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LLM智能体新纪元：深入解析MCP与A2A协议，赋能智能自动化协作

news 来源：原创 2025/5/18 10:25:38

LLM智能体（LLM agents）是能够自主行动以实现特定目标的AI系统。在实际应用中，智能体能够将用户请求拆解为多个步骤，利用知识库或API获取数据，最终整合出答案。这让智能体相比于传统独立聊天机器人拥有更强大的能力——它们可以通过协调多步操作，实现复杂的自动化工作流程（如预订行程、生成报告、编写代码等）。

Building AI Agents? Start Here: A2A vs. MCP Explained Simply

一个形象的类比是，LLM智能体就像一个拥有插件访问权限的数字助手：既可以利用内部知识进行推理，也能通过工具与外部世界交互。例如，规划型智能体可决定所需操作，记忆模块可追踪已完成或已学习内容，工具（如数据库查询、API等）则提供实时数据。这种模块化设计，让智能体能够应对超出单次LLM推理范围的复杂任务，对于自动化流程或构建“超级”协同助手的开发者来说，极具价值。

Agent-to-Agent（A2A，智能体对智能体）与Multi-Component Prompting（MCP，多组件提示）是构建此类智能体的两大互补框架。从概念上看，MCP像是智能体与外部工具之间的通用连接器（类似“USB-C端口”）；而A2A则像是一根网络线，将多个智能体相连，实现协作。A2A为智能体间通信提供了开放协议：智能体发布能力、相互分派任务，并通过统一接口共享输出。两者都致力于扩展基础LLM的能力，但侧重点和适用层面各不相同。

接下来，我们将深入了解这两种框架的工作原理并进行对比。

理解模型上下文协议（MCP）

MCP是一项由Anthropic推出的开放标准协议，使基于LLM的应用能够以统一方式访问外部数据和工具。MCP将交互分为三种角色：主机（LLM应用界面）、客户端（内嵌连接器）和一个或多个服务器（工具提供者）。例如，一个主机应用（如聊天界面或IDE）内含MCP客户端，可持续连接外部MCP服务器。每个服务器实现一个或多个工具（函数、API或资源流）。当LLM需要执行操作（如查询数据库、调用Slack等），客户端便将请求转发至对应的MCP服务器，由其执行操作并返回结果。

MCP的核心思想是抽象掉M×N集成难题。过去，开发者需为每个模型-API链接编写定制代码；有了MCP，工具可自描述其输入输出，任何兼容MCP的模型都能直接调用，无需“胶水代码”。在实际操作中，智能体（LLM）会收到可用工具清单或提示模板，指导其在需要时调用工具，并以结构化流程推进：

理解 → 规划 → 验证 → 优化 → 行动

这类似于“思维链”流程：LLM先制定策略，检查推理，然后通过工具执行最终步骤。例如，借助MCP的旅行规划智能体在解析“安排一周日本行程”时，会识别所需工具（航班API、酒店搜索），随后通过MCP服务器查询API，核查信息一致性（如日期是否匹配），必要时进行调整，最后输出预订好的行程单。在代码层面，这可能表现为添加“Google Flights”MCP服务器和“酒店查找”MCP服务器，智能体的提示词中会包含它们的接口信息，以便随时调用。

MCP架构示意

什么是Agent-to-Agent协议（A2A）？

A2A是Google在2025年提出的一项新开放协议，让多个AI智能体能够相互发现、通信与协作。在A2A系统中，每个智能体都是拥有独立能力的服务。智能体通过网络端点暴露A2A协议，并在 /.well-known/agent.json 路径下发布“Agent Card”（JSON元数据），描述其名称、技能、端点URL、认证信息。当某个智能体有需求时，可通过获取对方的Agent Card来发现并通过HTTP/JSON-RPC发送“任务”请求。协议及相关库在底层处理安全、长任务以及复杂数据格式。A2A的关键概念包括：

Agent Card
：一个小型JSON文件，声明智能体的能力（如“可安排会议”或“分析财务”）及端点。智能体会定期发布或注册此卡片，便于其他智能体发现（如通过目录或直接访问URL）。
客户端与服务端智能体
：A2A术语中，客户端智能体发起任务（请求方），远程/服务端智能体负责执行。例如，“招聘智能体”（客户端）可将任务委托给“简历搜索智能体”（远程）。
任务生命周期
：通信通过任务对象（带唯一ID的JSON对象）实现。客户端发送任务请求（POST /tasks/send 或 subscribe），包含用户需求。远程智能体在处理时不断更新任务状态（如“处理中”、“需输入”等），最终返回结果。服务器可用SSE流式更新，也可通过webhook推送给客户端。
消息与内容分片
：任务包含消息（类似聊天回合），每条消息可含多种内容类型（文本、图片、JSON数据等），便于丰富协作。例如，数据分析智能体可返回图片分片（ImagePart）与数据表分片（DataPart）。客户端与远程智能体协商支持的格式，以适配不同UI。
能力发现与委托
：智能体可主动发布或搜索能力。例如，编排智能体可扫描各Agent Card，挑选“合同分析”或“推文情感分析”专长的智能体，并将子任务委派给它们处理。

在实际应用中，A2A实现了多智能体团队协作。例如，自动化公司活动策划时，一个智能体负责总体计划，场地预订委托给“场地智能体”，餐饮委托给“食品智能体”，市场推广由“社交媒体智能体”负责等。它们通过HTTP安全通信：主计划智能体制定任务（如“寻找主讲嘉宾”），以A2A协议发送给专门智能体。每个智能体内部可用自身LLM和工具，但对外均遵循A2A规范，任何兼容A2A的客户端都可与其交流。这种设计天生具备模块化：各智能体如同微服务，若某智能体响应慢或宕机，协调者可路由任务给备用智能体或等待（协议支持长任务和重试）。A2A基于标准技术（HTTP+JSON-RPC、SSE），集成便捷，并默认“安全”（支持OAuth/OpenAPI风格认证）。它能处理从快速查询到长时间工作流（含人工参与）。值得注意的是，A2A不假设智能体间共享内存或上下文，每个智能体都是自主的，所有协调均为显式进行，协议管理对话方和消息交换内容。

对比分析：A2A vs MCP

方面	MCP	A2A
架构	单智能体（以LLM为中心）+工具服务器。客户端（应用内）连接一个或多个MCP服务器获取工具	多智能体（对等网络）。客户端和远程智能体通过Agent Card发布并通过HTTP/JSON通信
核心目的	为单一智能体提供结构化外部数据和API访问，充当“上下文层”丰富LLM环境	实现智能体间协作，让智能体可互相发现、任务委托、输出共享，像团队一样协作
数据流	智能体利用工具、资源和提示模板，按需读取工具描述并调用	智能体间交换任务、消息、结果分片。每个任务具生命周期，消息携带所需内容
模块化	工具级模块化：每个MCP服务器为独立服务，但LLM智能体本身和推理保持单进程	智能体级模块化：每个智能体可独立开发、扩展、替换，新技能智能体可加入生态
可维护性	需维护主智能体代码和任意数量的工具服务器端点，工具接口变更需更新对应服务器（协议标准不变）	智能体为独立微服务，可独立更新或上线新智能体，无需重部署其他智能体，但协调逻辑（如顶层智能体或编排者）更复杂
性能/可扩展性	工具调用低延迟（本地/高性能服务器直连），工具数量增多带来复杂性但集成标准化。上下文窗口溢出或并发调用过多时性能下降	智能体间HTTP调用有网络开销，适合大规模工作流。可并行扩展多实例，支持长任务和流式更新，吞吐量依赖网络和智能体可用性
能力	擅长结构化推理：可将任务拆分为可预测步骤并验证。执行透明（每步可追溯），易于审计。适合代码助手、数据查找等需精确工具调用任务	擅长多元专长：各领域智能体协作（金融、NLP、视觉等）。理想用于复杂多领域任务（企业工作流、多步业务流程），支持富媒体协商
典型应用	Claude Desktop、Zed、Cursor AI等，链接GitHub、日历等，适合单智能体场景（如“连接所有数据库的AI助手”）	跨组织协作（如简历搜索与面试排程智能体）、复杂业务流程、Google Agentspace等，Atlassian、Cohere、LangChain等均构建A2A智能体

实际应用中，MCP和A2A并非竞争关系，而是互补。Google明确称A2A为Anthropic MCP的“互补协议”。例如，一个智能体内部可用MCP串联多工具调用，最后通过A2A将结果交给另一智能体；或一个专用A2A智能体内部用MCP管理工具调用。正如上表所示：MCP关注工具和数据集成，A2A关注智能体编排。

安全与复杂性方面，两者都需关注新风险。MCP的开放工具调用须严格沙箱隔离（防止提示注入、工具投毒）；A2A开放多个智能体端点，认证（OAuth、API密钥等）与授权（RBAC、令牌）至关重要。但两者均为企业级设计：A2A默认用HTTP认证或OAuth2.0，MCP已升级支持OAuth2.1。