有了 MCP，还需要 A2A协议吗？

最近Google开源了 （Agent-to-Agent Protocol）协议，该协议旨在解决智能体在协作过程中遇到的挑战。到底和claude 开源的MCP（Model Context Protocol）协议有什么不同？让我们一起探索它们的差异和共同点。

一、MCP：智能体与外部世界的桥梁

在讨论智能体协作之前，我们首先需要理解单个智能体如何与外部世界交互。MCP（Model Context Protocol）是我们之前已经介绍过的开放协议，它解决了智能体与外部工具、资源和API之间的连接问题。简单回顾一下，MCP为智能体提供了标准化的方式来访问外部能力，增强自身功能。

MCP通过标准化接口、工具注册与发现、安全机制和资源管理等核心功能，使智能体能够突破训练数据的限制，访问实时信息和执行特定操作。它解决了智能体能力有限、工具使用标准化缺失和安全隐患等关键问题。

二、为什么有了MCP还需要A2A？

2.1 MCP的局限性

尽管MCP解决了智能体与外部工具的连接问题，但它仍然存在明显的局限性。MCP主要关注单个智能体与外部工具的连接，却没有解决多个智能体之间如何协作的问题。同时，不同智能体之间的通信缺乏标准化的协议，导致它们难以有效地交换信息和协调行动。更重要的是，MCP缺乏一种机制来管理复杂的多智能体工作流，无法有效处理任务分配、进度跟踪和结果整合等协作需求。

2.2 A2A的必要性

A2A协议应运而生，弥补MCP在智能体协作方面的不足，专注于智能体间通信与协作。

三、A2A解决了MCP没有解决的问题

A2A协议弥补了MCP在智能体协作方面的不足，解决了多个MCP未能解决的关键问题, 比如 Agent 发现、Agent 身份认证、Agent 协作等。

• 标准化的通信协议和任务管理机制，实现了智能体间的无缝协作，使不同智能体能够协同工作完成复杂任务。
• 智能体卡片（Agent Card）机制，使智能体能够发布自己的能力并发现其他智能体的技能，支持开放**发现、精选发现和私有发现等多种方式。可能以后的爬虫，可以爬网站的agent 列表. (google 提供的path是 https://DOMAIN/.well-known/agent.json)。
• 文本、文件和结构化数据等多种类型的信息交换，并提供流式传输功能。
• 身份认证机制和多身份联合认证支持，对于不同厂家的Agent 如何认证的问题，A2A提供了灵活的解决方案。
• 复杂工作流程管理，包括任务分配、状态跟踪和结果整合，使复杂任务能够被有效分解和执行。

理解了A2A的理论价值后，让我们通过一个具体的实例来看看它在实践中的应用。

四、多智能体协作：Google A2A示例应用

Google的A2A示例应用简洁展示了智能体协作的实际应用, 包括 前端web界面、主机智能体、远端智能体。 主机智能体可以通过 AgentCard 动态添加新的智能体，并分配任务给专业智能体。而在远端智能体，通过MCP协议可以与外部的工具和资源进行链接。

五、未来展望：MCP与A2A的发展趋势

随着AI技术发展，MCP和A2A协议将持续演进，主要体现在四个方面：标准生态建设，更多组织参与标准制定，降低开发门槛；专业化智能体在法律、医疗、金融等领域蓬勃发展；企业级应用将MCP和A2A作为业务流程自动化的核心组件；安全与互操作能力不断增强，支持多平台协作并保障数据安全。这些趋势将共同推动智能体生态系统的完善与创新。

六、结论

简单来说，MCP和A2A就像是AI智能体世界的两大基础设施：MCP让智能体能用上各种工具（就像人类使用锤子、电脑等工具一样），而A2A则让不同智能体能够相互交流合作（就像人类之间通过语言交流一样）。这两者合起来，才能让AI智能体真正发挥出强大的能力。

未来，随着这两种技术的完善，我们的生活将出现越来越多由智能体提供服务的场景，比如智能助手帮你预约医生并自动安排日程，或者多个专业智能体协作完成复杂的设计任务等。

不管你是开发者还是普通用户，了解和关注MCP与A2A的发展都很有价值，因为它们正在塑造我们与AI互动的未来方式。