“ A2A和MCP，是對抗還是協(xié)作？”

你有沒有想過，要是不同 AI 代理能像咱們?nèi)祟愐粯樱p松交流、攜手合作，那能碰撞出多厲害的智能火花？

今天就帶你揭開這個神秘面紗，看看 Google 發(fā)起的 A2A 協(xié)議和 MPC 協(xié)議到底有什么不一樣！

核心概念

A2A（Agent2Agent）協(xié)議是 Google 發(fā)起的開源項目，旨在創(chuàng)建一個開放標(biāo)準(zhǔn)，使不同框架和供應(yīng)商構(gòu)建的 AI 代理能夠相互通信和協(xié)作。

以下是 A2A 協(xié)議的核心概念：

• Agent Card：AI 代理的 “名片”，通常位于 /.well-known/agent.json，描述代理的能力、技能、端點 URL 和身份驗證要求。
• A2A 服務(wù)器：實現(xiàn) A2A 協(xié)議方法的代理，接收請求并管理任務(wù)執(zhí)行。
• A2A 客戶端：消費(fèi) A2A 服務(wù)的應(yīng)用程序或另一個代理。
• 任務(wù)（Task）：工作的小單元，由客戶端通過消息發(fā)起。
• 消息（Message）：客戶端和代理之間的通信 “信件”。
• 部分（Part）：消息內(nèi)容的基本單位，可以是文本、文件或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 制品（Artifact）：代理在任務(wù)期間生成的輸出成果。

協(xié)議的功能強(qiáng)大：

• 代理發(fā)現(xiàn)：通過 Agent Cards 了解其他代理的能力。
• 標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)管理：支持發(fā)送、獲取、取消任務(wù)。
• 多種內(nèi)容類型支持：支持文本、文件、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 流式更新：用于長時間運(yùn)行的任務(wù)，實時反饋進(jìn)展。
• 推送通知：任務(wù)狀態(tài)更新時及時提醒。

A2A 協(xié)議深度剖析

A2A 協(xié)議這個開放標(biāo)準(zhǔn)，就是為了解決不同 AI 代理框架之間的通信和互操作性問題而生。

不管代理是構(gòu)建在 LangGraph、CrewAI、Google ADK、Genkit 等不同框架上，還是由不同供應(yīng)商開發(fā)的，它都能讓它們相互發(fā)現(xiàn)能力、商量交互方式，然后開開心心協(xié)作完成任務(wù)。

核心通信模型

A2A 協(xié)議把 JSON-RPC 2.0 當(dāng)基礎(chǔ)通信標(biāo)準(zhǔn)，通過 HTTP(S) 來傳輸，既支持標(biāo)準(zhǔn)的請求 / 響應(yīng)模式，也支持基于 Server-Sent Events (SSE) 的流式傳輸，通信方式很靈活。

典型通信流程

先看看這個流程圖，把 A2A 客戶端和 A2A 服務(wù)器之間的通信流程展示得明明白白：

簡單來說，就是客戶端先去拿 Agent Card，了解服務(wù)器情況，然后發(fā)起任務(wù)，服務(wù)器根據(jù)任務(wù)情況返回響應(yīng)，要是需要用戶輸入，客戶端再發(fā)送，最后告知任務(wù)是完成、失敗還是取消。

任務(wù)狀態(tài)轉(zhuǎn)換

再看看這個任務(wù)狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖：

任務(wù)一開始是 submitted（已提交）狀態(tài)，然后轉(zhuǎn)為 working（處理中），要是需要用戶輸入，就變?yōu)?input - required（需要輸入）狀態(tài)，最后達(dá)到 completed（已完成）、failed（失?。┗蛘?canceled（已取消）這幾個終止?fàn)顟B(tài)之一。

優(yōu)勢與應(yīng)用場景

A2A 協(xié)議的優(yōu)勢很明顯：

• 互操作性：不同框架的代理相互通信不再是難題，打破了技術(shù)壁壘。
• 標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一接口讓集成變得簡單，減少了許多繁瑣復(fù)雜的適配工作。
• 企業(yè)就緒：在設(shè)計時就充分考慮安全性和可擴(kuò)展性，能應(yīng)對企業(yè)級應(yīng)用的嚴(yán)格要求。
• 靈活適應(yīng)：多種內(nèi)容類型和交互模式的支持，讓它能適應(yīng)各種不同的業(yè)務(wù)場景。

應(yīng)用場景也超廣泛，比如構(gòu)建多代理系統(tǒng)，讓各個有不同專長的代理一起發(fā)光發(fā)熱；集成不同供應(yīng)商的 AI 解決方案，打造更強(qiáng)大的智能系統(tǒng)；在需要分布式智能處理的企業(yè)級應(yīng)用場景里大展身手。

A2A 與 MPC 的區(qū)別

如果把AI智能體比作人類社會的成員。

MCP（模型上下文協(xié)議）就是給每個成員配備的“瑞士軍刀”——它定義了如何快速調(diào)用外部工具（如天氣查詢、地圖導(dǎo)航），讓AI像熟練使用工具的工匠一樣獨(dú)立完成任務(wù)。

而A2A（智能體協(xié)作協(xié)議）則是建立城市交通網(wǎng)，讓不同工匠組成協(xié)作網(wǎng)絡(luò)：擅長機(jī)票比價的Agent能將最優(yōu)方案自動傳遞給酒店專家，預(yù)算管家實時審核開支，整個過程如同交響樂團(tuán)般默契。

二者的核心差異在于，MCP解決的是“單兵作戰(zhàn)能力”，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口讓AI流暢使用計算器、數(shù)據(jù)庫等工具，如同士兵配備精良裝備；A2A構(gòu)建的是“軍團(tuán)作戰(zhàn)體系”，制定智能體間的協(xié)作規(guī)則，允許不同廠商開發(fā)的AI像跨國企業(yè)部門般分工配合。

在旅行規(guī)劃場景中，MCP讓單個AI能查天氣、算匯率，而A2A使規(guī)劃AI自動協(xié)調(diào)航班專家、酒店管家、活動策劃等多個AI，最終輸出完整行程方案。

這對組合正在重塑AI生態(tài)——MCP是智能體的“生產(chǎn)力工具”，A2A是“生產(chǎn)關(guān)系革命”，當(dāng)裝備精良的士兵組成現(xiàn)代化軍隊，AI才能真正從聊天玩具進(jìn)化為改變世界的數(shù)字勞動力。