在 AI 快速发展的今天，代理技术（Agent）正在成为下一个重要的技术浪潮。为了解决 AI 之间的交流与协作问题，两个重要的协议标准应运而生：Google 的 A2A（Agent-to-Agent）协议和 Anthropic 的 MCP（Model Context Protocol）协议。这两个协议从不同角度解决了 AI 智能体系统中的关键挑战，共同构建起未来 AI 智能体生态系统的基础架构。

本文将探讨A2A 协议与MCP 协议的特点、区别及协同作用，帮助开发者和产品设计师更好地理解这一新兴技术领域。

A2A 协议：打造代理间的沟通桥梁

A2A 协议的核心概念

A2A 协议是由 Google 与 50 多家行业合作伙伴共同开发的开放协议，旨在实现不同供应商的 AI 智能体之间的互操作性。无论这些代理是谁构建的、在哪里托管或使用什么框架，A2A 协议都能使它们无缝协作。

A2A 协议的技术实现

A2A 协议采用**JSON-RPC 2.0 over HTTP(S)作为通信机制，并支持Server-Sent Events (SSE)**进行实时更新流。这种设计使得不同平台上的代理能够高效地交换信息。

flowchart LR
    A[Client Agent] -->|发送任务请求| B[Remote Agent]
    B -->|返回任务结果| A
    A -->|能力发现| C[Agent Card]
    C -->|能力匹配| A

A2A 协议的通信模型

在A2A 协议中，定义了两种代理角色：

Client Agent：发起请求或任务
Remote Agent：接收请求并尝试完成任务

通信过程首先可能涉及能力发现（Capability Discovery），以确定哪个代理最适合执行特定任务。

智能体卡片与能力发现

每个智能体可以发布智能体卡片（Agent Card） — 一个 JSON 元数据文档，通常托管在标准 URL（如/.well-known/agent.json）。智能体卡片描述了该智能体的功能、技能、API 端点和身份验证要求。

客户端智能体通过阅读智能体卡片，可以识别出最适合当前任务的合作伙伴智能体。

任务管理机制

A2A 协议中的所有交互都围绕执行任务展开。任务是由协议定义的结构化对象，包含请求详情并跟踪其状态。结果以 Artifacts 的形式返回，智能体可以在执行过程中发送结构化**消息（Messages）**进行协调或澄清。

sequenceDiagram
    participant 用户
    participant Client Agent
    participant Remote Agent
    用户->>Client Agent: 提出需求
    Client Agent->>Remote Agent: 发送任务请求
    Remote Agent->>Remote Agent: 处理任务
    Remote Agent-->>Client Agent: 实时状态更新(SSE)
    Remote Agent->>Client Agent: 返回任务 Artifacts
    Client Agent->>用户: 呈现结果

MCP 协议：模型与外部世界的连接器

MCP 协议的基本框架

MCP 协议（Model Context Protocol）是 Anthropic 开发的开放协议，旨在标准化 AI 应用（如聊天机器人、代理和 IDE）与外部工具、数据源和服务的交互方式。它通过提供统一的接口来整合上下文信息，从而减少 AI 开发中的碎片化问题。

MCP 协议的核心组件

MCP 协议包含三个关键组件：

工具（Tools）：模型控制的动作（如获取数据、写入数据库）
资源（Resources）：应用控制的数据（如文件、JSON、附件）
提示（Prompts）：用户控制的预定义模板（如 IDE 中的斜杠命令）

MCP 协议的价值与意义

MCP 协议带来的主要价值包括：

减少碎片化：提供标准方式连接 AI 应用与工具和数据，避免团队构建自定义集成
实现组合性：代理和应用可以动态发现和使用新工具，无需预编程
支持企业工作流：团队可以拥有特定服务并通过MCP 协议暴露给其他团队使用

MCP 协议的应用场景

MCP 协议已在多个领域得到应用：

IDE（如 Cursor、Zed）：使用MCP 协议引入代码上下文、GitHub 问题和文档
代理：自主调用工具（如搜索网络、查询数据库）
远程服务器与 OAuth：支持远程MCP 协议服务器和安全认证

A2A 协议与 MCP 协议的协同与区别

图片来源：https://google.github.io/A2A/#/topics/a2a_and_mcp

两种协议的功能定位

A2A 协议与MCP 协议解决了 AI 智能体生态系统中不同层面的挑战：

A2A 协议：解决代理之间如何互相交互（水平集成）
MCP 协议：解决代理如何与工具或外部上下文交互（垂直集成）

功能互补性分析

这两种协议相互补充，共同解决构建多代理、多 LLM 和多源上下文系统的核心挑战：

A2A 协议专注于代理之间的标准化通信（代理到代理）
MCP 协议专注于代理与外部工具和系统的交互（代理到工具）

协议生态系统的未来展望

随着A2A 协议和MCP 协议的普及，我们可以预见：

MCP 服务器的增长：各种服务提供商可能会提供特定功能的MCP 服务器
智能体网络的形成：智能体可以通过A2A 协议组成协作网络，分工合作
工作流自动化的进化：复杂任务可以被分解并由多个专业智能体协作完成

实际应用：A2A 协议与 MCP 协议的协同使用场景

企业应用场景

在企业环境中，A2A 协议和MCP 协议可以协同工作，实现复杂的自动化场景：

招聘流程自动化

招聘经理的智能体（使用MCP 协议访问公司数据库）确定招聘需求
通过A2A 协议，该智能体与专业的人才搜索智能体协作
人才搜索智能体（通过MCP 协议）访问 LinkedIn 等平台获取人才信息
面试安排智能体通过A2A 协议接收任务，并使用MCP 协议与日历系统交互
背景调查智能体通过类似方式完成其任务

sequenceDiagram
    participant 经理智能体
    participant 搜索智能体
    participant 安排智能体
    participant 调查智能体

    经理智能体->>经理智能体: 使用MCP访问需求数据
    经理智能体->>搜索智能体: A2A请求搜索候选人
    搜索智能体->>搜索智能体: 使用MCP访问招聘平台
    搜索智能体->>经理智能体: 返回候选人名单
    经理智能体->>安排智能体: A2A请求安排面试
    安排智能体->>安排智能体: 使用MCP访问日历系统
    安排智能体->>经理智能体: 返回面试安排
    经理智能体->>调查智能体: A2A请求背景调查
    调查智能体->>调查智能体: 使用MCP访问验证系统
    调查智能体->>经理智能体: 返回调查结果

消费者应用场景

在消费者领域，两种协议的结合同样能带来全新的用户体验：

旅行规划助手

用户的个人助理智能体（通过MCP 协议访问用户数据）收集旅行偏好
该智能体使用A2A 协议与专业旅行代理协作
旅行智能体通过MCP 协议访问航班、酒店和景点数据
通过A2A 协议，预算管理智能体参与规划财务安排
最终计划通过MCP 协议被整合到用户的日历和旅行应用中

开发者注意事项：集成 A2A 协议与 MCP 协议

安全性考量

在实现A2A 协议和MCP 协议时，开发者需要特别注意安全性问题：

身份验证与授权：代理将代表用户行动，凭证必须在整个流程中得到保护
多身份联合：用户可能需要为不同系统提供不同身份
权限范围控制：确保代理只能访问必要的资源

实施路径建议

对于希望采用这些协议的开发者，建议以下实施路径：

首先实现MCP 协议集成，使代理能够访问工具和上下文
然后实现A2A 协议支持，使代理能够与其他代理协作
创建代理卡片，明确声明代理的能力和服务边界
设计适当的用户界面，使用户能够控制代理行为和授权范围

结论：A2A 协议与 MCP 协议共同构建的未来

A2A 协议和MCP 协议代表了 AI 智能体技术的重要进步，它们共同为更智能、更协作的代理生态系统奠定了基础。这些协议不仅仅是技术规范，更是新一代 AI 应用架构的基石。

随着这些协议的成熟和广泛采用，我们将看到：

AI 智能体能力的显著增强，从单一功能走向复杂协作
跨平台、跨供应商的 AI 智能体协作成为常态
新型应用和服务模式的出现，重新定义用户与 AI 的交互方式

对于开发者和企业来说，了解并采用A2A 协议和MCP 协议将是把握 AI 智能体技术浪潮的关键一步。

A2A 协议与 MCP 协议：智能代理生态系统的双轮驱动

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