标准化协议

在智能体与外部系统之间实现互操作，标准化协议至关重要。它主要聚焦两个密切关联的领域：工具与智能体。

工具是具有结构化输入输出、预定义行为的基本单元；

智能体则是能够调用工具、进行逻辑推理并与用户互动，从而完成新任务的自主应用。

要真正满足用户需求，必须让智能体与工具协同工作，既发挥工具的专长，又利用智能体的灵活性。

互补性协议

在这种背景下，A2A 和 Anthropic 发布的 Model Context Protocol（MCP） 正好形成互补。可以把 A2A 想象成智能体之间的“电话簿”，负责发现、呼叫和协作；而 MCP 则像工具的“使用说明书”，为智能体接入外部数据源和服务提供统一接口。两者结合，才能构建既能高效联动工具，又能自由组织多方智能体的完整生态。下面具体介绍下：

A2A 协议与 MCP 协议是两个在 AI 生态系统中扮演不同角色但又互补的标准协议。

1）MCP（Model Context Protocol）：由 Anthropic 于 2024 年发布，旨在为 AI 模型提供与外部数据源和工具的标准化连接方式。它允许 AI 模型通过统一的接口访问文件、数据库、API 等资源，实现“函数调用”功能的标准化。MCP 采用 JSON-RPC 2.0 协议，支持多种传输方式，如 STDIO 和 HTTP+SSE。它的核心在于提供一个“工具说明书”，让 AI 模型能够安全、高效地与外部系统交互。

2）A2A（Agent-to-Agent）协议：这是一个应用层协议，旨在实现 AI 智能体之间的自然语言协作。A2A 允许不同的 AI 智能体以“智能体”或“用户”的身份进行交流，而非仅仅作为工具被调用。它更关注智能体之间的沟通和协作，促进多智能体系统的协同工作。

两者的关系可以通过以下比喻来理解：

• MCP 就像是一个“工具说明书”，告诉 AI 模型如何使用外部工具和数据。
• A2A 就像是一个“电话簿”，让不同的 AI 智能体能够相互联系和协作。

因此，A2A 和 MCP 是互补的协议，共同推动了智能体生态的发展。

扩展知识

1）MCP 的技术架构

MCP 采用客户端-服务器模型，主要由以下组件组成：

• MCP Hosts：包含 MCP Client 的应用程序，如 Claude 桌面程序、IDE 或其他 AI 工具。
• MCP Clients：在 Hosts 应用程序内维护与 Server 之间 1:1 连接的协议代理。
• MCP Servers：通过标准化的协议，实现 Client 与 Servers 之间的双向交互，提供本地或远程资源的访问能力。

MCP 支持三种类型的标准能力：Resources（资源，如文件数据读取）、Tools（工具，如第三方服务、功能函数）、Prompts（提示词，为用户预先定义好的完成特定任务的模板）。

2）A2A 的应用场景

A2A 协议在多智能体系统中具有广泛的应用前景：

• 企业协作：不同部门的 AI 智能体可以通过 A2A 协议共享信息和协作，提升工作效率
• 跨平台协作：不同平台上的 AI 智能体可以通过 A2A 协议进行互操作，实现跨平台的协作。
• 多模型协作：不同类型的 AI 模型可以通过 A2A 协议共享上下文信息，实现多模型的协作。

3）MCP 与 A2A 的协同工作

在实际应用中，MCP 和 A2A 可以协同工作，共同构建智能体生态系统：

• MCP 提供工具和数据的访问能力：通过 MCP，AI 模型可以访问外部工具和数据源，执行任务所需的操作。
• A2A 实现智能体之间的协作：通过 A2A，AI 智能体可以相互通信和协作，共同完成复杂任务。

这种协同工作模式使得智能体能够在更广泛的场景中发挥作用，如自动化客服、智能办公、跨平台协作等。

4）MCP 的安全性和隐私保护

MCP 在设计时考虑了安全性和隐私保护：

• 权限管理：MCP 采用主机中介的安全模型，主机应用程序管理权限，确保 AI 模型只能访问被授权的资源。
• 数据加密：MCP 支持 HTTPS 等加密协议，确保数据在传输过程中的安全性。
• 身份验证：MCP 支持 API 密钥、OAuth 等身份验证机制，确保只有授权的客户端可以访问服务器。

这些安全措施使得 MCP 在企业级应用中具有较高的安全性和可靠性。

5）A2A 的挑战与发展

尽管 A2A 协议在多智能体协作中具有重要作用，但也面临一些挑战：

• 标准化问题：目前 A2A 协议尚未形成统一的标准，不同平台和系统可能存在兼容性问题。
• 隐私和安全问题：智能体之间的通信可能涉及敏感信息，需要有效的隐私保护和安全措施。
• 性能问题：智能体之间的协作可能引入通信延迟和资源消耗，需要优化性能。

为了解决这些问题，A2A 协议正在积极发展，推动标准化进程，加强安全性和隐私保护，提升性能，以适应日益复杂的智能体协作需求。