賽意信息：全面擁抱MCP與A2A協議 打造工業智能化協作網絡新基建

近日，深耕智能製造多年的賽意信息（300687.SZ）宣佈，其自主打造的善謀GPT AI中臺已全面支持MCP（模型上下文協議）和A2A（Agent-to-Agent協議）。這一動作被業內視為工業智能化從功能模塊化轉向生態協同化的關鍵標誌。

當通用大模型在消費端掀起熱潮時，工業領域的智能化正悄然進入深水區，從單點AI工具的應用，邁向全鏈條、多系統協同的智能協作時代。如果説大模型是生產力的新引擎，那麼如何讓這股力量穿透企業數據孤島、工具碎片化和複雜業務流程，則成為規模化落地的最大挑戰。在落地實踐中，企業智能體解決方案服務商需採取「行業Know-how+智能體」的方法論，在不同行業領域建立起標杆案例，聚焦高價值場景、強調彈性可控的實施路徑。

據介紹，MCP協議的核心在於攻克工具碎片化頑疾。工業場景中長期存在模型孤島與數據壁壘，例如多數字化系統間的高定製化對接成本制約AI應用的規模化落地。基於MCP的統一接口架構，未來可將工業應用場景中，例如設備動態數據接入、質檢算法調用、物流調度接口等能力標準化，使開發者在不同系統中可複用模塊化組件。而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。該協議基於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、不同應用場景的智能體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。

這兩個協議分別從垂直資源連接與水平協同網絡兩個維度，構建起多模型、多Agent的跨系統協作框架。過去被功能孤島限制的場景，如今藉助協議的標準化接口實現了能力的自由流轉。賽意信息表示，企業通過這一體系構建AI場景應用的效率提升超過50%，開發成本顯著降低。

當前基於大模型技術，智能體具有了自主規劃和決策能力，工具調用和執行能力，持續學習和自我優化能力，以及人機協同、多智能體協作能力等。MCP和A2A接口的支持正是讓這些能力在業務流程高效統籌起來，服務業務目標的實現。

業內人士指出，目前AI智能體在B端市場正重構生產力工具，更在重構生產關係和提升組織能力方向上成為最大的催化劑。而AI智能體正加速向高價值場景下沉，以MCP和A2A為代表的AI智能體互聯架構和技術將推動企業構建應用新範式。其價值不僅在於替代標準化，重複性和以流程驅動的崗位職能，更關鍵的是通過智能體網絡實現跨系統數據流轉、跨部門流程協同，將AI能力以智能體的形式嵌入到傳統線性固化的企業架構當中。

賽意信息表示，公司緊跟AI技術浪潮的迭代，快速接入最新協議類的AI基建能力，通過模型的基礎能力與垂直領域的行業知識、專業服務相結合，打造企業級智能體，使工業場景中沉澱的隱性知識轉化為可流通的數字資產，恰與企業級市場「既要技術創新，更要業務實效」的訴求深度契合，為行業智能化轉型提供了可複製的實施路徑。