在人工智能的世界里，協(xié)議和標準就像是連接不同組件的橋梁，讓復雜的系統(tǒng)能夠順暢運行。今天，我們就來聊聊兩個備受矚目的AI協(xié)議——A2A（Agent-to-Agent）和MCP（Model Context Protocol）。很多人可能會問：“A2A和MCP，我該選哪一個？”但其實，它們并不是非此即彼的選擇，而是可以相互補充、共同推動AI發(fā)展的強大伙伴！

一、A2A：讓AI代理“手拉手”

A2A，全稱Agent-to-Agent，是由谷歌推出的一種開放協(xié)議。它的核心使命是標準化AI代理之間的通信和協(xié)作方式。想象一下，如果每個AI代理都是一個獨立的小機器人，那么A2A就是讓這些小機器人能夠用同一種語言交流、分享目標和上下文，并互相調(diào)用行動的“通用語言”。

A2A的出現(xiàn)，為多代理工作流鋪平了道路。無論是運行在不同云平臺上的代理，還是來自不同供應商的AI系統(tǒng)，都可以通過A2A無縫協(xié)作。它基于我們熟悉的網(wǎng)絡標準（如HTTP），這意味著它可以輕松集成到現(xiàn)有的IT架構中，而不需要復雜的改造。

二、MCP：AI代理的“外掛神器”

如果說A2A是讓AI代理能夠互相交流的橋梁，那么MCP（Model Context Protocol）就是讓AI代理能夠連接外部世界的“接口”。由Anthropic公司（Claude的母公司）推出的MCP，允許AI代理（或LLMs）連接到外部工具、數(shù)據(jù)源和服務。它就像一個“USB-C接口”，讓AI應用能夠輕松接入各種外部資源。

在MCP出現(xiàn)之前，開發(fā)者需要為每個新的工具或數(shù)據(jù)源編寫自定義集成代碼，這不僅耗時耗力，還容易導致混亂的代碼結構。而MCP通過一個開放協(xié)議，將所有這些集成簡化為一個統(tǒng)一的標準，使得任何符合MCP標準的數(shù)據(jù)或服務連接器都能與任何支持MCP的代理無縫協(xié)作。

三、A2A vs. MCP：它們到底有什么不同？

1. 作用范圍

• A2A：專注于代理之間的連接和協(xié)調(diào)，讓不同的AI代理能夠互相通信、分配任務，并共享上下文信息。
• MCP：則專注于將代理與外部工具和數(shù)據(jù)連接起來，為代理提供實時的上下文信息和工具支持。

2. 核心功能

• A2A：主要處理代理之間的通信、任務分配和狀態(tài)共享，讓多個代理能夠協(xié)同工作。
• MCP：通過連接外部資源，為單個代理提供功能擴展，讓代理能夠?qū)崟r獲取和處理外部數(shù)據(jù)。

3. 設計原則

• A2A：基于HTTP/JSON標準，支持代理發(fā)現(xiàn)和安全任務分配。
• MCP：使用JSON-RPC，強調(diào)工具注冊、數(shù)據(jù)訪問和實時上下文推送。

4. 獨立使用的價值

• A2A獨立使用：在一個公司中，如果有專門處理財務、營銷和日程安排的AI代理，A2A可以讓它們互相分配任務，比如預算規(guī)劃或時間表安排。每個代理通過共享協(xié)議貢獻結果。但如果沒有MCP，這些代理只能依賴內(nèi)部知識或固定的連接。
• MCP獨立使用：想象一個支持聊天機器人，通過MCP連接到產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫、物流API和知識庫。這種設置讓機器人能夠?qū)崟r獲取動態(tài)信息并采取行動。即使沒有A2A，MCP也能讓它成為一個功能豐富的響應式助手。但它無法協(xié)調(diào)多個代理解決復雜或多步驟的問題。

四、強強聯(lián)合：A2A + MCP的最佳實踐

在現(xiàn)代生成式AI系統(tǒng)中，A2A和MCP常常攜手合作，實現(xiàn)智能編排。我們可以把MCP看作是工具和數(shù)據(jù)訪問的基礎，而A2A則是協(xié)調(diào)代理之間任務分配的“指揮官”。例如，在供應鏈管理中，代理可以通過MCP獲取庫存數(shù)據(jù)、處理采購和管理交付，而A2A則讓它們能夠共享任務和結果。

微軟的Copilot Studio就是一個很好的例子。開發(fā)者可以在同一個界面中注冊MCP工具，并通過A2A鏈接代理工作流。A2A負責流程管理，MCP負責功能實現(xiàn)。

五、打破誤解：A2A和MCP并非競爭對手

盡管A2A和MCP分別由谷歌和Anthropic推出，但它們并不是競爭關系。它們解決的是不同的問題，分別位于不同的協(xié)議層。A2A專注于通信，MCP專注于執(zhí)行。它們是互補的，而不是對立的。

1. 行業(yè)共識

• 微軟：在Copilot中整合了A2A，并注冊了MCP工具。
• Anthropic：開源了MCP，并支持A2A的推廣。

2. 無優(yōu)先級之分

兩者都解決了關鍵挑戰(zhàn)。沒有MCP，A2A會導致“無知”的代理；而沒有A2A，MCP會創(chuàng)建孤立的代理。

六、互補優(yōu)勢：1+1>2的協(xié)同效應

當A2A和MCP一起工作時，它們能夠彌補彼此的不足，發(fā)揮出更大的價值：

1. 互操作性 + 可擴展性

A2A連接不同系統(tǒng)中的代理，MCP讓每個代理能夠擴展功能。它們一起構建了模塊化、靈活的生態(tài)系統(tǒng)。

2. 專業(yè)化 + 協(xié)作

代理可以專注于自己的領域，同時通過A2A協(xié)作。MCP為它們提供了工具，A2A則讓它們能夠共享工作負載。

3. 實時適應性

MCP提供最新的上下文信息，A2A則在條件變化時重新分配任務。系統(tǒng)變得更加有彈性且響應迅速。

4. 治理 + 可觀察性

MCP管理工具訪問，A2A管理代理之間的互動。它們一起提供了可追溯性、合規(guī)性和控制力。

七、結語

A2A和MCP并不是孤立的“孤島”，而是協(xié)同工作的標準。它們各自解決了不同的問題，但當結合在一起時，它們賦予了AI代理溝通（A2A）和在現(xiàn)實世界中行動（MCP）的能力。在企業(yè)AI工作流中，A2A和MCP的結合將為生成式AI系統(tǒng)帶來智能和互操作性，讓我們的AI應用不僅更強大，也更靈活、更適應未來的需求。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯