在 AI 快速發展的今天，代理技術（Agent）正在成為下一個重要的技術浪潮。為了解決 AI 之間的交流與協作問題，兩個重要的協定標準應運而生：Google 的 A2A（Agent-to-Agent）協定 和 Anthropic 的 MCP（Model Context Protocol）協定。這兩個協定從不同角度解決了 AI 智能體系統中的關鍵挑戰，共同構建起未來 AI 智能體生態系統的基礎架構。 本文將探討A2A 協定與MCP 協定的特點、區別及協同作用，幫助開發者和產品設計師更好地理解這一新興技術領域。 A2A 協定：打造代理間的溝通橋樑 A2A 協定的核心概念 A2A 協定是由 Google 與 50 多家行業合作夥伴共同開發的開放協定，旨在實現不同供應商的 AI 智能體之間的互操作性。無論這些代理是誰構建的、在哪裡託管或使用什麼框架，A2A 協定都能使它們無縫協作。 A2A 協定的技術實現 A2A 協定採用**JSON-RPC 2.0 over HTTP(S)作為通信機制，並支援Server-Sent Events (SSE)**進行即時更新流。這種設計使得不同平台上的代理能夠高效地交換資訊。 flowchart LR A[Client Agent] -->|發送任務請求| B[Remote Agent] B -->|返回任務結果| A A -->|能力發現| C[Agent Card] C -->|能力匹配| A A2A 協定的通信模型 在A2A 協定中，定義了兩種代理角色： Client Agent：發起請求或任務 Remote Agent：接收請求並嘗試完成任務 通信過程首先可能涉及能力發現（Capability Discovery），以確定哪個代理最適合執行特定任務。 智能體卡片與能力發現 每個智能體可以發布智能體卡片（Agent Card） — 一個 JSON 元數據文檔，通常託管在標準 URL（如/.well-known/agent.json）。智能體卡片描述了該智能體的功能、技能、API 端點和身份驗證要求。 客戶端智能體通過閱讀智能體卡片，可以識別出最適合當前任務的合作夥伴智能體。 任務管理機制 A2A 協定中的所有互動都圍繞執行任務展開。任務是由協定定義的結構化對象，包含請求詳情並追蹤其狀態。結果以 Artifacts 的形式返回，智能體可以在執行過程中發送結構化**訊息（Messages）**進行協調或澄清。 sequenceDiagram participant 用戶 participant Client Agent participant Remote Agent 用戶->>Client Agent: 提出需求 Client Agent->>Remote Agent: 發送任務請求 Remote Agent->>Remote Agent: 處理任務 Remote Agent-->>Client Agent: 即時狀態更新(SSE) Remote Agent->>Client Agent: 返回任務 Artifacts Client Agent->>用戶: 呈現結果 MCP 協定：模型與外部世界的連接器 MCP 協定的基本框架 MCP 協定（Model Context Protocol）是 Anthropic 開發的開放協定，旨在標準化 AI 應用（如聊天機器人、代理和 IDE）與外部工具、數據源和服務的互動方式。它通過提供統一的接口來整合上下文資訊，從而減少 AI 開發中的碎片化問題。 MCP 協定的核心組件 MCP 協定包含三個關鍵組件： 工具（Tools）：模型控制的動作（如獲取數據、寫入數據庫） 資源（Resources）：應用控制的數據（如文件、JSON、附件） 提示（Prompts）：用戶控制的預定義模板（如 IDE 中的斜槓命令） MCP 協定的價值與意義 MCP 協定帶來的主要價值包括： 減少碎片化：提供標準方式連接 AI 應用與工具和數據，避免團隊構建自訂整合 實現組合性：代理和應用可以動態發現和使用新工具，無需預編程 支援企業工作流：團隊可以擁有特定服務並通過MCP 協定暴露給其他團隊使用 MCP 協定的應用場景 MCP 協定已在多個領域得到應用： IDE（如 Cursor、Zed）：使用MCP 協定引入代碼上下文、GitHub 問題和文檔 代理：自主調用工具（如搜索網絡、查詢數據庫） 遠程伺服器與 OAuth：支援遠程MCP 協定伺服器和安全認證 A2A 協定與 MCP 協定的協同與區別 兩種協定的功能定位 A2A 協定與MCP 協定解決了 AI 智能體生態系統中不同層面的挑戰： A2A 協定：解決代理之間如何互相互動（水平整合） MCP 協定：解決代理如何與工具或外部上下文互動（垂直整合） 功能互補性分析 這兩種協定相互補充，共同解決構建多代理、多 LLM 和多源上下文系統的核心挑戰： A2A 協定專注於代理之間的標準化通信（代理到代理） MCP 協定專注於代理與外部工具和系統的互動（代理到工具） 協定生態系統的未來展望 隨著A2A 協定和MCP 協定的普及，我們可以預見： MCP 伺服器的增長：各種服務提供商可能會提供特定功能的MCP 伺服器 智能體網絡的形成：智能體可以通過A2A 協定組成協作網絡，分工合作 工作流自動化的進化：複雜任務可以被分解並由多個專業智能體協作完成 實際應用：A2A 協定與 MCP 協定的協同使用場景 企業應用場景 在企業環境中，A2A 協定和MCP 協定可以協同工作，實現複雜的自動化場景： 招聘流程自動化 招聘經理的智能體（使用MCP 協定訪問公司數據庫）確定招聘需求 通過A2A 協定，該智能體與專業的人才搜索智能體協作 人才搜索智能體（通過MCP 協定）訪問 LinkedIn 等平台獲取人才資訊 面試安排智能體通過A2A 協定接收任務，並使用MCP 協定與日曆系統互動 背景調查智能體通過類似方式完成其任務 sequenceDiagram participant 經理智能體 participant 搜索智能體 participant 安排智能體 participant 調查智能體 經理智能體->>經理智能體: 使用MCP訪問需求數據 經理智能體->>搜索智能體: A2A請求搜索候選人 搜索智能體->>搜索智能體: 使用MCP訪問招聘平台 搜索智能體->>經理智能體: 返回候選人名單 經理智能體->>安排智能體: A2A請求安排面試 安排智能體->>安排智能體: 使用MCP訪問日曆系統 安排智能體->>經理智能體: 返回面試安排 經理智能體->>調查智能體: A2A請求背景調查 調查智能體->>調查智能體: 使用MCP訪問驗證系統 調查智能體->>經理智能體: 返回調查結果 消費者應用場景 在消費者領域，兩種協定的結合同樣能帶來全新的用戶體驗： 旅行規劃助手 用戶的個人助理智能體（通過MCP 協定訪問用戶數據）收集旅行偏好 該智能體使用A2A 協定與專業旅行代理協作 旅行智能體通過MCP 協定訪問航班、酒店和景點數據 通過A2A 協定，預算管理智能體參與規劃財務安排 最終計劃通過MCP 協定被整合到用戶的日曆和旅行應用中 開發者注意事項：整合 A2A 協定與 MCP 協定 安全性考量 在實現A2A 協定和MCP 協定時，開發者需要特別注意安全性問題： 身份驗證與授權：代理將代表用戶行動，憑證必須在整個流程中得到保護 多身份聯合：用戶可能需要為不同系統提供不同身份 權限範圍控制：確保代理只能訪問必要的資源 實施路徑建議 對於希望採用這些協定的開發者，建議以下實施路徑： 首先實現MCP 協定整合，使代理能夠訪問工具和上下文 然後實現A2A 協定支援，使代理能夠與其他代理協作 創建代理卡片，明確聲明代理的能力和服務邊界 設計適當的用戶界面，使用戶能夠控制代理行為和授權範圍 結論：A2A 協定與 MCP 協定共同構建的未來 A2A 協定和MCP 協定代表了 AI 智能體技術的重要進步，它們共同為更智能、更協作的代理生態系統奠定了基礎。這些協定不僅僅是技術規範，更是新一代 AI 應用架構的基石。 隨著這些協定的成熟和廣泛採用，我們將看到： AI 智能體能力的顯著增強，從單一功能走向複雜協作 跨平台、跨供應商的 AI 智能體協作成為常態 新型應用和服務模式的出現，重新定義用戶與 AI 的互動方式 對於開發者和企業來說，了解並採用A2A 協定和MCP 協定將是把握 AI 智能體技術浪潮的關鍵一步。
