AI 智能體（Agent）是目前能夠看到的為企業業務帶來很大價值的AI應用，通過AI Agent可以自主處理很多重復性工作，以及極大地減少代碼開發量，所以很多國內外很多企業都在朝這個方向探索。

而要做企業內部的Agent服務的話，永遠繞不過去的事情就是和企業內部數據進行互通，以及和企業內部的系統聯動起來；

這個過程在過去AI技術中可以通過MCP協議方式來實現，MCP通過一個標準化的協議，可以對接很多內外部的系統服務，例如Mysql、Redis、HTTP等等，它就是AI模型和業務應用之間的通道。

關于MCP協議的內容，可以參考這篇博文： ?MCP：AI大模型的萬能插座

而本篇內容主要講一下，A2A協議和MCP協議之間的關系，二者其實某種程度上是有關聯的，二者背后的公司一個是Google，一個是Anthropic（Claude Code就是它家的，AI獨角獸公司）。

其實對于兩個類似的東西，對于不太了解的人來說，可能以為是新技術替代舊技術，或者某種程度上說是淘汰？

反過來，它也許不是替代關系，而是補充關系，下面可以看看Google在發布A2A協議中的描述信息：

然后，是關于Google A2A協議的設計原則：

所以，我們對比來說，MCP是一個鏈接LLM和業務系統/數據的工具，而A2A解決的是應用層的問題，是一個應用層協議，而站在google的設計原則中認為：AI Agent 需要同時使用A2A和MCP，通過MCP來處理工具，使用A2A來鏈接多個Agent的應用。

其實講到這里，問題已經很明白了，簡單來說，整體架構是這樣的：

在 MCP 中移動組件：

• MCP Host ：當與 A2A 結合時，MCP Host是Agent
• MCP 客戶端
• MCP 服務器
• 本地數據源
• 遠程數據源

A2A：

Agent（MCP Host）將通過 A2A 協議進行實現和通信，該協議能夠實現：

1. 安全協作 - MCP 缺乏身份驗證（MCP目前已經在支持身份驗證了）。
2. 任務和狀態管理。
3. 用戶體驗協商。
4. 能力發現 - 類似于 MCP 工具。

MCP 主要用于將遺留數據系統（MCP 資源）和 API（MCP 工具）與基于 LLM 的應用集成，而 A2A 則負責處理 Agent 之間的通信。

甚至說，還可以通過 MCP 服務器資源公開 A2A 的Agent

那其實就有問題，既然MCP只是一個工具，A2A具備安全協議（MCP目前也在支持）、任務和狀態管理、服務發現等能力，是不是說只要在擴展一下工具的能力（MCP）是不是就可以完全替代掉MCP了？

畢竟，從技術角度來說，多一個服務組件就需要多一層運維保障，而有一站式能力提供服務則只需要維護一套即可，雖然，A2A協議是

Google的公開描述中是把A2A和MCP互補關系來對待的，但是從長期來說，還是會有一定的競爭關系。

從長期角度來看，未來AI 智能體的關鍵是什么？

能夠深度和企業內部數據打通，并提供給外部Agent來使用，構建單一垂直領域的AI應用；

需要一系列的指令集，來完成原本需要系統化/平臺化能力支持的工作，統一角度AI Agent來完成；

對于外部使用，也需要和外部廠商的Agent進行連接，來互通信息；

如果從長遠發展來看，A2A協議顯然會是更優的選擇，而MCP目前也在迭代，但是對于易用性和數據安全性來說，這兩個本身就是一個兩難問題，更何況，它的定位是連接服務，而不是對外提供應用能力。

寫在最后 

我們正在經歷極速發展的時代，AI 智能體時代將會成為新的在人工智能+政策下，是完成顛覆性的新興產業，這里面無關乎A2A還是MCP協議問題，而在于在我們實際的應用中，需要二者哪一個。

二者隨著迭代發展，可能慢慢會相似，但不會重合，存在即合理！

本文轉載自??DataForAI??，作者：??DataForAI??