A2A + MCP：打破AI孤岛，构建智能协同新生态！ 原创

在人工智能的世界里，协议和标准就像是连接不同组件的桥梁，让复杂的系统能够顺畅运行。今天，我们就来聊聊两个备受瞩目的AI协议——A2A（Agent-to-Agent）和MCP（Model Context Protocol）。很多人可能会问：“A2A和MCP，我该选哪一个？”但其实，它们并不是非此即彼的选择，而是可以相互补充、共同推动AI发展的强大伙伴！

一、A2A：让AI代理“手拉手”

A2A，全称Agent-to-Agent，是由谷歌推出的一种开放协议。它的核心使命是标准化AI代理之间的通信和协作方式。想象一下，如果每个AI代理都是一个独立的小机器人，那么A2A就是让这些小机器人能够用同一种语言交流、分享目标和上下文，并互相调用行动的“通用语言”。

A2A的出现，为多代理工作流铺平了道路。无论是运行在不同云平台上的代理，还是来自不同供应商的AI系统，都可以通过A2A无缝协作。它基于我们熟悉的网络标准（如HTTP），这意味着它可以轻松集成到现有的IT架构中，而不需要复杂的改造。

二、MCP：AI代理的“外挂神器”

如果说A2A是让AI代理能够互相交流的桥梁，那么MCP（Model Context Protocol）就是让AI代理能够连接外部世界的“接口”。由Anthropic公司（Claude的母公司）推出的MCP，允许AI代理（或LLMs）连接到外部工具、数据源和服务。它就像一个“USB-C接口”，让AI应用能够轻松接入各种外部资源。

在MCP出现之前，开发者需要为每个新的工具或数据源编写自定义集成代码，这不仅耗时耗力，还容易导致混乱的代码结构。而MCP通过一个开放协议，将所有这些集成简化为一个统一的标准，使得任何符合MCP标准的数据或服务连接器都能与任何支持MCP的代理无缝协作。

三、A2A vs. MCP：它们到底有什么不同？

1. 作用范围

• A2A：专注于代理之间的连接和协调，让不同的AI代理能够互相通信、分配任务，并共享上下文信息。
• MCP：则专注于将代理与外部工具和数据连接起来，为代理提供实时的上下文信息和工具支持。

2. 核心功能

• A2A：主要处理代理之间的通信、任务分配和状态共享，让多个代理能够协同工作。
• MCP：通过连接外部资源，为单个代理提供功能扩展，让代理能够实时获取和处理外部数据。

3. 设计原则

• A2A：基于HTTP/JSON标准，支持代理发现和安全任务分配。
• MCP：使用JSON-RPC，强调工具注册、数据访问和实时上下文推送。

4. 独立使用的价值

• A2A独立使用：在一个公司中，如果有专门处理财务、营销和日程安排的AI代理，A2A可以让它们互相分配任务，比如预算规划或时间表安排。每个代理通过共享协议贡献结果。但如果没有MCP，这些代理只能依赖内部知识或固定的连接。
• MCP独立使用：想象一个支持聊天机器人，通过MCP连接到产品数据库、物流API和知识库。这种设置让机器人能够实时获取动态信息并采取行动。即使没有A2A，MCP也能让它成为一个功能丰富的响应式助手。但它无法协调多个代理解决复杂或多步骤的问题。

四、强强联合：A2A + MCP的最佳实践

在现代生成式AI系统中，A2A和MCP常常携手合作，实现智能编排。我们可以把MCP看作是工具和数据访问的基础，而A2A则是协调代理之间任务分配的“指挥官”。例如，在供应链管理中，代理可以通过MCP获取库存数据、处理采购和管理交付，而A2A则让它们能够共享任务和结果。

微软的Copilot Studio就是一个很好的例子。开发者可以在同一个界面中注册MCP工具，并通过A2A链接代理工作流。A2A负责流程管理，MCP负责功能实现。

五、打破误解：A2A和MCP并非竞争对手

尽管A2A和MCP分别由谷歌和Anthropic推出，但它们并不是竞争关系。它们解决的是不同的问题，分别位于不同的协议层。A2A专注于通信，MCP专注于执行。它们是互补的，而不是对立的。

1. 行业共识

• 微软：在Copilot中整合了A2A，并注册了MCP工具。
• Anthropic：开源了MCP，并支持A2A的推广。

2. 无优先级之分

两者都解决了关键挑战。没有MCP，A2A会导致“无知”的代理；而没有A2A，MCP会创建孤立的代理。

六、互补优势：1+1>2的协同效应

当A2A和MCP一起工作时，它们能够弥补彼此的不足，发挥出更大的价值：

1. 互操作性 + 可扩展性

A2A连接不同系统中的代理，MCP让每个代理能够扩展功能。它们一起构建了模块化、灵活的生态系统。

2. 专业化 + 协作

代理可以专注于自己的领域，同时通过A2A协作。MCP为它们提供了工具，A2A则让它们能够共享工作负载。

3. 实时适应性

MCP提供最新的上下文信息，A2A则在条件变化时重新分配任务。系统变得更加有弹性且响应迅速。

4. 治理 + 可观察性

MCP管理工具访问，A2A管理代理之间的互动。它们一起提供了可追溯性、合规性和控制力。

七、结语

A2A和MCP并不是孤立的“孤岛”，而是协同工作的标准。它们各自解决了不同的问题，但当结合在一起时，它们赋予了AI代理沟通（A2A）和在现实世界中行动（MCP）的能力。在企业AI工作流中，A2A和MCP的结合将为生成式AI系统带来智能和互操作性，让我们的AI应用不仅更强大，也更灵活、更适应未来的需求。

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯