A2A 协议与 MCP 协议：智能代理生态系统的双轮驱动
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。
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。
Remote AgentClient Agent用户提出需求发送任务请求处理任务实时状态更新(SSE)返回任务 Artifacts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
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
调查智能体安排智能体搜索智能体经理智能体使用MCP访问需求数据A2A请求搜索候选人使用MCP访问招聘平台返回候选人名单A2A请求安排面试使用MCP访问日历系统返回面试安排A2A请求背景调查使用MCP访问验证系统返回调查结果
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