MCP协议 vs A2A协议：是竞争还是互补？

AI 智能体（Agent）是目前能够看到的为企业业务带来很大价值的AI应用，通过AI Agent可以自主处理很多重复性工作，以及极大地减少代码开发量，所以很多国内外很多企业都在朝这个方向探索。

而要做企业内部的Agent服务的话，永远绕不过去的事情就是和企业内部数据进行互通，以及和企业内部的系统联动起来；

这个过程在过去AI技术中可以通过MCP协议方式来实现，MCP通过一个标准化的协议，可以对接很多内外部的系统服务，例如Mysql、Redis、HTTP等等，它就是AI模型和业务应用之间的通道。

关于MCP协议的内容，可以参考这篇博文： ​MCP：AI大模型的万能插座

而本篇内容主要讲一下，A2A协议和MCP协议之间的关系，二者其实某种程度上是有关联的，二者背后的公司一个是Google，一个是Anthropic（Claude Code就是它家的，AI独角兽公司）。

其实对于两个类似的东西，对于不太了解的人来说，可能以为是新技术替代旧技术，或者某种程度上说是淘汰？

反过来，它也许不是替代关系，而是补充关系，下面可以看看Google在发布A2A协议中的描述信息：

然后，是关于Google A2A协议的设计原则：

所以，我们对比来说，MCP是一个链接LLM和业务系统/数据的工具，而A2A解决的是应用层的问题，是一个应用层协议，而站在google的设计原则中认为：AI Agent 需要同时使用A2A和MCP，通过MCP来处理工具，使用A2A来链接多个Agent的应用。

其实讲到这里，问题已经很明白了，简单来说，整体架构是这样的：

在 MCP 中移动组件：

• MCP Host ：当与 A2A 结合时，MCP Host是Agent
• MCP 客户端
• MCP 服务器
• 本地数据源
• 远程数据源

A2A：

Agent（MCP Host）将通过 A2A 协议进行实现和通信，该协议能够实现：

1. 安全协作 - MCP 缺乏身份验证（MCP目前已经在支持身份验证了）。
2. 任务和状态管理。
3. 用户体验协商。
4. 能力发现 - 类似于 MCP 工具。

MCP 主要用于将遗留数据系统（MCP 资源）和 API（MCP 工具）与基于 LLM 的应用集成，而 A2A 则负责处理 Agent 之间的通信。

甚至说，还可以通过 MCP 服务器资源公开 A2A 的Agent

那其实就有问题，既然MCP只是一个工具，A2A具备安全协议（MCP目前也在支持）、任务和状态管理、服务发现等能力，是不是说只要在扩展一下工具的能力（MCP）是不是就可以完全替代掉MCP了？

毕竟，从技术角度来说，多一个服务组件就需要多一层运维保障，而有一站式能力提供服务则只需要维护一套即可，虽然，A2A协议是

Google的公开描述中是把A2A和MCP互补关系来对待的，但是从长期来说，还是会有一定的竞争关系。

从长期角度来看，未来AI 智能体的关键是什么？

能够深度和企业内部数据打通，并提供给外部Agent来使用，构建单一垂直领域的AI应用；

需要一系列的指令集，来完成原本需要系统化/平台化能力支持的工作，统一角度AI Agent来完成；

对于外部使用，也需要和外部厂商的Agent进行连接，来互通信息；

如果从长远发展来看，A2A协议显然会是更优的选择，而MCP目前也在迭代，但是对于易用性和数据安全性来说，这两个本身就是一个两难问题，更何况，它的定位是连接服务，而不是对外提供应用能力。

写在最后 

我们正在经历极速发展的时代，AI 智能体时代将会成为新的在人工智能+政策下，是完成颠覆性的新兴产业，这里面无关乎A2A还是MCP协议问题，而在于在我们实际的应用中，需要二者哪一个。

二者随着迭代发展，可能慢慢会相似，但不会重合，存在即合理！

本文转载自​​DataForAI​​，作者：​​DataForAI​​