在 2025 年，自主 AI 智能體已經不再是科幻小說中的概念，而是真真切切地走進了我們的生活和工作場景。它們能夠通過 A2A 協議相互交流，并借助 MCP 協議連接到各種數據源和工具。對于開發者來說，構建自管理智能體網絡已經成為一個熱門話題。這些智能體正在逐步取代傳統的獨立流程，形成復雜的多智能體生態系統，它們能夠實時管理操作，交換上下文和狀態信息，解決比單一智能體更復雜的問題。無論是運營還是營銷領域，企業都在利用智能體團隊自動化整個流程，無需持續的人工干預。

在這個過程中，標準化智能體對數據源的訪問（MCP）和跨平臺的智能體間通信（A2A）變得至關重要。那么，MCP 和 A2A 協議之間究竟有什么區別？它們分別適用于哪些場景？今天，就讓我們一探究竟。

一、MCP：Anthropic 的“數據連接器”

（一）MCP 的誕生背景

Model Context Protocol（MCP）是由 Anthropic 設計的一種客戶端 - 服務器協議，旨在通過標準化的 JSON-RPC 和類似 REST 的接口，將結構化數據和工具呈現給大語言模型（LLM）。它為智能體提供了一種一致的方式來查找和調用方法，減少了對特殊交互代碼的需求。MCP 使用 JSON-RPC 2.0 消息通過 HTTP（或其他傳輸方式）在由 LLM 驅動的客戶端和外部服務器之間傳輸方法調用、參數和結果。

（二）MCP 的核心組件

• MCP 服務器：它托管了提供對數據源、API 或工具鏈訪問的端點，同時管理身份驗證和速率限制，以確保對功能的安全和受控訪問。
• MCP 客戶端：由大語言模型驅動的應用程序或智能體與服務器的 JSON 模式進行交互，以協商支持的方法，并調用工具端點以增強模型的響應。

（三）MCP 的通信流程

1. 模式發現：在開始任何調用之前，客戶端會搜索服務器的 JSON 模式（例如 schema.ts），以查找可訪問的方法、參數和返回類型。
2. 請求構建：使用 JSON-RPC，客戶端在指定了目標方法和參數后，生成一個包含上下文元數據的提示，請求完成或生成。
3. 執行與響應：服務器執行批準的操作（例如 SQL 查詢、文件讀取），然后客戶端將結果傳遞給 LLM 進行進一步處理，無論是結構化還是非結構化。

（四）MCP 的關鍵特性與擴展

• 模型無關性：MCP 在協議層面工作，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：無需向消費者提供 API 密鑰，服務器可以控制權限和速率限制。相反，它們通過功能強大的令牌控制每一次方法調用。
• SDK 支持：官方為 Python、TypeScript、C#、Java 等語言提供了 SDK，其中包括用于模式加載、請求簽名和傳輸配置的高級抽象。

二、A2A：Google 的“智能體協作引擎”

（一）A2A 的誕生背景

Agent2Agent（A2A）是由 Google 開發的一種點對點協議，它允許不同 AI 智能體之間進行發現、安全通信和任務管理。它使得任何智能體都可以作為客戶端或服務器，實現跨平臺通信。

（二）A2A 的核心原語

• 智能體卡片：這是一個公開可訪問的 JSON 文件（例如 /.well-known/agent.json），它指定了智能體的名稱、技能、端點和身份驗證要求，使其他智能體能夠了解它可以執行的活動。
• 任務與消息：A2A 定義了任務 /send 用于單個任務，任務 /sendSubscribe 用于具有進度事件的持久工作流，以及通用的消息和工件結構，這些結構使得數據交換和流程狀態協調成為可能。

（三）A2A 的通信模式

1. 發現：智能體通過在 https:///.well-known/agent.json 發起 HTTP GET 請求來獲取對等智能體的智能體卡片，這符合 RFC 8615 標準中關于“已知”URI 的規定。
2. 任務協商：為了獲取任務更新，客戶端智能體向對等智能體發送任務 /send JSON-RPC 調用，并通過 SSE（任務 /sent）跟蹤狀態更新。
3. 工件交換：當智能體的工作完成或暫停時，它會生成工件——有組織的輸出，如 JSON 負載或文件 URI。然后對等智能體獲取這些工件以繼續流程或展示結果。

（四）A2A 的核心設計原則

• 框架獨立性：A2A 基于 HTTP(S)、JSON-RPC 2.0 和 SSE，因此它可以與任何技術棧一起使用，而不會被鎖定在單一供應商中。
• 能力發現：智能體利用智能體卡片中的信息來突出它們可用的技能和協商技術，從而促進工作需求與合格同事之間的動態匹配。
• 安全與身份驗證：該協議支持 OAuth2、API 密鑰和雙向 TLS（mTLS）進行相互身份驗證，以及限制每個智能體能力的方法特定的范圍令牌。

三、MCP vs A2A：一場“左右手”的對決

（一）MCP 與 A2A 的對比維度

（二）何時使用 MCP，何時使用 A2A

• 使用 MCP 的場景：

     需要嚴格控制和審計跟蹤：在責任不可協商的行業（如銀行或醫療保健）中，MCP 非常合適。它能夠記錄 AI 智能體的每一個動作，方便進行簡單的選擇跟蹤和評估。

     需要動態工具選擇或合規性檢查：在需要實時工具選擇或執行合規性協議的場景中，MCP 表現卓越。例如，法律技術平臺可以利用 MCP 讓智能體根據當地法規選擇合適的合規性檢查器或合同模板。

     需要單智能體決策且具有強大記憶能力：當一個任務需要一個智能體監督多步驟流程并記住上下文時（比如一個跨越多次互動的客戶支持案例），MCP 的上下文管理能力能夠大放異彩。它記錄過去的細節（偏好、過去的問題、解決方案），確保智能體保持連續性，不會丟失重要信息。

• 使用 A2A 的場景：

     涉及來自不同供應商或平臺的多個智能體：當需要不同供應商的專用智能體自然交互時，A2A 表現卓越。它可以讓他們跨平臺共享數據和協調工作。例如，在企業 IT 中，一個智能體可能處理幫助臺工單，另一個跟蹤事件，第三個監控網絡健康狀況。

     需要專用智能體之間的協調：A2A 使用結構化通信和任務編排，讓智能體在處理任務的不同部分時知道自己的角色和時間。例如，在供應鏈管理中，負責庫存跟蹤、運輸物流和需求預測的智能體可以交換通信和工件，確保他們的操作不間斷。

     涉及長期或多步驟任務：A2A 支持通過服務器發送事件和工件交換進行實時更新的長期運行任務，這對于跨越數小時甚至數天的流程（如產品開發管道，市場研究、原型設計和測試由不同智能體處理）非常有用。這種持續的通信確保每個智能體都能準確地從上一個智能體停下來的地方繼續工作，從而在整個生命周期內保持進度可見性。

四、MCP 與 A2A 的實戰應用

（一）MCP 的熱門服務器

如果你需要快速測試和啟動，以下這些預構建的 MCP 服務器可能會幫到你：

• DataWorks：通過 MCP 提供數據集探索和云資源管理，讓 AI 可以訪問 DataWorks Open API。
• Kubernetes with OpenShift：MCP 服務器與 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，實現以文檔為中心的問題解答。
• Lightdash MCP Server：讓智能體能夠通過查詢 BI 儀表板直接從 MCP 獲取分析洞察。
• Linear MCP Server：通過 Linear MCP 服務器將 LLM 與項目管理技術相結合，實現自動化的故障監控和變更。
• mcp-local-rag：對于注重隱私的流程，mcp-local-rag 可以在不使用外部 API 的情況下執行本地 RAG 風格搜索。

（二）A2A 的協議實現

Google 展示了 A2A 的實際應用，如果你想參考實現或快速啟動：

• Google A2A 協議：由 Google Cloud 管理的正式開放標準參考實現，得到了超過 50 個合作伙伴的支持。

五、結語：構建未來智能體生態的基石

MCP 和 A2A 共同構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大能力，又實現了協作的規模。MCP 提供了有組織的工具調用和上下文管理，使得審計和動態工具訪問成為可能，從而增強了單智能體流程。A2A 則通過點對點發現和安全消息傳遞，提供了跨供應商和平臺的可擴展多智能體系統。

在 2025 年及以后，企業級智能體生態系統的適應性和靈活性將取決于對每種協議的戰略采用，或者采用綜合方法。通過這兩種協議，公司可以將上下文豐富性與協作廣度結合起來，從而在金融、醫療保健、供應鏈和 IT 運營等領域實現端到端的自動化。

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯