在 2025 年，自主 AI 智能體已經(jīng)不再是科幻小說(shuō)中的概念，而是真真切切地走進(jìn)了我們的生活和工作場(chǎng)景。它們能夠通過(guò) 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(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，構(gòu)建自管理智能體網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一個(gè)熱門(mén)話題。這些智能體正在逐步取代傳統(tǒng)的獨(dú)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(shí)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(wèn)題。無(wú)論是運(yùn)營(yíng)還是營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，企業(yè)都在利用智能體團(tuán)隊(duì)自動(dòng)化整個(gè)流程，無(wú)需持續(xù)的人工干預(yù)。

在這個(gè)過(guò)程中，標(biāo)準(zhǔn)化智能體對(duì)數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)（MCP）和跨平臺(tái)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(chǎng)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(jì)的一種客戶端 - 服務(wù)器協(xié)議，旨在通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)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(yǔ)言模型（LLM）。它為智能體提供了一種一致的方式來(lái)查找和調(diào)用方法，減少了對(duì)特殊交互代碼的需求。MCP 使用 JSON-RPC 2.0 消息通過(guò) HTTP（或其他傳輸方式）在由 LLM 驅(qū)動(dòng)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(duì)數(shù)據(jù)源、API 或工具鏈訪問(wèn)的端點(diǎn)，同時(shí)管理身份驗(yàn)證和速率限制，以確保對(duì)功能的安全和受控訪問(wèn)。
• MCP 客戶端：由大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序或智能體與服務(wù)器的 JSON 模式進(jìn)行交互，以協(xié)商支持的方法，并調(diào)用工具端點(diǎn)以增強(qiáng)模型的響應(yīng)。

（三）MCP 的通信流程

1. 模式發(fā)現(xiàn)：在開(kāi)始任何調(diào)用之前，客戶端會(huì)搜索服務(wù)器的 JSON 模式（例如 schema.ts），以查找可訪問(wèn)的方法、參數(shù)和返回類型。
2. 請(qǐng)求構(gòu)建：使用 JSON-RPC，客戶端在指定了目標(biāo)方法和參數(shù)后，生成一個(gè)包含上下文元數(shù)據(jù)的提示，請(qǐng)求完成或生成。
3. 執(zhí)行與響應(yīng)：服務(wù)器執(zhí)行批準(zhǔn)的操作（例如 SQL 查詢、文件讀取），然后客戶端將結(jié)果傳遞給 LLM 進(jìn)行進(jìn)一步處理，無(wú)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(kuò)展

• 模型無(wú)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(wú)需向消費(fèi)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(guò)功能強(qiáng)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(yǔ)言提供了 SDK，其中包括用于模式加載、請(qǐng)求簽名和傳輸配置的高級(jí)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(kāi)發(fā)的一種點(diǎn)對(duì)點(diǎn)協(xié)議，它允許不同 AI 智能體之間進(jìn)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(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)通信。

（二）A2A 的核心原語(yǔ)

• 智能體卡片：這是一個(gè)公開(kāi)可訪問(wèn)的 JSON 文件（例如 /.well-known/agent.json），它指定了智能體的名稱、技能、端點(diǎn)和身份驗(yàn)證要求，使其他智能體能夠了解它可以執(zhí)行的活動(dòng)。
• 任務(wù)與消息：A2A 定義了任務(wù) /send 用于單個(gè)任務(wù)，任務(wù) /sendSubscribe 用于具有進(jìn)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(guò)在 https:///.well-known/agent.json 發(fā)起 HTTP GET 請(qǐng)求來(lái)獲取對(duì)等智能體的智能體卡片，這符合 RFC 8615 標(biāo)準(zhǔn)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(guò) SSE（任務(wù) /sent）跟蹤狀態(tài)更新。
3. 工件交換：當(dāng)智能體的工作完成或暫停時(shí)，它會(huì)生成工件——有組織的輸出，如 JSON 負(fù)載或文件 URI。然后對(duì)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(jì)原則

• 框架獨(dú)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(huì)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(lái)突出它們可用的技能和協(xié)商技術(shù)，從而促進(jìn)工作需求與合格同事之間的動(dòng)態(tài)匹配。
• 安全與身份驗(yàn)證：該協(xié)議支持 OAuth2、API 密鑰和雙向 TLS（mTLS）進(jìn)行相互身份驗(yàn)證，以及限制每個(gè)智能體能力的方法特定的范圍令牌。

三、MCP vs A2A：一場(chǎng)“左右手”的對(duì)決

（一）MCP 與 A2A 的對(duì)比維度

（二）何時(shí)使用 MCP，何時(shí)使用 A2A

• 使用 MCP 的場(chǎng)景：

     需要嚴(yán)格控制和審計(jì)跟蹤：在責(zé)任不可協(xié)商的行業(yè)（如銀行或醫(yī)療保健）中，MCP 非常合適。它能夠記錄 AI 智能體的每一個(gè)動(dòng)作，方便進(jìn)行簡(jiǎn)單的選擇跟蹤和評(píng)估。

     需要?jiǎng)討B(tài)工具選擇或合規(guī)性檢查：在需要實(shí)時(shí)工具選擇或執(zhí)行合規(guī)性協(xié)議的場(chǎng)景中，MCP 表現(xiàn)卓越。例如，法律技術(shù)平臺(tái)可以利用 MCP 讓智能體根據(jù)當(dāng)?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(qiáng)大記憶能力：當(dāng)一個(gè)任務(wù)需要一個(gè)智能體監(jiān)督多步驟流程并記住上下文時(shí)（比如一個(gè)跨越多次互動(dòng)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(guò)去的細(xì)節(jié)（偏好、過(guò)去的問(wèn)題、解決方案），確保智能體保持連續(xù)性，不會(huì)丟失重要信息。

• 使用 A2A 的場(chǎng)景：

     涉及來(lái)自不同供應(yīng)商或平臺(tái)的多個(gè)智能體：當(dāng)需要不同供應(yīng)商的專用智能體自然交互時(shí)，A2A 表現(xiàn)卓越。它可以讓他們跨平臺(tái)共享數(shù)據(jù)和協(xié)調(diào)工作。例如，在企業(yè) IT 中，一個(gè)智能體可能處理幫助臺(tái)工單，另一個(gè)跟蹤事件，第三個(gè)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(shí)知道自己的角色和時(shí)間。例如，在供應(yīng)鏈管理中，負(fù)責(zé)庫(kù)存跟蹤、運(yùn)輸物流和需求預(yù)測(cè)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(zhǎng)期或多步驟任務(wù)：A2A 支持通過(guò)服務(wù)器發(fā)送事件和工件交換進(jìn)行實(shí)時(shí)更新的長(zhǎng)期運(yùn)行任務(wù)，這對(duì)于跨越數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的流程（如產(chǎn)品開(kāi)發(fā)管道，市場(chǎng)研究、原型設(shè)計(jì)和測(cè)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(gè)智能體都能準(zhǔn)確地從上一個(gè)智能體停下來(lái)的地方繼續(xù)工作，從而在整個(gè)生命周期內(nèi)保持進(jìn)度可見(jiàn)性。

四、MCP 與 A2A 的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

（一）MCP 的熱門(mén)服務(wù)器

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

• DataWorks：通過(guò) MCP 提供數(shù)據(jù)集探索和云資源管理，讓 AI 可以訪問(wèn) 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(shí)現(xiàn)以文檔為中心的問(wèn)題解答。
• Lightdash MCP Server：讓智能體能夠通過(guò)查詢 BI 儀表板直接從 MCP 獲取分析洞察。
• Linear MCP Server：通過(guò) Linear MCP 服務(wù)器將 LLM 與項(xiàng)目管理技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的故障監(jiān)控和變更。
• mcp-local-rag：對(duì)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(shí)現(xiàn)

Google 展示了 A2A 的實(shí)際應(yīng)用，如果你想?yún)⒖紝?shí)現(xiàn)或快速啟動(dòng)：

• Google A2A 協(xié)議：由 Google Cloud 管理的正式開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)參考實(shí)現(xiàn)，得到了超過(guò) 50 個(gè)合作伙伴的支持。

五、結(jié)語(yǔ)：構(gòu)建未來(lái)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(qiáng)大能力，又實(shí)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(jì)和動(dòng)態(tài)工具訪問(wèn)成為可能，從而增強(qiáng)了單智能體流程。A2A 則通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和安全消息傳遞，提供了跨供應(yīng)商和平臺(tái)的可擴(kuò)展多智能體系統(tǒng)。

在 2025 年及以后，企業(yè)級(jí)智能體生態(tài)系統(tǒng)的適應(yīng)性和靈活性將取決于對(duì)每種協(xié)議的戰(zhàn)略采用，或者采用綜合方法。通過(guò)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(lái)，從而在金融、醫(yī)療保健、供應(yīng)鏈和 IT 運(yùn)營(yíng)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)端到端的自動(dòng)化。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯