A2A - MCP - AI Agent 完全體？AI Agent 既能 “單挑” 工具，又能 “羣毆” 任務。

Aitrainee | 公衆號：AI 進修生

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Google 正式下場定義 Agent 協作新規矩：Agent2Agent (A2A) 開放協議來了。

AI Agent 單打獨鬥的時代要過去了？Google Cloud 聯合超過 50 家技術和諮詢大佬 (包括 Cohere, Langchain, MongoDB, 等等一票重量級選手) 正式推出 Agent2Agent (A2A) 協議。

這玩意兒要幹啥？

簡單說，就是給不同廠商、不同框架下構建的 AI Agent 提供一套標準的溝通語言和協作方式，打破信息孤島，讓它們能真正 “組隊打怪”，提升效率。

與 MCP 的關係？

A2A 與 MCP 是兼容互補的

Google 首席工程師現身說法 (Jaana Dogan)， 她直接定性：“它們是正交 (orthogonal) 的！” 還爆了個料：：“我們當初搞 A2A 第一個就找了 MCP 的人聊合併的事。”

Google 在博客裏說得很清楚，A2A 是 補充 (complements) MCP 的。

其實，搞懂 MCP 和 A2A 的區別：看這張圖就夠了。

簡單說，這圖告訴我們 AI Agent 跟外界打交道主要靠兩個開放協議：

1. MCP (模型上下文協議): 這是 Agent 用來 “插上” 外部工具、API 和各種企業應用的“接口”。Agent 通過它拿到幹活需要的數據和能力。你看圖裏，Agent 下面連着 MCP，MCP 再連到外面的 API 和應用。

2. A2A (Agent2Agent 協議): 這個是 Agent 之間互相 “聊天” 用的協議。不同團隊、不同公司做的 Agent，可以通過 A2A 直接對話、協作，不用管對方內部怎麼實現的。圖裏兩個 Agent 中間那條線就是 A2A。

MCP 核心是工具和工具集 (用 JSON schema 通信)。

A2A 看起來更關注 Agent 之間的自然語言交流。

所以，它倆分工明確：

• MCP 是 Agent 跟 “非 Agent” 的東西（工具、API）打交道的。

• A2A 是 Agent 跟 “其他 Agent” 打交道的。

即 MCP 和 A2A 是兩條腿走路，一個負責對內連接工具和資源，一個負責對外連接其他 Agent 夥伴。它倆是互補的，共同構成了連接 Agent 的開放標準體系。

都是開放標準，大家可以一起用，一起開發。圖裏也提到了 Google ADK、LangGraph、Crew.AI 這些都有相關示例。

劈柴哥的神操作：就在 Google 發佈 A2A 的同一天，CEO 劈柴哥先是在 X 上發了個耐人尋味的帖子：“To MCP or not to MCP, that's the question.” 幾小時後，他又回帖：“love the feedback! - to MCP it is!” —— 這操作直接把圍觀羣衆看懵了。

網友吐槽到：“哥們兒他知道 Google 今天剛發了 A2A 嗎？”。

不過馬上有網友表示恰恰是他知道 A2A 是 補充 MCP 的：

然後網友 Pierre Brunelle 問了個技術問題：“Agent 能直接當 MCP 服務器用嗎？”Jaana 回答得挺詳細：直接用不行，得給 MCP 加不少東西纔行，比如：

• 通信方式得從 “客戶端<-> 服務器”變成 “客戶端 -> 服務器 ->服務器”。

• 得管好會話狀態。

• 得支持那種一直跑在後臺的 Agent。（所以要 A2A 處理複雜 Agent 交互）

A2A 協議工作原理 

A2A 管的是 Agent 跟 Agent 咋聊天。

MCP 管的是 Agent 咋跟 API (工具 / 服務) 打交道。

A2A 核心概念拆解 (看圖說話):

▼ 以下三圖來源 X@Vercel  Matt Pocock 大佬

Agent 咋被發現？靠公開的'Agent Cards' (名片)，通過 HTTP 暴露，通常放在 .well-known 路徑下 (類似 DNS 記錄那套)。

這卡片帶版本號 (semver)，還列了 Agent 會幹啥 ('Skills')。

Terminology (術語):

A2A 系統裏有仨角色：User (最終用戶), Client (發起請求的實體), Remote Agent (Server) (託管 Agent 的服務器)。挺直白，不繞。

Transports (傳輸方式):

• 常規請求 / 響應 (配合輪詢查任務狀態)。

• SSE (Server-Sent Events)，適合短時任務。

• 推送通知 (Push Notifications)，適合長時任務。

• Client 和 Server 咋通信？好幾種選擇：

當然，不是所有 A2A Agent 都會支持全部傳輸方式。

總的來說，A2A 玩轉 Agent 協作，具體如下：

簡單說，就是給 Agent 間溝通立規矩：

• 先亮底牌 (能力發現): Agent 互相告知 “我能幹啥”。

• 組隊打怪 (任務管理): 明確任務目標，分工協作，實時同步進度。

• 信息共享 (協作): 上下文、中間結果、最終產物，高效傳遞。

• 結果展示得談妥 (體驗協商): 輸出啥格式？要不要圖？UI 咋整？都得商量好。

更詳細的實踐操作在草案裏面：https://github.com/google/A2A

A2A 協議的核心設計理念 (乾貨速覽)：

1. Agent 就該有 Agent 的樣: 不止是 API 調用，要能像團隊成員一樣共享記憶、工具、上下文。

2. 站在巨人肩膀上: 基於 HTTP、JSON-RPC 等成熟標準，快速融入現有技術棧，不瞎折騰。

3. 安全是底線: 企業級認證授權，安全感拉滿。

4. 快活慢活都能幹: 從秒級響應到跨天長任務，還能實時同步狀態，人在迴路也不怕。

5. 不止讀寫，更能聽說看: 原生支持多模態，文字、語音、圖像、視頻通喫。

實戰秀肌肉： 已經有用 A2A 讓 Agent 跨系統幫你篩選簡歷、找候選人的例子了。

未來： Google Cloud 認爲 A2A 將有望開啓 Agent 互操作的新紀元，讓更強大的 Agent 系統成爲可能。協議已完全開源，規範草案、代碼示例全放出來了：

https://google.github.io/A2A

https://github.com/google/A2A

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/eRYavLBRk50rACN-aGclNw