Google的A2A和MCP什么关系
作者:蛙哥
原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1893738350252385035
Agent2Agent和MCP在功能上各有侧重,A2A专注于Agent之间的协作,MCP关注于Agent与外部数据源的集成。因此,MCP并不完全覆盖 A2A 的能力场景,而是两者可以互补,一起用,至少google官方是这么建议。
看看都有什么区别:
1.协议设计出发点:
•MCP主要定位为 AI 系统提供与外部资源(如数据库、API、文件系统等)的标准化接口,使模型能够获取必要的上下文信息来增强功能。
•A2A专为Agent之间的直接通信和协作而设计,提供了一个开放的协议,使不同供应商和框架的Agent能够互操作。
2.交互模式:
•MCP采用客户端-服务器架构,强调AI系统与外部资源的交互,主要用于获取数据或调用外部工具。
•A2A强调Agent之间的对等通信,支持任务协作、信息共享等复杂交互模式。
3.能力范围:
•MCP主要关注于为模型提供外部上下文信息,增强模型的响应能力。
•A2A关注于Agent之间的协同工作,包括任务分配、协作执行等,具有更广泛的代理交互能力。
4.互补性:
•A2A和MCP可以协同工作,形成一个更强大的AI生态系统。A2A处理Agent之间的通信,而 MCP 处理Agent与外部数据源的连接。例如,Google 建议将 A2A Agent作为 MCP 资源共享,以实现更广泛的互操作性。
当然如果两个Agent系统用MCP进行通信也不是不可以,这个时候不一定非得用A2A解决Agent之间的协作问题,看具体场景的需要,毕竟当前版本两个协议设计上确实有些场景定位的差异。
OpenAI的Agent SDK在这里面又是什么关系?他主要关注怎么用好自家模型和工具,对外面的生态协作不是重点,越来越不Open了。