隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正從單一模型系統(tǒng)邁向由多個智能體組成的復(fù)雜生態(tài)。這些智能體能夠推理、委派任務(wù)和相互協(xié)作，共同解決復(fù)雜問題。為了實現(xiàn)高效的協(xié)同工作，一套標(biāo)準(zhǔn)的通信協(xié)議顯得至關(guān)重要。

早期，Anthropic 推出了 模型上下文協(xié)議 (Model Context Protocol, MCP)，而最近 Google 則發(fā)布了 Agent-to-Agent (A2A) 協(xié)議。這兩種協(xié)議代表了行業(yè)內(nèi)對智能體通信的不同思考和實現(xiàn)路徑，預(yù)示著 AI 領(lǐng)域一場潛在的“智能體協(xié)議之戰(zhàn)”正在拉開帷幕。協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化不僅將定義智能體之間的溝通方式，更將深遠(yuǎn)地影響 AI 生態(tài)的構(gòu)建、工具的繁榮以及技術(shù)的演進(jìn)速度。

MCP vs A2A （引自toolworthy ai）

Google 這招，有點像當(dāng)年 K8s 打 Docker！

還記得當(dāng)年 Docker 容器技術(shù)風(fēng)靡一時，幾乎成了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。但 Google 卻推出了 Kubernetes (K8s)，一個更強大、更靈活的容器編排系統(tǒng)。K8s 不僅能管理 Docker，還能管理其他容器，最終憑借其通用性和強大的功能，成功逆襲，成為容器編排領(lǐng)域的“王者”。

這次 Google 推出 A2A，有點像故技重施。 Anthropic 的 MCP 已經(jīng)有了 OpenAI 的支持，搶占了先機。但 Google 的 A2A 強調(diào)智能體之間的直接溝通和協(xié)作，試圖構(gòu)建一個更宏大的多智能體生態(tài)，這就像 K8s 當(dāng)年不直接和 Docker 的容器運行時競爭，而是著眼于更高層次的編排和管理一樣。

最終誰能成為 AI 智能體的“通用語言”，現(xiàn)在下結(jié)論還為時過早。但可以肯定的是，無論是 MCP 還是 A2A，抑或是未來的其他協(xié)議，都將極大地推動 AI 技術(shù)的發(fā)展，讓我們的生活更加智能化。

下面我們將深入剖析 MCP 和 A2A 協(xié)議的技術(shù)細(xì)節(jié)、生態(tài)集成、應(yīng)用場景和未來前景。

理解 MCP (模型上下文協(xié)議)

MCP^[1] 由 Anthropic 開發(fā)，旨在標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用程序如何為大型語言模型 (LLMs) 和 AI 助手提供上下文信息。它實現(xiàn)了模型與外部工具和數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的安全雙向連接。

起源與發(fā)展： Anthropic 將 MCP 定位為一個開放標(biāo)準(zhǔn)，旨在簡化在 LLM 之上構(gòu)建智能體和工作流程的過程。值得注意的是，OpenAI 近期也宣布采納 MCP，這無疑為該協(xié)議注入了強大的行業(yè)支持。

理解 MCP（引自toolworthy ai）

核心概念與架構(gòu)： MCP 采用客戶端-服務(wù)器模型，其中宿主應(yīng)用程序可以連接到多個服務(wù)器：

?MCP 宿主 (Hosts)：如 Claude Desktop、IDE 或通過 MCP 訪問數(shù)據(jù)的 AI 工具。

?MCP 服務(wù)器 (Servers)：對外暴露特定能力的外部工具或數(shù)據(jù)源。

?MCP 客戶端 (Clients)：連接到 MCP 服務(wù)器的應(yīng)用程序，例如 LLM 驅(qū)動的聊天機器人。

?本地數(shù)據(jù)源：計算機文件、數(shù)據(jù)庫和 MCP 可以訪問的服務(wù)。

?遠(yuǎn)程服務(wù)：通過互聯(lián)網(wǎng)可訪問的外部系統(tǒng)，MCP 服務(wù)器可以連接到它們。

主要用例和設(shè)計目標(biāo)： MCP 的主要設(shè)計目標(biāo)是促進(jìn) AI 模型對外部工具的使用，側(cè)重于組織智能體、工具或用戶發(fā)送給模型的信息。其核心在于使 AI 模型能夠訪問外部數(shù)據(jù)和工具，從而提升其上下文感知能力和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力。

MCP 如何連接模型與外部工具和數(shù)據(jù)： MCP 服務(wù)器暴露 API 和端點，允許 MCP 客戶端連接并交換信息。這為 AI 模型與數(shù)據(jù)庫、API、業(yè)務(wù)工具、代碼倉庫和開發(fā)環(huán)境等工具的交互創(chuàng)建了一種標(biāo)準(zhǔn)化方式。通過將 LLM 與外部數(shù)據(jù)系統(tǒng)連接，智能體可以在復(fù)雜的 AI 工作流程中返回更智能、更具上下文相關(guān)的響應(yīng)。

理解 A2A (Agent-to-Agent)

A2A（引自toolworthy ai）

A2A^[2] 是 Google 近期發(fā)布的開放協(xié)議，專門為智能體之間的通信而設(shè)計。根據(jù) Google 的官方文檔，A2A 旨在標(biāo)準(zhǔn)化 AI 智能體彼此通信的方式。

起源與發(fā)展： Google 發(fā)布 A2A，強調(diào)創(chuàng)建可互操作的多智能體系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)。A2A 的發(fā)布時間緊隨 OpenAI 采納 MCP 之后，引發(fā)了關(guān)于 Google 在新興 AI 智能體生態(tài)系統(tǒng)中定位的討論。

核心概念與架構(gòu)： A2A 定義了自主智能體如何以一致且結(jié)構(gòu)化的方式發(fā)現(xiàn)彼此并進(jìn)行通信。關(guān)鍵方面包括：

A2A 的工作原理（引自Google）

?智能體發(fā)現(xiàn) (Agent discovery)：智能體通過 HTTP 暴露一個公共的??card??來使其可被發(fā)現(xiàn)，其中包含托管/DNS 信息、版本信息和結(jié)構(gòu)化的技能列表。

?通信方法 (Communication methods)：A2A 支持多種基于任務(wù)持續(xù)時間和交互性的客戶端-服務(wù)器通信方法，包括帶有輪詢的請求/響應(yīng)、服務(wù)器發(fā)送事件 (SSE) 和推送通知。

主要用例和設(shè)計目標(biāo)： A2A 的設(shè)計目標(biāo)是使智能體能夠：

? 直接相互通信

? 安全地交換信息

? 跨工具、服務(wù)和企業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)行動

該協(xié)議側(cè)重于智能體之間的協(xié)調(diào)，而不是工具的編排，這符合 Google 提出的 AI 智能體系統(tǒng)的雙層模型中的第二層。

A2A 如何促進(jìn)智能體通信： A2A 提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的方法，使智能體能夠發(fā)現(xiàn)彼此的能力并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的通信。它支持持續(xù)的來回通信和不斷演進(jìn)的計劃以實現(xiàn)目標(biāo)，包括智能體與其他智能體協(xié)同工作。

技術(shù)對比

協(xié)議結(jié)構(gòu)與規(guī)范： MCP 和 A2A 在核心結(jié)構(gòu)和規(guī)范上存在顯著差異：

?MCP的核心在于為模型提供上下文和工具，側(cè)重于標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用程序如何為 LLM 和 AI 助手提供上下文。

?A2A的結(jié)構(gòu)圍繞智能體發(fā)現(xiàn)和智能體間通信展開，強調(diào)智能體發(fā)現(xiàn)彼此并協(xié)調(diào)行動的能力。

關(guān)鍵技術(shù)差異：

實現(xiàn)復(fù)雜度： 根據(jù)早期開發(fā)者的反饋：

?MCP的實現(xiàn)似乎更直接，專注于標(biāo)準(zhǔn)化上下文和工具訪問。

?A2A涉及更多關(guān)于智能體發(fā)現(xiàn)、通信模式和協(xié)調(diào)機制的復(fù)雜考慮。

安全考量： 兩種協(xié)議都考慮了安全性，但側(cè)重點不同：

?MCP側(cè)重于模型與外部工具/數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的安全連接。

?A2A強調(diào)智能體之間安全的信息交換，并額外考慮了智能體發(fā)現(xiàn)的安全性。

可伸縮性和性能： 協(xié)議的可伸縮性和性能特征反映了它們不同的設(shè)計目標(biāo)：

?MCP針對快速工具訪問和上下文檢索進(jìn)行了優(yōu)化，適用于增強單個模型的能力。

?A2A旨在協(xié)調(diào)多個智能體，其通信方法針對不同的任務(wù)持續(xù)時間進(jìn)行了調(diào)整，可能為多智能體系統(tǒng)提供更好的可伸縮性。

可擴展性和靈活性：

?MCP的可擴展性主要體現(xiàn)在可以連接到模型的工具和數(shù)據(jù)源的類型上。

?A2A在智能體發(fā)現(xiàn)和通信方式上提供了靈活性，支持多種通信模式。

生態(tài)與集成

當(dāng)前采用率和社區(qū)支持：

?MCP憑借 OpenAI 的采納獲得了顯著的關(guān)注，建立了強大的社區(qū)勢頭。

?A2A較新，仍在構(gòu)建其生態(tài)系統(tǒng)，盡管 Google 已經(jīng)聚集了一批合作伙伴來展示支持。

? 值得注意的是，Anthropic 和 OpenAI 這兩個已經(jīng)采用 MCP 的公司并未出現(xiàn)在       Google 目前的 A2A 發(fā)布公告中。

可用實現(xiàn)和工具：

?MCP擁有一個不斷增長的跨不同平臺和工具的實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)。

?A2A仍處于早期實現(xiàn)階段，Google 正在主導(dǎo)工具和框架的開發(fā)。

與現(xiàn)有 AI 框架的集成：

?MCP的設(shè)計考慮了集成性，專注于為現(xiàn)有 AI 系統(tǒng)提供一種訪問外部工具和數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方式。

?A2A則代表了 AI 系統(tǒng)設(shè)計上可能更顯著的轉(zhuǎn)變，側(cè)重于多智能體協(xié)調(diào)而不是增強單個模型的能力。

開發(fā)者體驗和學(xué)習(xí)曲線：

?MCP的學(xué)習(xí)曲線似乎更平緩，側(cè)重于將模型連接到工具。

?A2A涉及更多關(guān)于智能體發(fā)現(xiàn)和協(xié)調(diào)的復(fù)雜概念，可能導(dǎo)致開發(fā)者面臨更陡峭的學(xué)習(xí)曲線。

用例分析

+---------------------+      MCP      +---------------------+
|  AI 大腦 (模型)     | <------------> |  工具箱 (數(shù)據(jù)庫, API等) |
+---------------------+                +---------------------+
       |
       | (使用 MCP 這套“語言”來發(fā)出指令和接收信息)
       |
+---------------------+      A2A      +---------------------+      A2A      +---------------------+
| AI 智能體 1 (專家A) | <------------> | AI 智能體 2 (專家B) | <------------> | AI 智能體 3 (專家C) |
+---------------------+                +---------------------+                +---------------------+
       |                                       |
       | (使用 A2A 這套“語言”直接溝通和協(xié)作)       |
       -----------------------------------------

MCP 的優(yōu)勢領(lǐng)域：

? 連接 AI 模型到外部工具和數(shù)據(jù)源

? 增強單個模型的上下文感知能力

? 標(biāo)準(zhǔn)化 AI 助手的工具訪問

? 構(gòu)建更強大的單智能體系統(tǒng)

A2A 的優(yōu)勢領(lǐng)域：

? 促進(jìn)多個智能體之間的通信

? 支持跨分布式系統(tǒng)的協(xié)調(diào)行動

? 支持動態(tài)智能體發(fā)現(xiàn)和協(xié)作

? 構(gòu)建復(fù)雜的多智能體生態(tài)系統(tǒng)

重疊用例：

兩種協(xié)議都解決了一些共同的需求：

? 擴展 AI 能力，超越單個模型的限制

? 實現(xiàn)更復(fù)雜的 AI 工作流程

? 標(biāo)準(zhǔn)化 AI 系統(tǒng)的通信模式

互補場景：

在某些場景下，兩種協(xié)議可能協(xié)同工作：

? MCP 可以提供工具訪問，而 A2A 處理智能體間的協(xié)調(diào)。

? 復(fù)雜的工作流程可能使用 MCP 進(jìn)行模型-工具交互，使用 A2A 進(jìn)行智能體-智能體交互。

? 企業(yè)系統(tǒng)可能會為 AI 架構(gòu)的不同方面實施兩種標(biāo)準(zhǔn)。

潛在的共存與競爭

Google 將 A2A 定位為 MCP 的補充： Google 謹(jǐn)慎地將 A2A 定位為 MCP 的補充，解釋說兩者解決了多智能體生態(tài)系統(tǒng)中不同的問題。在 A2A 的文檔中，Google 聲明“A2A 是一個開放協(xié)議，它補充了 Anthropic 的 MCP，后者為智能體提供了有用的工具和上下文?！?/p>

Google 提供了一個汽車修理廠的例子來說明這兩種協(xié)議如何協(xié)同工作：

?MCP將智能體與結(jié)構(gòu)化工具連接起來（例如，“將平臺升高 2 米”）。

?A2A將實現(xiàn)智能體之間的通信（例如，“我的車發(fā)出嘎嘎聲”）。

潛在的沖突或冗余領(lǐng)域： 盡管 Google 如此定位，但兩種協(xié)議在某些方面可能存在重疊或沖突：

? 工具和智能體之間的界限正變得越來越模糊。

? 兩種協(xié)議最終都旨在通過外部連接增強 AI 能力。

? 開發(fā)者可能不愿意實施和維護(hù)兩個獨立的協(xié)議。

行業(yè)對協(xié)議競爭的看法： 行業(yè)人士對這兩種協(xié)議是否能真正和平共存提出了疑問。Dagger 首席執(zhí)行官、前 Docker 高管 Solomon Hykes 指出：“理論上它們可以共存，但實際上我預(yù)見到一場拉鋸戰(zhàn)。開發(fā)者只能將精力投入到有限的幾個生態(tài)系統(tǒng)中?！?/p>

正如 Hykes 所指出的，工具正在演變成更像智能體的系統(tǒng)，而智能體也越來越依賴工具來發(fā)揮作用，這使得兩者之間的區(qū)別越來越不明顯。

與歷史協(xié)議之戰(zhàn)的對比： 目前的情況與歷史上的協(xié)議競爭有相似之處，例如 Web 服務(wù)中 XML/SOAP 和 JSON 之間的競爭。在那場競爭中，JSON 的簡潔性最終勝過了功能更豐富但更復(fù)雜的替代方案。

這表明，無論在特定領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢如何，能夠提供最佳的性能和簡潔性平衡的協(xié)議最終可能會獲得更廣泛的采用。

未來展望

兩種協(xié)議的可能演變： 隨著采用率的提高和開發(fā)者反饋的積累，這兩種協(xié)議都可能發(fā)生顯著的演變：

?MCP可能會擴展到包括更復(fù)雜的工具編排功能。

?A2A可能會簡化智能體發(fā)現(xiàn)和通信的某些方面以提高采用率。

潛在的融合或分化： 這兩種協(xié)議未來的關(guān)系可能呈現(xiàn)以下幾種形式：

?融合：隨著時間的推移，這兩種協(xié)議可能會變得更加相似，甚至可能合并。

?專業(yè)化：每種協(xié)議都可能專注于其核心優(yōu)勢，并形成清晰的界限。

?競爭：一種協(xié)議最終可能會占據(jù)主導(dǎo)地位，而另一種則變得不太重要。

對更廣泛的 AI 智能體生態(tài)系統(tǒng)的影響： 這些協(xié)議的開發(fā)將顯著影響 AI 智能體生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展：

? 標(biāo)準(zhǔn)化將加速復(fù)雜 AI 系統(tǒng)的開發(fā)。

? 協(xié)議領(lǐng)域的明確贏家將推動投資和創(chuàng)新。

? 勝出的技術(shù)方法將塑造未來多年的 AI 架構(gòu)。

決定主導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)的因素： 幾個關(guān)鍵因素將影響哪些協(xié)議能夠占據(jù)主導(dǎo)地位：

? 簡潔性和易于實現(xiàn)性

? 社區(qū)采用和生態(tài)系統(tǒng)增長

? 主要 AI 提供商的支持

? 適應(yīng)不斷發(fā)展的 AI 能力的靈活性

? 解決新興安全和隱私問題的能力

給開發(fā)者的建議

何時選擇 MCP： 開發(fā)者應(yīng)考慮在以下情況下使用 MCP：

? 主要目標(biāo)是使用外部工具和數(shù)據(jù)增強單個 AI 模型。

? 項目涉及構(gòu)建需要訪問特定功能的 AI 助手。

? 與 OpenAI 或 Anthropic 的生態(tài)系統(tǒng)集成非常重要。

? 重點是擴展 AI 的上下文和工具使用，而不是多智能體協(xié)調(diào)。

何時選擇 A2A： 在以下情況下，A2A 可能更合適：

? 項目涉及構(gòu)建一個由多個協(xié)調(diào)智能體組成的系統(tǒng)。

? 動態(tài)智能體發(fā)現(xiàn)是一個重要的需求。

? 架構(gòu)要求來自不同供應(yīng)商的智能體協(xié)同工作。

? 具有通知的長運行、異步任務(wù)是設(shè)計的核心。

結(jié)論

MCP 和 A2A 代表了解決 AI 系統(tǒng)通信和協(xié)調(diào)挑戰(zhàn)的不同方法。MCP 側(cè)重于將模型與工具和數(shù)據(jù)連接起來，而 A2A 則強調(diào)智能體間的通信和協(xié)調(diào)。

盡管 Google 將 A2A 定位為 MCP 的補充，但關(guān)于這兩種協(xié)議是否會和平共存或爭奪開發(fā)者心智的問題仍然存在。歷史技術(shù)競爭表明，簡單易用往往勝過技術(shù)上的優(yōu)越性。

引用鏈接

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

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

本文轉(zhuǎn)載自???云原生AI百寶箱???，作者：云原生AI百寶箱