Agent2Agent对比MCP，高效实现协作式AI

在AI迅猛发展的当下，各类新兴工具与协议不断涌现，为人工智能的能力提升注入强大动力。其中，Agent2Agent协议（A2A）和模型上下文协议（MCP）堪称两项重大创新，正深度重塑人工智能的发展版图。这两者乍看之下似乎相似，但其实际用途却截然不同。

本文用通俗易懂的方式详细介绍这两种协议，帮助读者清晰把握二者之间的差异，把握其在AI领域的独特价值。

1 Agent2Agent协议（A2A）：AI 协作的 “中枢引擎”

Agent2Agent协议（A2A）支持不同的AI智能体相互连接和通信。每个AI智能体具备独特技能，借助A2A协议，它们能够紧密协作，共同完成复杂的任务，就像一支分工明确的团队，能够大幅提升整体的工作效率。

1.1 实际应用案例

在供应链管理场景下，假设有负责库存管理的 Agent A 和负责订单履行的 Agent B。

借助 A2A 协议，当库存水平下降至设定阈值时，Agent A 能够自动向 Agent B 发送库存不足的消息。收到消息后，Agent B 随即自动启动补货订单流程。

整个过程无需人工介入，实现了供应链的智能化、自动化优化，可以有效提升供应链的响应速度与运作效率。

1.2 核心优势

• 协作性强：A2A 支持多个人工智能体协同，整合技能知识，应对复杂任务。
• 专业性高：各人工智能体能专注优势领域，将其他工作交给更合适的智能体，提高执行效率。

2 模型上下文协议（MCP）：AI 连接现实的 “纽带”

在人工智能领域，模型上下文协议（MCP）就像专业引路人，帮助人工智能体与现实世界顺畅交互，起着重要的支持作用。

2.1 MCP

MCP 支持人工智能体与现实世界的工具以及应用程序编程接口（API）展开交互。与侧重智能体间交流的模式不同，MCP 使AI体能够直接对接各类工具、应用程序和服务，以此助力完成特定任务。

例如，借助 MCP，人工智能体可以连接到设计工具 Figma来创建设计素材，或是连接到 Twilio实现短信发送功能。

MCP 的核心价值在于将AI模型与外部功能（即现实世界的工具）紧密相连，达成任务目标。

2.2 实际应用案例

以品牌社交媒体管理场景为例，有一个负责品牌社交媒体运营的人工智能体。基于 MCP，该人工智能体可直接接入 Hootsuite 这类工具，完成发帖时间安排；也能连接到 Canva，制作吸睛的设计素材。这种方式让人工智能体得以跨越不同工具执行任务，无需依赖其他智能体协作，大大提升任务执行的自主性和效率。

2.3 核心优势

• 工具接入：人工智能现在可以访问外部工具和API，增强了其功能。
• 任务自动化：从设计、通信到数据处理和分析，MCP提升了人工智能在现实世界中执行特定任务的能力。

3 A2A和MCP的主要区别

前文已详细介绍了 Agent2Agent 协议（A2A）和模型上下文协议（MCP），接下来深入剖析二者的关键差异。这两种协议在人工智能领域各有千秋，明确它们的不同之处，有助于更好地理解和应用。具体差异如下：

4 A2A与MCP，哪个更好？

很多人纠结于Agent2Agent（A2A）和模型上下文协议（MCP）的选择。实际上，二者并非相互竞争，而是相互补充，常共同构建强大的人工智能系统。

如果想要实现多个智能体协同工作、共享知识，A2A协议是很好的选择。它能让不同智能体配合完成复杂任务，如在供应链管理中，库存和订单处理智能体通过A2A协同作业。

当需要连接人工智能模型与外部工具、API来完成特定任务时，MCP协议更适用。它让人工智能体可调用各类工具和服务，像社交媒体运营中，人工智能体能借助MCP连接设计和发布平台，完成内容设计与发布。

A2A和MCP都是开源协议，开发者能按需定制，推动人工智能创新，产生更优解决方案。

5 可视化差异

让我们通过可视化的方式来进一步理解这两个协议：

• Agent2Agent（A2A）：可以想象成一个由人工智能体组成的圆形网络。每个智能体都在与其他智能体交流并协作解决问题。

A2A

在这里，智能体交换信息、分配任务，像团队一样工作。

• 模型上下文协议（MCP）：在MCP中，想象一个人工智能体连接到各种工具和API。人工智能向这些工具发送请求，获取结果并据此行动。

MCP

在这种情况下，人工智能体不与其他智能体交互，而是直接使用工具和API完成任务。

6 总结

归根结底，Agent2Agent协议（A2A）和模型上下文协议（MCP）都是AI领域的重大进步。二者用途不同，但并不相互竞争，而是协同共进，为人工智能的发展注入强大动力。

A2A 协议聚焦于智能体之间的协作，整合各自的能力，共同攻克复杂难题，提升人工智能系统的协同性和效率。

MCP 协议则专注于将智能体与现实世界的工具、API 连接，让智能体能够借助外部资源实现任务自动化，拓展人工智能在实际场景中的应用能力。

A2A 和 MCP 协同发力，赋予了AI前所未有的协作与执行能力，为其发展开辟了广阔前景。在构建人工智能系统时，无论是需要智能体团队协作，还是要求系统具备访问现实工具和 API 的能力，A2A 和 MCP 都能提供有力支持，助力开启充满无限可能的人工智能新时代。

本文转载自​​​AI科技论谈​​​，作者：AI科技论谈