已有的支持MCP協議的模型作為組件，即可快速搭建和組合出符合企業特定需求的AI應用，實現多模型與工具間的無縫對接、協同工作，大大縮短AI應用的開發周期，降低企業AI應用開發工作量和成本。
同時，善謀GPT支持自定義新增和引入更多第三方MCP協議，提供遠程Server對接、本地Server安裝/對接兩種模式，以支持不同場景需求。
（賽意MCP市場）
以A2A協議為核心鏈接全場景Agent
賦能工業全鏈路智能化
A2A協議猶如一條智能的紐帶，打破以往各業務系統及Agent（智能體）之間相互孤立、難以協同的局面。該協議基于先進的通信和數據交互技術，建立起一套標準化、高效且靈活的連接框架，使得不同功能、不同應用場景的Agent能夠實現無縫對接與數據共享，確保企業全鏈路業務信息的快速流通與精準交互。
基于賽意信息在財稅、人力、營銷、供應鏈、研發與生產制造等領域的知識和最佳實踐，賽意·善謀GPT將對企業“研-產-供-銷-服-管”全場景中所涉及的各類Agent進行梳理并封裝為標準化的A2A協議，實現跨應用、跨智能體間的高效協作。例如，在生產環節，生產設備Agent、質量檢測Agent、物流調度Agent可以實時共享信息、協同工作，根據生產進度自動調整設備運行參數、優化質量檢測流程、安排物流配送計劃，從而減少環節間的摩擦與延誤，優化整個業務流程，提高企業運營效率。
（行業Know-how + AI能力的融合）
此外，結合Agent路由功能，可實現根據業務需求與數據特征，智能地將任務分配給最合適的目標Agent，進一步優化協作效率。例如，在企業訂單處理過程中，訂單智能體根據訂單類型、緊急程度等因素，通過Agent路由將訂單任務分配給相應的生產Agent、采購Agent或物流Agent，確保訂單能夠得到快速、準確的處理，提高企業訂單處理效率與客戶響應速度。
展望未來，賽意信息將持續深化MCP與A2A協議的技術創新與應用拓展，進一步優化全場景Agent的協作能力，加強與產業鏈上下游企業的合作與共享，致力于打造更加開放、協同、智能的工業生態系統，為推動工業智能化升級貢獻更多力量，引領工業全鏈路智能化邁向更高的發展階段，共同迎接智能工業時代的輝煌未來。
