智能體“語言”爭霸: MCP vs A2A，再現K8s vs Docker？
隨著人工智能技術的飛速發展，我們正從單一模型系統邁向由多個智能體組成的復雜生態。這些智能體能夠推理、委派任務和相互協作，共同解決復雜問題。為了實現高效的協同工作，一套標準的通信協議顯得至關重要。
早期，Anthropic 推出了 模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP)，而最近 Google 則發布了 Agent-to-Agent (A2A) 協議。這兩種協議代表了行業內對智能體通信的不同思考和實現路徑，預示著 AI 領域一場潛在的“智能體協議之戰”正在拉開帷幕。協議的標準化不僅將定義智能體之間的溝通方式，更將深遠地影響 AI 生態的構建、工具的繁榮以及技術的演進速度。
MCP vs A2A （引自toolworthy ai）
Google 這招，有點像當年 K8s 打 Docker！
還記得當年 Docker 容器技術風靡一時，幾乎成了行業標準。但 Google 卻推出了 Kubernetes (K8s)，一個更強大、更靈活的容器編排系統。K8s 不僅能管理 Docker，還能管理其他容器，最終憑借其通用性和強大的功能，成功逆襲，成為容器編排領域的“王者”。
這次 Google 推出 A2A，有點像故技重施。 Anthropic 的 MCP 已經有了 OpenAI 的支持，搶占了先機。但 Google 的 A2A 強調智能體之間的直接溝通和協作，試圖構建一個更宏大的多智能體生態，這就像 K8s 當年不直接和 Docker 的容器運行時競爭，而是著眼于更高層次的編排和管理一樣。
最終誰能成為 AI 智能體的“通用語言”，現在下結論還為時過早。但可以肯定的是，無論是 MCP 還是 A2A，抑或是未來的其他協議，都將極大地推動 AI 技術的發展，讓我們的生活更加智能化。
下面我們將深入剖析 MCP 和 A2A 協議的技術細節、生態集成、應用場景和未來前景。
理解 MCP (模型上下文協議)
MCP[1] 由 Anthropic 開發，旨在標準化應用程序如何為大型語言模型 (LLMs) 和 AI 助手提供上下文信息。它實現了模型與外部工具和數據系統之間的安全雙向連接。
起源與發展： Anthropic 將 MCP 定位為一個開放標準，旨在簡化在 LLM 之上構建智能體和工作流程的過程。值得注意的是，OpenAI 近期也宣布采納 MCP，這無疑為該協議注入了強大的行業支持。
理解 MCP（引自toolworthy ai）
核心概念與架構： MCP 采用客戶端-服務器模型，其中宿主應用程序可以連接到多個服務器：
?MCP 宿主 (Hosts)：如 Claude Desktop、IDE 或通過 MCP 訪問數據的 AI 工具。
?MCP 服務器 (Servers)：對外暴露特定能力的外部工具或數據源。
?MCP 客戶端 (Clients)：連接到 MCP 服務器的應用程序，例如 LLM 驅動的聊天機器人。
?本地數據源：計算機文件、數據庫和 MCP 可以訪問的服務。
?遠程服務：通過互聯網可訪問的外部系統，MCP 服務器可以連接到它們。
主要用例和設計目標： MCP 的主要設計目標是促進 AI 模型對外部工具的使用，側重于組織智能體、工具或用戶發送給模型的信息。其核心在于使 AI 模型能夠訪問外部數據和工具，從而提升其上下文感知能力和執行復雜任務的能力。
MCP 如何連接模型與外部工具和數據： MCP 服務器暴露 API 和端點，允許 MCP 客戶端連接并交換信息。這為 AI 模型與數據庫、API、業務工具、代碼倉庫和開發環境等工具的交互創建了一種標準化方式。通過將 LLM 與外部數據系統連接，智能體可以在復雜的 AI 工作流程中返回更智能、更具上下文相關的響應。
理解 A2A (Agent-to-Agent)
A2A（引自toolworthy ai）
A2A[2] 是 Google 近期發布的開放協議，專門為智能體之間的通信而設計。根據 Google 的官方文檔，A2A 旨在標準化 AI 智能體彼此通信的方式。
起源與發展： Google 發布 A2A，強調創建可互操作的多智能體系統的標準。A2A 的發布時間緊隨 OpenAI 采納 MCP 之后，引發了關于 Google 在新興 AI 智能體生態系統中定位的討論。
核心概念與架構： A2A 定義了自主智能體如何以一致且結構化的方式發現彼此并進行通信。關鍵方面包括：
A2A 的工作原理（引自Google）
?智能體發現 (Agent discovery)：智能體通過 HTTP 暴露一個公共的??card??來使其可被發現，其中包含托管/DNS 信息、版本信息和結構化的技能列表。
?通信方法 (Communication methods)：A2A 支持多種基于任務持續時間和交互性的客戶端-服務器通信方法，包括帶有輪詢的請求/響應、服務器發送事件 (SSE) 和推送通知。
主要用例和設計目標： A2A 的設計目標是使智能體能夠：
? 直接相互通信
? 安全地交換信息
? 跨工具、服務和企業系統協調行動
該協議側重于智能體之間的協調，而不是工具的編排，這符合 Google 提出的 AI 智能體系統的雙層模型中的第二層。
A2A 如何促進智能體通信： A2A 提供了一種標準化的方法，使智能體能夠發現彼此的能力并進行結構化的通信。它支持持續的來回通信和不斷演進的計劃以實現目標，包括智能體與其他智能體協同工作。
技術對比
協議結構與規范： MCP 和 A2A 在核心結構和規范上存在顯著差異：
?MCP的核心在于為模型提供上下文和工具，側重于標準化應用程序如何為 LLM 和 AI 助手提供上下文。
?A2A的結構圍繞智能體發現和智能體間通信展開，強調智能體發現彼此并協調行動的能力。
關鍵技術差異：
特性 | MCP | A2A |
主要關注點 | 工具使用和上下文提供 | 智能體發現和通信 |
通信模式 | 模型到工具，上下文驅動 | 智能體到智能體，消息驅動 |
協議結構 | 客戶端-服務器模型 | 發現和消息傳遞系統 |
核心組件 | 宿主、服務器、客戶端 | 智能體發現、通信 |
主要用例 | 增強模型能力 | 協調多個智能體 |
實現復雜度 | 中等 | 較高 |
實現復雜度： 根據早期開發者的反饋：
?MCP的實現似乎更直接，專注于標準化上下文和工具訪問。
?A2A涉及更多關于智能體發現、通信模式和協調機制的復雜考慮。
安全考量： 兩種協議都考慮了安全性，但側重點不同：
?MCP側重于模型與外部工具/數據系統之間的安全連接。
?A2A強調智能體之間安全的信息交換，并額外考慮了智能體發現的安全性。
可伸縮性和性能： 協議的可伸縮性和性能特征反映了它們不同的設計目標：
?MCP針對快速工具訪問和上下文檢索進行了優化，適用于增強單個模型的能力。
?A2A旨在協調多個智能體，其通信方法針對不同的任務持續時間進行了調整，可能為多智能體系統提供更好的可伸縮性。
可擴展性和靈活性：
?MCP的可擴展性主要體現在可以連接到模型的工具和數據源的類型上。
?A2A在智能體發現和通信方式上提供了靈活性，支持多種通信模式。
生態與集成
當前采用率和社區支持：
?MCP憑借 OpenAI 的采納獲得了顯著的關注，建立了強大的社區勢頭。
?A2A較新，仍在構建其生態系統，盡管 Google 已經聚集了一批合作伙伴來展示支持。
? 值得注意的是，Anthropic 和 OpenAI 這兩個已經采用 MCP 的公司并未出現在 Google 目前的 A2A 發布公告中。
可用實現和工具：
?MCP擁有一個不斷增長的跨不同平臺和工具的實現生態系統。
?A2A仍處于早期實現階段，Google 正在主導工具和框架的開發。
與現有 AI 框架的集成：
?MCP的設計考慮了集成性，專注于為現有 AI 系統提供一種訪問外部工具和數據的標準方式。
?A2A則代表了 AI 系統設計上可能更顯著的轉變，側重于多智能體協調而不是增強單個模型的能力。
開發者體驗和學習曲線：
?MCP的學習曲線似乎更平緩，側重于將模型連接到工具。
?A2A涉及更多關于智能體發現和協調的復雜概念，可能導致開發者面臨更陡峭的學習曲線。
用例分析
+---------------------+ MCP +---------------------+
| AI 大腦 (模型) | <------------> | 工具箱 (數據庫, API等) |
+---------------------+ +---------------------+
|
| (使用 MCP 這套“語言”來發出指令和接收信息)
|
+---------------------+ A2A +---------------------+ A2A +---------------------+
| AI 智能體 1 (專家A) | <------------> | AI 智能體 2 (專家B) | <------------> | AI 智能體 3 (專家C) |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
| |
| (使用 A2A 這套“語言”直接溝通和協作) |
-----------------------------------------MCP 的優勢領域：
? 連接 AI 模型到外部工具和數據源
? 增強單個模型的上下文感知能力
? 標準化 AI 助手的工具訪問
? 構建更強大的單智能體系統
A2A 的優勢領域：
? 促進多個智能體之間的通信
? 支持跨分布式系統的協調行動
? 支持動態智能體發現和協作
? 構建復雜的多智能體生態系統
重疊用例：
兩種協議都解決了一些共同的需求：
? 擴展 AI 能力，超越單個模型的限制
? 實現更復雜的 AI 工作流程
? 標準化 AI 系統的通信模式
互補場景：
在某些場景下，兩種協議可能協同工作：
? MCP 可以提供工具訪問，而 A2A 處理智能體間的協調。
? 復雜的工作流程可能使用 MCP 進行模型-工具交互，使用 A2A 進行智能體-智能體交互。
? 企業系統可能會為 AI 架構的不同方面實施兩種標準。
潛在的共存與競爭
Google 將 A2A 定位為 MCP 的補充： Google 謹慎地將 A2A 定位為 MCP 的補充，解釋說兩者解決了多智能體生態系統中不同的問題。在 A2A 的文檔中，Google 聲明“A2A 是一個開放協議，它補充了 Anthropic 的 MCP，后者為智能體提供了有用的工具和上下文。”
Google 提供了一個汽車修理廠的例子來說明這兩種協議如何協同工作：
?MCP將智能體與結構化工具連接起來（例如，“將平臺升高 2 米”）。
?A2A將實現智能體之間的通信（例如，“我的車發出嘎嘎聲”）。
潛在的沖突或冗余領域： 盡管 Google 如此定位，但兩種協議在某些方面可能存在重疊或沖突：
? 工具和智能體之間的界限正變得越來越模糊。
? 兩種協議最終都旨在通過外部連接增強 AI 能力。
? 開發者可能不愿意實施和維護兩個獨立的協議。
行業對協議競爭的看法： 行業人士對這兩種協議是否能真正和平共存提出了疑問。Dagger 首席執行官、前 Docker 高管 Solomon Hykes 指出：“理論上它們可以共存，但實際上我預見到一場拉鋸戰。開發者只能將精力投入到有限的幾個生態系統中。”
正如 Hykes 所指出的，工具正在演變成更像智能體的系統，而智能體也越來越依賴工具來發揮作用，這使得兩者之間的區別越來越不明顯。
與歷史協議之戰的對比： 目前的情況與歷史上的協議競爭有相似之處，例如 Web 服務中 XML/SOAP 和 JSON 之間的競爭。在那場競爭中，JSON 的簡潔性最終勝過了功能更豐富但更復雜的替代方案。
這表明，無論在特定領域的技術優勢如何，能夠提供最佳的性能和簡潔性平衡的協議最終可能會獲得更廣泛的采用。
未來展望
兩種協議的可能演變： 隨著采用率的提高和開發者反饋的積累，這兩種協議都可能發生顯著的演變：
?MCP可能會擴展到包括更復雜的工具編排功能。
?A2A可能會簡化智能體發現和通信的某些方面以提高采用率。
潛在的融合或分化： 這兩種協議未來的關系可能呈現以下幾種形式：
?融合：隨著時間的推移，這兩種協議可能會變得更加相似，甚至可能合并。
?專業化：每種協議都可能專注于其核心優勢，并形成清晰的界限。
?競爭：一種協議最終可能會占據主導地位，而另一種則變得不太重要。
對更廣泛的 AI 智能體生態系統的影響： 這些協議的開發將顯著影響 AI 智能體生態系統的發展：
? 標準化將加速復雜 AI 系統的開發。
? 協議領域的明確贏家將推動投資和創新。
? 勝出的技術方法將塑造未來多年的 AI 架構。
決定主導標準的因素： 幾個關鍵因素將影響哪些協議能夠占據主導地位：
? 簡潔性和易于實現性
? 社區采用和生態系統增長
? 主要 AI 提供商的支持
? 適應不斷發展的 AI 能力的靈活性
? 解決新興安全和隱私問題的能力
給開發者的建議
何時選擇 MCP： 開發者應考慮在以下情況下使用 MCP：
? 主要目標是使用外部工具和數據增強單個 AI 模型。
? 項目涉及構建需要訪問特定功能的 AI 助手。
? 與 OpenAI 或 Anthropic 的生態系統集成非常重要。
? 重點是擴展 AI 的上下文和工具使用，而不是多智能體協調。
何時選擇 A2A： 在以下情況下，A2A 可能更合適：
? 項目涉及構建一個由多個協調智能體組成的系統。
? 動態智能體發現是一個重要的需求。
? 架構要求來自不同供應商的智能體協同工作。
? 具有通知的長運行、異步任務是設計的核心。
結論
MCP 和 A2A 代表了解決 AI 系統通信和協調挑戰的不同方法。MCP 側重于將模型與工具和數據連接起來，而 A2A 則強調智能體間的通信和協調。
盡管 Google 將 A2A 定位為 MCP 的補充，但關于這兩種協議是否會和平共存或爭奪開發者心智的問題仍然存在。歷史技術競爭表明，簡單易用往往勝過技術上的優越性。
引用鏈接
??[1]??? MCP: ??https://modelcontextprotocol.io/introduction??
??[2]??? A2A: ???https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/??
本文轉載自???云原生AI百寶箱???，作者：云原生AI百寶箱
