智能体“语言”争霸: MCP vs A2A，再现K8s vs Docker？

随着人工智能技术的飞速发展，我们正从单一模型系统迈向由多个智能体组成的复杂生态。这些智能体能够推理、委派任务和相互协作，共同解决复杂问题。为了实现高效的协同工作，一套标准的通信协议显得至关重要。

早期，Anthropic 推出了 模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP)，而最近 Google 则发布了 Agent-to-Agent (A2A) 协议。这两种协议代表了行业内对智能体通信的不同思考和实现路径，预示着 AI 领域一场潜在的“智能体协议之战”正在拉开帷幕。协议的标准化不仅将定义智能体之间的沟通方式，更将深远地影响 AI 生态的构建、工具的繁荣以及技术的演进速度。

MCP vs A2A （引自toolworthy ai）

Google 这招，有点像当年 K8s 打 Docker！

还记得当年 Docker 容器技术风靡一时，几乎成了行业标准。但 Google 却推出了 Kubernetes (K8s)，一个更强大、更灵活的容器编排系统。K8s 不仅能管理 Docker，还能管理其他容器，最终凭借其通用性和强大的功能，成功逆袭，成为容器编排领域的“王者”。

这次 Google 推出 A2A，有点像故技重施。 Anthropic 的 MCP 已经有了 OpenAI 的支持，抢占了先机。但 Google 的 A2A 强调智能体之间的直接沟通和协作，试图构建一个更宏大的多智能体生态，这就像 K8s 当年不直接和 Docker 的容器运行时竞争，而是着眼于更高层次的编排和管理一样。

最终谁能成为 AI 智能体的“通用语言”，现在下结论还为时过早。但可以肯定的是，无论是 MCP 还是 A2A，抑或是未来的其他协议，都将极大地推动 AI 技术的发展，让我们的生活更加智能化。

下面我们将深入剖析 MCP 和 A2A 协议的技术细节、生态集成、应用场景和未来前景。

理解 MCP (模型上下文协议)

MCP^[1] 由 Anthropic 开发，旨在标准化应用程序如何为大型语言模型 (LLMs) 和 AI 助手提供上下文信息。它实现了模型与外部工具和数据系统之间的安全双向连接。

起源与发展： Anthropic 将 MCP 定位为一个开放标准，旨在简化在 LLM 之上构建智能体和工作流程的过程。值得注意的是，OpenAI 近期也宣布采纳 MCP，这无疑为该协议注入了强大的行业支持。

理解 MCP（引自toolworthy ai）

核心概念与架构： MCP 采用客户端-服务器模型，其中宿主应用程序可以连接到多个服务器：

•MCP 宿主 (Hosts)：如 Claude Desktop、IDE 或通过 MCP 访问数据的 AI 工具。

•MCP 服务器 (Servers)：对外暴露特定能力的外部工具或数据源。

•MCP 客户端 (Clients)：连接到 MCP 服务器的应用程序，例如 LLM 驱动的聊天机器人。

•本地数据源：计算机文件、数据库和 MCP 可以访问的服务。

•远程服务：通过互联网可访问的外部系统，MCP 服务器可以连接到它们。

主要用例和设计目标： MCP 的主要设计目标是促进 AI 模型对外部工具的使用，侧重于组织智能体、工具或用户发送给模型的信息。其核心在于使 AI 模型能够访问外部数据和工具，从而提升其上下文感知能力和执行复杂任务的能力。

MCP 如何连接模型与外部工具和数据： MCP 服务器暴露 API 和端点，允许 MCP 客户端连接并交换信息。这为 AI 模型与数据库、API、业务工具、代码仓库和开发环境等工具的交互创建了一种标准化方式。通过将 LLM 与外部数据系统连接，智能体可以在复杂的 AI 工作流程中返回更智能、更具上下文相关的响应。

理解 A2A (Agent-to-Agent)

A2A（引自toolworthy ai）

A2A^[2] 是 Google 近期发布的开放协议，专门为智能体之间的通信而设计。根据 Google 的官方文档，A2A 旨在标准化 AI 智能体彼此通信的方式。

起源与发展： Google 发布 A2A，强调创建可互操作的多智能体系统的标准。A2A 的发布时间紧随 OpenAI 采纳 MCP 之后，引发了关于 Google 在新兴 AI 智能体生态系统中定位的讨论。

核心概念与架构： A2A 定义了自主智能体如何以一致且结构化的方式发现彼此并进行通信。关键方面包括：

A2A 的工作原理（引自Google）

•智能体发现 (Agent discovery)：智能体通过 HTTP 暴露一个公共的​​card​​来使其可被发现，其中包含托管/DNS 信息、版本信息和结构化的技能列表。

•通信方法 (Communication methods)：A2A 支持多种基于任务持续时间和交互性的客户端-服务器通信方法，包括带有轮询的请求/响应、服务器发送事件 (SSE) 和推送通知。

主要用例和设计目标： A2A 的设计目标是使智能体能够：

• 直接相互通信

• 安全地交换信息

• 跨工具、服务和企业系统协调行动

该协议侧重于智能体之间的协调，而不是工具的编排，这符合 Google 提出的 AI 智能体系统的双层模型中的第二层。

A2A 如何促进智能体通信： A2A 提供了一种标准化的方法，使智能体能够发现彼此的能力并进行结构化的通信。它支持持续的来回通信和不断演进的计划以实现目标，包括智能体与其他智能体协同工作。

技术对比

协议结构与规范： MCP 和 A2A 在核心结构和规范上存在显著差异：

•MCP的核心在于为模型提供上下文和工具，侧重于标准化应用程序如何为 LLM 和 AI 助手提供上下文。

•A2A的结构围绕智能体发现和智能体间通信展开，强调智能体发现彼此并协调行动的能力。

关键技术差异：

实现复杂度： 根据早期开发者的反馈：

•MCP的实现似乎更直接，专注于标准化上下文和工具访问。

•A2A涉及更多关于智能体发现、通信模式和协调机制的复杂考虑。

安全考量： 两种协议都考虑了安全性，但侧重点不同：

•MCP侧重于模型与外部工具/数据系统之间的安全连接。

•A2A强调智能体之间安全的信息交换，并额外考虑了智能体发现的安全性。

可伸缩性和性能： 协议的可伸缩性和性能特征反映了它们不同的设计目标：

•MCP针对快速工具访问和上下文检索进行了优化，适用于增强单个模型的能力。

•A2A旨在协调多个智能体，其通信方法针对不同的任务持续时间进行了调整，可能为多智能体系统提供更好的可伸缩性。

可扩展性和灵活性：

•MCP的可扩展性主要体现在可以连接到模型的工具和数据源的类型上。

•A2A在智能体发现和通信方式上提供了灵活性，支持多种通信模式。

生态与集成

当前采用率和社区支持：

•MCP凭借 OpenAI 的采纳获得了显著的关注，建立了强大的社区势头。

•A2A较新，仍在构建其生态系统，尽管 Google 已经聚集了一批合作伙伴来展示支持。

• 值得注意的是，Anthropic 和 OpenAI 这两个已经采用 MCP 的公司并未出现在       Google 目前的 A2A 发布公告中。

可用实现和工具：

•MCP拥有一个不断增长的跨不同平台和工具的实现生态系统。

•A2A仍处于早期实现阶段，Google 正在主导工具和框架的开发。

与现有 AI 框架的集成：

•MCP的设计考虑了集成性，专注于为现有 AI 系统提供一种访问外部工具和数据的标准方式。

•A2A则代表了 AI 系统设计上可能更显著的转变，侧重于多智能体协调而不是增强单个模型的能力。

开发者体验和学习曲线：

•MCP的学习曲线似乎更平缓，侧重于将模型连接到工具。

•A2A涉及更多关于智能体发现和协调的复杂概念，可能导致开发者面临更陡峭的学习曲线。

用例分析

+---------------------+      MCP      +---------------------+
|  AI 大脑 (模型)     | <------------> |  工具箱 (数据库, API等) |
+---------------------+                +---------------------+
       |
       | (使用 MCP 这套“语言”来发出指令和接收信息)
       |
+---------------------+      A2A      +---------------------+      A2A      +---------------------+
| AI 智能体 1 (专家A) | <------------> | AI 智能体 2 (专家B) | <------------> | AI 智能体 3 (专家C) |
+---------------------+                +---------------------+                +---------------------+
       |                                       |
       | (使用 A2A 这套“语言”直接沟通和协作)       |
       -----------------------------------------

MCP 的优势领域：

• 连接 AI 模型到外部工具和数据源

• 增强单个模型的上下文感知能力

• 标准化 AI 助手的工具访问

• 构建更强大的单智能体系统

A2A 的优势领域：

• 促进多个智能体之间的通信

• 支持跨分布式系统的协调行动

• 支持动态智能体发现和协作

• 构建复杂的多智能体生态系统

重叠用例：

两种协议都解决了一些共同的需求：

• 扩展 AI 能力，超越单个模型的限制

• 实现更复杂的 AI 工作流程

• 标准化 AI 系统的通信模式

互补场景：

在某些场景下，两种协议可能协同工作：

• MCP 可以提供工具访问，而 A2A 处理智能体间的协调。

• 复杂的工作流程可能使用 MCP 进行模型-工具交互，使用 A2A 进行智能体-智能体交互。

• 企业系统可能会为 AI 架构的不同方面实施两种标准。

潜在的共存与竞争

Google 将 A2A 定位为 MCP 的补充： Google 谨慎地将 A2A 定位为 MCP 的补充，解释说两者解决了多智能体生态系统中不同的问题。在 A2A 的文档中，Google 声明“A2A 是一个开放协议，它补充了 Anthropic 的 MCP，后者为智能体提供了有用的工具和上下文。”

Google 提供了一个汽车修理厂的例子来说明这两种协议如何协同工作：

•MCP将智能体与结构化工具连接起来（例如，“将平台升高 2 米”）。

•A2A将实现智能体之间的通信（例如，“我的车发出嘎嘎声”）。

潜在的冲突或冗余领域： 尽管 Google 如此定位，但两种协议在某些方面可能存在重叠或冲突：

• 工具和智能体之间的界限正变得越来越模糊。

• 两种协议最终都旨在通过外部连接增强 AI 能力。

• 开发者可能不愿意实施和维护两个独立的协议。

行业对协议竞争的看法： 行业人士对这两种协议是否能真正和平共存提出了疑问。Dagger 首席执行官、前 Docker 高管 Solomon Hykes 指出：“理论上它们可以共存，但实际上我预见到一场拉锯战。开发者只能将精力投入到有限的几个生态系统中。”

正如 Hykes 所指出的，工具正在演变成更像智能体的系统，而智能体也越来越依赖工具来发挥作用，这使得两者之间的区别越来越不明显。

与历史协议之战的对比： 目前的情况与历史上的协议竞争有相似之处，例如 Web 服务中 XML/SOAP 和 JSON 之间的竞争。在那场竞争中，JSON 的简洁性最终胜过了功能更丰富但更复杂的替代方案。

这表明，无论在特定领域的技术优势如何，能够提供最佳的性能和简洁性平衡的协议最终可能会获得更广泛的采用。

未来展望

两种协议的可能演变： 随着采用率的提高和开发者反馈的积累，这两种协议都可能发生显著的演变：

•MCP可能会扩展到包括更复杂的工具编排功能。

•A2A可能会简化智能体发现和通信的某些方面以提高采用率。

潜在的融合或分化： 这两种协议未来的关系可能呈现以下几种形式：

•融合：随着时间的推移，这两种协议可能会变得更加相似，甚至可能合并。

•专业化：每种协议都可能专注于其核心优势，并形成清晰的界限。

•竞争：一种协议最终可能会占据主导地位，而另一种则变得不太重要。

对更广泛的 AI 智能体生态系统的影响： 这些协议的开发将显著影响 AI 智能体生态系统的发展：

• 标准化将加速复杂 AI 系统的开发。

• 协议领域的明确赢家将推动投资和创新。

• 胜出的技术方法将塑造未来多年的 AI 架构。

决定主导标准的因素： 几个关键因素将影响哪些协议能够占据主导地位：

• 简洁性和易于实现性

• 社区采用和生态系统增长

• 主要 AI 提供商的支持

• 适应不断发展的 AI 能力的灵活性

• 解决新兴安全和隐私问题的能力

给开发者的建议

何时选择 MCP： 开发者应考虑在以下情况下使用 MCP：

• 主要目标是使用外部工具和数据增强单个 AI 模型。

• 项目涉及构建需要访问特定功能的 AI 助手。

• 与 OpenAI 或 Anthropic 的生态系统集成非常重要。

• 重点是扩展 AI 的上下文和工具使用，而不是多智能体协调。

何时选择 A2A： 在以下情况下，A2A 可能更合适：

• 项目涉及构建一个由多个协调智能体组成的系统。

• 动态智能体发现是一个重要的需求。

• 架构要求来自不同供应商的智能体协同工作。

• 具有通知的长运行、异步任务是设计的核心。

结论

MCP 和 A2A 代表了解决 AI 系统通信和协调挑战的不同方法。MCP 侧重于将模型与工具和数据连接起来，而 A2A 则强调智能体间的通信和协调。

尽管 Google 将 A2A 定位为 MCP 的补充，但关于这两种协议是否会和平共存或争夺开发者心智的问题仍然存在。历史技术竞争表明，简单易用往往胜过技术上的优越性。

引用链接

​​[1]​​​ MCP: ​​https://modelcontextprotocol.io/introduction​​

​​[2]​​​ A2A: ​​​https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/​​

本文转载自​​​云原生AI百宝箱​​​，作者：云原生AI百宝箱