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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。