在AI迅猛發(fā)展的當(dāng)下，各類新興工具與協(xié)議不斷涌現(xiàn)，為人工智能的能力提升注入強大動力。其中，Agent2Agent協(xié)議（A2A）和模型上下文協(xié)議（MCP）堪稱兩項重大創(chuàng)新，正深度重塑人工智能的發(fā)展版圖。這兩者乍看之下似乎相似，但其實際用途卻截然不同。

本文用通俗易懂的方式詳細(xì)介紹這兩種協(xié)議，幫助讀者清晰把握二者之間的差異，把握其在AI領(lǐng)域的獨特價值。

1 Agent2Agent協(xié)議（A2A）：AI 協(xié)作的 “中樞引擎”

Agent2Agent協(xié)議（A2A）支持不同的AI智能體相互連接和通信。每個AI智能體具備獨特技能，借助A2A協(xié)議，它們能夠緊密協(xié)作，共同完成復(fù)雜的任務(wù)，就像一支分工明確的團隊，能夠大幅提升整體的工作效率。

1.1 實際應(yīng)用案例

在供應(yīng)鏈管理場景下，假設(shè)有負(fù)責(zé)庫存管理的 Agent A 和負(fù)責(zé)訂單履行的 Agent B。

借助 A2A 協(xié)議，當(dāng)庫存水平下降至設(shè)定閾值時，Agent A 能夠自動向 Agent B 發(fā)送庫存不足的消息。收到消息后，Agent B 隨即自動啟動補貨訂單流程。

整個過程無需人工介入，實現(xiàn)了供應(yīng)鏈的智能化、自動化優(yōu)化，可以有效提升供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度與運作效率。

1.2 核心優(yōu)勢

• 協(xié)作性強：A2A 支持多個人工智能體協(xié)同，整合技能知識，應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)。
• 專業(yè)性高：各人工智能體能專注優(yōu)勢領(lǐng)域，將其他工作交給更合適的智能體，提高執(zhí)行效率。

2 模型上下文協(xié)議（MCP）：AI 連接現(xiàn)實的 “紐帶”

在人工智能領(lǐng)域，模型上下文協(xié)議（MCP）就像專業(yè)引路人，幫助人工智能體與現(xiàn)實世界順暢交互，起著重要的支持作用。

2.1 MCP

MCP 支持人工智能體與現(xiàn)實世界的工具以及應(yīng)用程序編程接口（API）展開交互。與側(cè)重智能體間交流的模式不同，MCP 使AI體能夠直接對接各類工具、應(yīng)用程序和服務(wù)，以此助力完成特定任務(wù)。

例如，借助 MCP，人工智能體可以連接到設(shè)計工具 Figma來創(chuàng)建設(shè)計素材，或是連接到 Twilio實現(xiàn)短信發(fā)送功能。

MCP 的核心價值在于將AI模型與外部功能（即現(xiàn)實世界的工具）緊密相連，達(dá)成任務(wù)目標(biāo)。

2.2 實際應(yīng)用案例

以品牌社交媒體管理場景為例，有一個負(fù)責(zé)品牌社交媒體運營的人工智能體。基于 MCP，該人工智能體可直接接入 Hootsuite 這類工具，完成發(fā)帖時間安排；也能連接到 Canva，制作吸睛的設(shè)計素材。這種方式讓人工智能體得以跨越不同工具執(zhí)行任務(wù)，無需依賴其他智能體協(xié)作，大大提升任務(wù)執(zhí)行的自主性和效率。

2.3 核心優(yōu)勢

• 工具接入：人工智能現(xiàn)在可以訪問外部工具和API，增強了其功能。
• 任務(wù)自動化：從設(shè)計、通信到數(shù)據(jù)處理和分析，MCP提升了人工智能在現(xiàn)實世界中執(zhí)行特定任務(wù)的能力。

3 A2A和MCP的主要區(qū)別

前文已詳細(xì)介紹了 Agent2Agent 協(xié)議（A2A）和模型上下文協(xié)議（MCP），接下來深入剖析二者的關(guān)鍵差異。這兩種協(xié)議在人工智能領(lǐng)域各有千秋，明確它們的不同之處，有助于更好地理解和應(yīng)用。具體差異如下：

4 A2A與MCP，哪個更好？

很多人糾結(jié)于Agent2Agent（A2A）和模型上下文協(xié)議（MCP）的選擇。實際上，二者并非相互競爭，而是相互補充，常共同構(gòu)建強大的人工智能系統(tǒng)。

如果想要實現(xiàn)多個智能體協(xié)同工作、共享知識，A2A協(xié)議是很好的選擇。它能讓不同智能體配合完成復(fù)雜任務(wù)，如在供應(yīng)鏈管理中，庫存和訂單處理智能體通過A2A協(xié)同作業(yè)。

當(dāng)需要連接人工智能模型與外部工具、API來完成特定任務(wù)時，MCP協(xié)議更適用。它讓人工智能體可調(diào)用各類工具和服務(wù)，像社交媒體運營中，人工智能體能借助MCP連接設(shè)計和發(fā)布平臺，完成內(nèi)容設(shè)計與發(fā)布。

A2A和MCP都是開源協(xié)議，開發(fā)者能按需定制，推動人工智能創(chuàng)新，產(chǎn)生更優(yōu)解決方案。

5 可視化差異

讓我們通過可視化的方式來進一步理解這兩個協(xié)議：

• Agent2Agent（A2A）：可以想象成一個由人工智能體組成的圓形網(wǎng)絡(luò)。每個智能體都在與其他智能體交流并協(xié)作解決問題。

A2A

在這里，智能體交換信息、分配任務(wù)，像團隊一樣工作。

• 模型上下文協(xié)議（MCP）：在MCP中，想象一個人工智能體連接到各種工具和API。人工智能向這些工具發(fā)送請求，獲取結(jié)果并據(jù)此行動。

MCP

在這種情況下，人工智能體不與其他智能體交互，而是直接使用工具和API完成任務(wù)。

6 總結(jié)

歸根結(jié)底，Agent2Agent協(xié)議（A2A）和模型上下文協(xié)議（MCP）都是AI領(lǐng)域的重大進步。二者用途不同，但并不相互競爭，而是協(xié)同共進，為人工智能的發(fā)展注入強大動力。

A2A 協(xié)議聚焦于智能體之間的協(xié)作，整合各自的能力，共同攻克復(fù)雜難題，提升人工智能系統(tǒng)的協(xié)同性和效率。

MCP 協(xié)議則專注于將智能體與現(xiàn)實世界的工具、API 連接，讓智能體能夠借助外部資源實現(xiàn)任務(wù)自動化，拓展人工智能在實際場景中的應(yīng)用能力。

A2A 和 MCP 協(xié)同發(fā)力，賦予了AI前所未有的協(xié)作與執(zhí)行能力，為其發(fā)展開辟了廣闊前景。在構(gòu)建人工智能系統(tǒng)時，無論是需要智能體團隊協(xié)作，還是要求系統(tǒng)具備訪問現(xiàn)實工具和 API 的能力，A2A 和 MCP 都能提供有力支持，助力開啟充滿無限可能的人工智能新時代。

本文轉(zhuǎn)載自???AI科技論談???，作者：AI科技論談