MPAC：用于可互操作的多代理协作的多主体代理协调协议

AI 代理生态系统已融合两种协议：用于工具调用的模型上下文协议 (MCP) 和用于单一主体任务委托的代理到代理 (A2A)。两者都假设有一个控制主体，即一个人或一个组织拥有每个代理。当独立委托人的代理必须在共享状态上进行协调时，例如工程师的 编码智能体 编辑同一存储库、家庭成员计划共享旅行，或者来自不同组织的代理协商共同决策，则两种协议都不适用，并且协调会崩溃为临时聊天、手动合并或静默覆盖。我们提出了 MPAC（多主体代理协调协议），这是一种应用层协议，它通过跨五个层的显式协调语义来填补这一空白：会话、意图、操作、冲突和治理。 MPAC 将意图声明作为行动的先决条件，将冲突表示为一流的结构化对象，并通过可插入的治理层支持人在环仲裁。该规范定义了 21 种消息类型、三个具有规范转换表的状态机、Lamport 时钟因果水印、两个执行模型、三个安全配置文件以及共享状态上的乐观并发控制。我们发布了两个可互操作的 Python 和 TypeScript 参考实现，包含 223 项测试、一个 JSON Schema 套件和 7 个实时多代理演示。受控的三代理代码审查基准测试显示，与序列化的人工干预基准相比，协调开销减少了 95%，挂钟速度提高了 4.8 倍，并且保留了每个代理的决策时间。加速来自于消除协调等待，而不是压缩模型调用。规范、实现和演示都是开源的。