5000字长文带你看懂，Agent世界里的A2A、MCP协议到底是个啥。

248 0 0

文章摘要

Google和Anthropic分别推出了A2A和MCP协议，旨在解决AI智能体之间的互操作性和资源调用问题。A2A协议（Agent-to-Agent）专注于让不同来源的AI代理能够直接对话和协作，类似于国际外交中的统一沟通标准。它通过制定统一的沟通流程、身份认证和任务管理机制，使不同厂商的AI代理能够无缝合作，共同完成复杂任务。A2A的核心在于让AI代理像国家外交官一样，使用共同的语言和格式进行交流，减少沟通障碍。此外，A2A还引入了推送通知机制，允许异步协作，提升任务执行的效率。

MCP协议（Model Context Protocol）则致力于标准化大型语言模型与外部数据源、工具之间的交互方式。MCP的目标是成为AI领域的通用接口，类似于USB-C，让各种模型和外部系统能够通过统一的协议进行连接。它通过客户端-服务器架构，允许AI代理轻松访问数据库、文件系统、第三方应用等资源，无需为每个系统单独开发集成方案。MCP的出现，极大地简化了AI代理与外部工具的对接过程，提升了资源调用的效率。

A2A和MCP的结合，为AI生态系统的互联互通奠定了基础。A2A负责解决AI代理之间的直接对话问题，而MCP则负责解决AI代理与外部资源的对接问题。两者的协同作用，使得AI代理能够各展所长，共同完成复杂的任务。例如，在一个国际峰会的场景中，不同公司的AI代表通过A2A协议进行无障碍对话，同时通过MCP协议调用外部数据和工具，最终高效地完成了一项跨国任务。

随着A2A和MCP等开放协议的推广，AI生态将迎来全新的发展机遇。未来的AI代理将像网站一样部署在各处，通过A2A协议彼此发现和通信，通过MCP协议调动资源和分享知识。用户将能够无感知地使用这些智能体的协同服务，享受更加高效和智能的体验。正如国际贸易中减少关税壁垒、推动多边合作一样，AI领域的开放协议也将推动行业朝着协作而非对抗的方向发展。

总的来说，A2A和MCP协议的推出，标志着AI产业在标准化和协作化方面迈出了重要一步。它们的成功应用，将为AI生态系统的互联互通和高效协作提供强有力的支持，推动AI技术的进一步普及和应用。