模型上下文协议 (MCP) 是管理多代理 LLM 系统的有力候选者，因为它提供了一种结构化的方式来处理共享上下文和协调。在多代理设置中，多个 LLM 或 AI 代理协同工作以完成任务，这通常需要它们交换信息、保持一致性并避免冲突。 MCP 通过标准化代理访问、更新和跟踪上下文（例如对话历史记录、任务状态或环境数据）的方式来满足这些需求。 例如，如果两个代理正在协作处理客户支持单，则 MCP 可以确保两者都可以访问最新的用户查询、先前的回复和已解决的问题，从而防止冗余或矛盾的答案。 这减少了错误并简化了协作。
MCP 的一个关键优势是其能够处理跨代理的动态上下文更新。 在一个代理处理实时传感器数据而另一个代理生成报告的场景中，MCP 可以充当上下文版本控制的中央注册表。 每个代理可以在采取行动之前检查协议以获取最新数据，从而避免使用过时的信息。 此外，MCP 可以包括冲突解决机制，例如基于时间戳的优先级排序或投票系统，以解决代理提出冲突行动时出现的差异。 例如，在供应链优化系统中，一个代理可能优先考虑降低成本，而另一个代理则侧重于速度； MCP 可以通过记录两个提案并允许第三方代理根据预定义的规则做出决定来进行调解。
但是，MCP 的有效性取决于实施细节。 开发人员必须确保协议足够轻量级，以避免时间敏感型应用（如自动驾驶汽车协调）中的延迟。 频繁上下文同步带来的开销可能会抵消其优势。 此外，MCP 需要具有灵活性才能支持不同的代理架构——某些代理可能使用微调模型，而另一些代理则依赖于检索增强生成。 如果 MCP 强制执行严格的数据格式或通信模式，则可能会阻碍集成。 为了缓解这个问题，MCP 可以采用模块化设计原则，从而使团队可以自定义上下文模式或同步频率。 例如，医疗诊断系统可能会对患者数据使用严格的上下文验证，但对研究文章使用较宽松的结构。 总体而言，MCP 的适用性取决于在结构与适应多代理系统的特定需求之间取得平衡。