大模型多智能体在网络安全领域的应用发展

核心要点

• • Anthropic MCP与Google A2A协议代表了AI应用从单体智能走向群体协作的两个关键方向，两者各自解决不同层次的协作问题
• • 全球网络安全厂商已开始探索并部署基于MCP/A2A的多智能体协作系统，以提升威胁检测、分析与响应能力
• • Gartner和Forrester等咨询机构预测，MCP/A2A类协议是未来3-5年智能安全运营的核心，将推动SOAR、SOC向更自动化方向发展
• • 多智能体协作面临数据标准化不足、协议复杂性等挑战，同时也带来"工具投毒"等新型安全风险

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型(LLM)的应用正从单一智能体向多智能体协作系统演进。在网络安全领域，这一趋势表现得尤为明显，主要体现在Anthropic的模型上下文协议(MCP)和Google的Agent2Agent协议(A2A)两大技术路线的应用与发展。

本文基于最新研究成果与行业实践，对MCP与A2A协议在网络安全领域的应用进行深入分析，探讨全球网络安全厂商和咨询公司在多智能体应用方面的最新理念、观点、预测和规划，为安全从业者提供前沿视角与实践参考。

MCP与A2A协议：技术基础与架构对比

Anthropic MCP

模型上下文协议 (Model Context Protocol)

• • 标准化模型与外部工具/数据源的连接（垂直集成）
• • 基于JSON-RPC 2.0的双向通信机制
• • 提供沙箱隔离、权限控制和操作日志等安全机制
• • 相当于AI的"USB-C接口"，解决最后一公里连接问题

Google A2A

智能体协作协议 (Agent2Agent Protocol)

• • 促进多智能体之间的通信与协作（水平集成）
• • 基于Agent Card的能力声明与任务生命周期管理
• • 支持多模态通信，集成OAuth2.0企业级身份认证
• • 相当于AI的"社交协议"，构建智能体社会规则

两种协议的互补性

MCP和A2A虽然关注点不同，但在实际应用中表现出高度互补性：MCP解决单个智能体与外部世界的连接问题，而A2A解决多个智能体之间的协作问题。在网络安全场景中，MCP可用于智能体获取安全数据和调用安全工具，A2A则用于协调不同智能体共同完成复杂的安全任务。

专家观点

"MCP和A2A代表了大模型应用的两个关键发展方向。MCP解决了'AI如何使用工具'的问题，而A2A解决了'AI如何与其他AI协作'的问题。在网络安全领域，两者结合使用时将极大提升威胁检测和响应能力，推动安全运营中心从人工主导向人机协同，最终走向高度自动化的方向发展。"

— Gartner, 《2025年技术趋势：新兴技术》, 2025年4月

全球网络安全厂商的多智能体实践

国际领先厂商应用案例

Microsoft

• • Security Copilot推出专门的安全智能体，自主处理网络钓鱼、身份管理等任务
• • Sentinel平台支持初步A2A功能，实现威胁响应闭环

CrowdStrike

• • Falcon SIEM通过A2A支持多代理动态协作分析
• • 应用多个自学习AI代理保障AI生成代码安全

Palo Alto Networks

• • 实验基于MCP的智能体编排系统，整合XDR平台
• • 强调AI Runtime Security应对代理安全风险

中国网络安全厂商布局

启明星辰

通过MCP协议封装安全能力，与DeepSeek等大模型对接，提出"大模型应用安全"赛道，聚焦高敏感场景。

应用阶段：早期应用

奇安信

"写境"AI+安全图谱接入威胁情报、EDR等数据，体现MCP的数据标准化理念，增强威胁检测与分析能力。

应用阶段：概念实现

深信服

建立数据联动架构，整合Defender XDR、SIEM日志，实现跨平台分析与自然语言交互，未明确提及MCP但架构与理念相符。

应用阶段：探索阶段

微步在线

XGPT DeepSeek版在威胁研判、分析场景利用多智能体协作，增强威胁情报分析与预警效果。

应用阶段：实验应用

多智能体在安全领域的实际应用场景

威胁检测与响应自动化

多智能体协作模式：日志分析智能体→威胁评估智能体→响应智能体→文档智能体

• • CrowdStrike Falcon SIEM通过A2A支持日志分析与威胁响应代理的自动化协作
• • Forrester报告指出此类协作可将威胁响应效率提升40%以上

安全知识整合与决策支持

通过MCP协议标准化接入威胁情报、漏洞库、资产信息，形成协作决策体系

• • Microsoft Security Copilot整合特定安全模型，提供上下文感知决策支持
• • Wiz的AI Security Co-pilot应用多智能体原理进行云安全分析

实际案例：CrowdStrike的多自学习AI代理安全系统

CrowdStrike在2025年初展示的多自学习AI代理系统，专注于保障AI生成代码的安全，代表了多智能体协作在安全领域的创新应用。

来源：CrowdStrike Blog, 2025年1月

咨询机构观点与市场预测

Gartner

• • 将MCP/A2A列为"新兴技术"，预测3-5年内成为智能安全运营核心
• • 预计到2028年，70%的SOAR平台将集成MCP协议
• • 预测SOC向"自主安全中枢"(Autonomous Security Hub)演进

来源：Gartner, 《2025年技术趋势：新兴技术》, 2025年4月

Forrester

• • A2A协议可降低安全运营人力依赖，提升威胁响应效率40%以上
• • 警示标准化不足可能导致"工具投毒"等新威胁
• • 到2025年底，25%的企业SOC将部署基于多智能体的分析系统

来源：Forrester, 《The Forrester Wave™: AI For Security, Q3 2024》

IDC

• • MCP和A2A将成为评估下一代安全平台的关键指标
• • 预测到2026年，多智能体安全协作将成为企业安全架构的核心组件
• • SOAR与大模型多智能体协作的融合将重塑安全运营中心

来源：IDC, 《Future of Trust: AI Security and Governance》, 2025年第一季度

MCP/A2A驱动的网络安全变革趋势

SOC演进路线

2023-2024: 传统SOC+大模型辅助

大模型作为辅助工具，主要用于知识整合与简单分析

2025-2026: MCP驱动的增强SOC

通过MCP标准化整合安全数据源，提升威胁检测与分析能力

2027-2028: A2A驱动的协作型SOC

多安全智能体协同工作，能够自动处理大部分威胁响应流程

2029+: 自主安全中枢

高度自主的多智能体系统，人类仅作战略指导与关键决策

SOAR平台发展趋势

SOAR平台对MCP/A2A协议的采用将重塑安全自动化流程

数据来源：Gartner预测与IDC市场研究

市场预测关键数据

70%

SOAR平台将在2028年前集成MCP协议

25%

企业SOC将在2025年底部署多智能体分析

60%

手动安全工作将被多智能体系统取代（2028年前）

技术挑战与发展机遇

技术挑战

协议复杂性

智能体需要理解动态服务发现、多轮交互等非结构化任务，对模型能力提出更高要求

协作语义

需解决智能体间信息冗余与冲突问题，如何有效协调多个智能体的协作仍是挑战

安全风险

标准化不足可能导致"工具投毒"等新威胁，智能体直接操作外部系统需强化权限控制

生态碎片化

科技巨头可能将协议分叉成专有版本，导致生态碎片化，形成新的技术壁垒

发展机遇

标准化与生态建设

NIST、ISO等组织正研究多智能体协作框架标准，开源生态如LangChain、AutoGen提供协作实现方案

架构层次化

MCP作为底层工具接口，A2A作为高层协作框架，正形成互补生态，各自专注于不同层次的智能体协作问题

能力拓展

MCP向多模态扩展，A2A强化任务编排能力，两者协同发展将支持更复杂的安全决策流程

产业化路径

主流安全厂商正将智能体协作能力纳入2025-2026年产品规划，XDR和SOAR产品成为首要整合目标

战略建议

对安全厂商的建议

• • 将多智能体协作纳入2025-2026产品路线图，特别是XDR和SOAR产品
• • 关注并参与开源项目如LangChain、AutoGen，积累实践经验
• • 同步考虑新型安全风险，提前设计防护措施
• • 积极跟进NIST、ISO等组织的标准化进程，参与生态建设

对企业用户的建议

• • 将多智能体协作能力作为选择下一代安全平台的重要考量因素
• • 优先考虑在威胁检测响应、知识管理等场景试点应用
• • 制定智能体协作的安全策略，特别是权限控制与监控审计
• • 培养团队在AI安全领域的技能，准备与智能体系统协作

结论与展望

Anthropic MCP和Google A2A代表了AI应用从单体智能走向群体协作的两个关键方向。MCP致力于解决模型与现实世界工具交互的"最后一公里"问题，而A2A则着眼于构建智能体之间高效协作的"社会规则"。

当前，网络安全领域对这些协议的应用尚处早期，MCP的理念（数据/工具标准化）渗透相对较快，尤其体现在安全运营平台的数据整合和能力调用上。A2A的直接应用较少，但其多智能体协作的思想正驱动着SOAR、自动化响应等领域向更智能、更自主的方向发展。

未来3-5年，随着协议标准化、开源生态的成熟以及大模型能力的提升，MCP和A2A（或其演化形式）有望深度融合到安全产品与服务中，显著改变威胁检测、分析、响应和整体安全运营的模式，推动行业向"自主防御"和"人机协同"的新范式演进。企业和厂商都需要积极关注并适时布局，以把握这一技术变革带来的机遇并应对其挑战。