在 2025 年，自主 AI 智能體已經(jīng)不再是科幻小說中的概念，而是真真切切地走進了我們的生活和工作場景。它們能夠通過 A2A 協(xié)議相互交流，并借助 MCP 協(xié)議連接到各種數(shù)據(jù)源和工具。對于開發(fā)者來說，構(gòu)建自管理智能體網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一個熱門話題。這些智能體正在逐步取代傳統(tǒng)的獨立流程，形成復(fù)雜的多智能體生態(tài)系統(tǒng)，它們能夠?qū)崟r管理操作，交換上下文和狀態(tài)信息，解決比單一智能體更復(fù)雜的問題。無論是運營還是營銷領(lǐng)域，企業(yè)都在利用智能體團隊自動化整個流程，無需持續(xù)的人工干預(yù)。

在這個過程中，標準化智能體對數(shù)據(jù)源的訪問（MCP）和跨平臺的智能體間通信（A2A）變得至關(guān)重要。那么，MCP 和 A2A 協(xié)議之間究竟有什么區(qū)別？它們分別適用于哪些場景？今天，就讓我們一探究竟。

一、MCP：Anthropic 的“數(shù)據(jù)連接器”

（一）MCP 的誕生背景

Model Context Protocol（MCP）是由 Anthropic 設(shè)計的一種客戶端 - 服務(wù)器協(xié)議，旨在通過標準化的 JSON-RPC 和類似 REST 的接口，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和工具呈現(xiàn)給大語言模型（LLM）。它為智能體提供了一種一致的方式來查找和調(diào)用方法，減少了對特殊交互代碼的需求。MCP 使用 JSON-RPC 2.0 消息通過 HTTP（或其他傳輸方式）在由 LLM 驅(qū)動的客戶端和外部服務(wù)器之間傳輸方法調(diào)用、參數(shù)和結(jié)果。

（二）MCP 的核心組件

• MCP 服務(wù)器：它托管了提供對數(shù)據(jù)源、API 或工具鏈訪問的端點，同時管理身份驗證和速率限制，以確保對功能的安全和受控訪問。
• MCP 客戶端：由大語言模型驅(qū)動的應(yīng)用程序或智能體與服務(wù)器的 JSON 模式進行交互，以協(xié)商支持的方法，并調(diào)用工具端點以增強模型的響應(yīng)。

（三）MCP 的通信流程

1. 模式發(fā)現(xiàn)：在開始任何調(diào)用之前，客戶端會搜索服務(wù)器的 JSON 模式（例如 schema.ts），以查找可訪問的方法、參數(shù)和返回類型。
2. 請求構(gòu)建：使用 JSON-RPC，客戶端在指定了目標方法和參數(shù)后，生成一個包含上下文元數(shù)據(jù)的提示，請求完成或生成。
3. 執(zhí)行與響應(yīng)：服務(wù)器執(zhí)行批準的操作（例如 SQL 查詢、文件讀?。?，然后客戶端將結(jié)果傳遞給 LLM 進行進一步處理，無論是結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化。

（四）MCP 的關(guān)鍵特性與擴展

• 模型無關(guān)性：MCP 在協(xié)議層面工作，而不是使用特定于模型的 SDK，因此它可以與任何 LLM API 一起使用，包括 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini 等。
• 安全雙向鏈接：無需向消費者提供 API 密鑰，服務(wù)器可以控制權(quán)限和速率限制。相反，它們通過功能強大的令牌控制每一次方法調(diào)用。
• SDK 支持：官方為 Python、TypeScript、C#、Java 等語言提供了 SDK，其中包括用于模式加載、請求簽名和傳輸配置的高級抽象。

二、A2A：Google 的“智能體協(xié)作引擎”

（一）A2A 的誕生背景

Agent2Agent（A2A）是由 Google 開發(fā)的一種點對點協(xié)議，它允許不同 AI 智能體之間進行發(fā)現(xiàn)、安全通信和任務(wù)管理。它使得任何智能體都可以作為客戶端或服務(wù)器，實現(xiàn)跨平臺通信。

（二）A2A 的核心原語

• 智能體卡片：這是一個公開可訪問的 JSON 文件（例如 /.well-known/agent.json），它指定了智能體的名稱、技能、端點和身份驗證要求，使其他智能體能夠了解它可以執(zhí)行的活動。
• 任務(wù)與消息：A2A 定義了任務(wù) /send 用于單個任務(wù)，任務(wù) /sendSubscribe 用于具有進度事件的持久工作流，以及通用的消息和工件結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)使得數(shù)據(jù)交換和流程狀態(tài)協(xié)調(diào)成為可能。

（三）A2A 的通信模式

1. 發(fā)現(xiàn)：智能體通過在 https:///.well-known/agent.json 發(fā)起 HTTP GET 請求來獲取對等智能體的智能體卡片，這符合 RFC 8615 標準中關(guān)于“已知”URI 的規(guī)定。
2. 任務(wù)協(xié)商：為了獲取任務(wù)更新，客戶端智能體向?qū)Φ戎悄荏w發(fā)送任務(wù) /send JSON-RPC 調(diào)用，并通過 SSE（任務(wù) /sent）跟蹤狀態(tài)更新。
3. 工件交換：當智能體的工作完成或暫停時，它會生成工件——有組織的輸出，如 JSON 負載或文件 URI。然后對等智能體獲取這些工件以繼續(xù)流程或展示結(jié)果。

（四）A2A 的核心設(shè)計原則

• 框架獨立性：A2A 基于 HTTP(S)、JSON-RPC 2.0 和 SSE，因此它可以與任何技術(shù)棧一起使用，而不會被鎖定在單一供應(yīng)商中。
• 能力發(fā)現(xiàn)：智能體利用智能體卡片中的信息來突出它們可用的技能和協(xié)商技術(shù)，從而促進工作需求與合格同事之間的動態(tài)匹配。
• 安全與身份驗證：該協(xié)議支持 OAuth2、API 密鑰和雙向 TLS（mTLS）進行相互身份驗證，以及限制每個智能體能力的方法特定的范圍令牌。

三、MCP vs A2A：一場“左右手”的對決

（一）MCP 與 A2A 的對比維度

（二）何時使用 MCP，何時使用 A2A

• 使用 MCP 的場景：

     需要嚴格控制和審計跟蹤：在責任不可協(xié)商的行業(yè)（如銀行或醫(yī)療保?。┲校琈CP 非常合適。它能夠記錄 AI 智能體的每一個動作，方便進行簡單的選擇跟蹤和評估。

     需要動態(tài)工具選擇或合規(guī)性檢查：在需要實時工具選擇或執(zhí)行合規(guī)性協(xié)議的場景中，MCP 表現(xiàn)卓越。例如，法律技術(shù)平臺可以利用 MCP 讓智能體根據(jù)當?shù)胤ㄒ?guī)選擇合適的合規(guī)性檢查器或合同模板。

     需要單智能體決策且具有強大記憶能力：當一個任務(wù)需要一個智能體監(jiān)督多步驟流程并記住上下文時（比如一個跨越多次互動的客戶支持案例），MCP 的上下文管理能力能夠大放異彩。它記錄過去的細節(jié)（偏好、過去的問題、解決方案），確保智能體保持連續(xù)性，不會丟失重要信息。

• 使用 A2A 的場景：

     涉及來自不同供應(yīng)商或平臺的多個智能體：當需要不同供應(yīng)商的專用智能體自然交互時，A2A 表現(xiàn)卓越。它可以讓他們跨平臺共享數(shù)據(jù)和協(xié)調(diào)工作。例如，在企業(yè) IT 中，一個智能體可能處理幫助臺工單，另一個跟蹤事件，第三個監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)健康狀況。

     需要專用智能體之間的協(xié)調(diào)：A2A 使用結(jié)構(gòu)化通信和任務(wù)編排，讓智能體在處理任務(wù)的不同部分時知道自己的角色和時間。例如，在供應(yīng)鏈管理中，負責庫存跟蹤、運輸物流和需求預(yù)測的智能體可以交換通信和工件，確保他們的操作不間斷。

     涉及長期或多步驟任務(wù)：A2A 支持通過服務(wù)器發(fā)送事件和工件交換進行實時更新的長期運行任務(wù)，這對于跨越數(shù)小時甚至數(shù)天的流程（如產(chǎn)品開發(fā)管道，市場研究、原型設(shè)計和測試由不同智能體處理）非常有用。這種持續(xù)的通信確保每個智能體都能準確地從上一個智能體停下來的地方繼續(xù)工作，從而在整個生命周期內(nèi)保持進度可見性。

四、MCP 與 A2A 的實戰(zhàn)應(yīng)用

（一）MCP 的熱門服務(wù)器

如果你需要快速測試和啟動，以下這些預(yù)構(gòu)建的 MCP 服務(wù)器可能會幫到你：

• DataWorks：通過 MCP 提供數(shù)據(jù)集探索和云資源管理，讓 AI 可以訪問 DataWorks Open API。
• Kubernetes with OpenShift：MCP 服務(wù)器與 OpenShift 集群接口，為 Kubernetes 資源提供 CRUD 功能。
• Langflow-DOC-QA-SERVER：利用 Langflow 后端，借助基本的 MCP 功能，實現(xiàn)以文檔為中心的問題解答。
• Lightdash MCP Server：讓智能體能夠通過查詢 BI 儀表板直接從 MCP 獲取分析洞察。
• Linear MCP Server：通過 Linear MCP 服務(wù)器將 LLM 與項目管理技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)自動化的故障監(jiān)控和變更。
• mcp-local-rag：對于注重隱私的流程，mcp-local-rag 可以在不使用外部 API 的情況下執(zhí)行本地 RAG 風(fēng)格搜索。

（二）A2A 的協(xié)議實現(xiàn)

Google 展示了 A2A 的實際應(yīng)用，如果你想?yún)⒖紝崿F(xiàn)或快速啟動：

• Google A2A 協(xié)議：由 Google Cloud 管理的正式開放標準參考實現(xiàn)，得到了超過 50 個合作伙伴的支持。

五、結(jié)語：構(gòu)建未來智能體生態(tài)的基石

MCP 和 A2A 共同構(gòu)成了下一代智能體人工智能的骨干，它們既賦予了智能體上下文的強大能力，又實現(xiàn)了協(xié)作的規(guī)模。MCP 提供了有組織的工具調(diào)用和上下文管理，使得審計和動態(tài)工具訪問成為可能，從而增強了單智能體流程。A2A 則通過點對點發(fā)現(xiàn)和安全消息傳遞，提供了跨供應(yīng)商和平臺的可擴展多智能體系統(tǒng)。

在 2025 年及以后，企業(yè)級智能體生態(tài)系統(tǒng)的適應(yīng)性和靈活性將取決于對每種協(xié)議的戰(zhàn)略采用，或者采用綜合方法。通過這兩種協(xié)議，公司可以將上下文豐富性與協(xié)作廣度結(jié)合起來，從而在金融、醫(yī)療保健、供應(yīng)鏈和 IT 運營等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)端到端的自動化。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯