A2A与MCP之间的简单理解

A2A与MCP之间的简单理解

一、架构设计对比

1、MCP架构

MCP：模块化的客户端-服务器架构。 MCP 由 Anthropic 提出，其核心是建立一种标准化的 客户端-服务器 架构。

典型架构包括三部分：MCP Host（承载 AI 模型的应用，如对话界面）、MCP Client（主机应用中的“连接器”模块）和 MCP Server（外部数据源或工具的提供者）。

MCP 的架构强调松耦合和标准化 ——每个 Server 专注于提供一种能力（例如数据库查询、文件检索等），Host 应用则通过 Client 动态选择需要哪个能力，从而避免为每个新工具写定制集成。

2、A2A架构

​ A2A 是 Google 与50多家合作伙伴联合推出的开放协议，旨在让来自不同厂商或框架的 AI 代理（Agent）彼此直接通信、协同完成任务。在架构上，A2A并没有集中式的服务器节点，而是以代理对代理的点对点交互为核心。

典型模式是一个代理扮演“客户端代理”的角色，发起任务请求，另一个代理作为“远程代理”接收任务并尝试执行。每个代理通过发布一份描述自身能力的Agent Card （JSON文档）来注册能力 ，使其它代理可以发现它能做什么，从而选取合适的合作伙伴。这种架构类似于多智能体系统中的协同网络 ：没有单一中心，每个Agent既可以是任务发起者也可以是执行者，大家通过约定的协议语言交换信息、分工合作。

A2A 强调的是在不同系统之间构建一个通用协作层 ，允许多个AI代理形成一个动态、多模态 的联盟来解决复杂问题，而不局限于单个模型或单个平台。

二、交互协议对比

1、MCP交互协议

MCP 的通信机制： 在通信层面，MCP 基于 JSON-RPC 2.0 协议制定了一套标准消息格式。这意味着 MCP 通信消息以 JSON 表示，遵循远程过程调用的模式。一次完整的 MCP 交互通常包括：客户端发送请求（例如请求某个资源数据或调用工具函数），服务器处理后返回响应。

MCP 连接是有状态的，允许在一次会话中多轮请求-响应交互，并且在连接建立时支持能力协商 ——也就是客户端和服务器会相互告知自己支持的功能列表，以确保双方“听得懂”对方的请求。通过这种协议，LLM 可以在对话过程中实时获取所需的外部信息。

2、A2A交互协议

A2A 的通信机制： A2A 同样借鉴了 JSON-RPC 的思想，但运行于 HTTP(S) 通道之上，并辅以 Server-Sent Events (SSE) 实现 流式数据 传输。具体来说，当一个客户端代理通过 A2A 请求远程代理执行任务时，会通过HTTP发送 JSON 消息描述任务细节，对方则按协议要求返回执行结果或状态更新。如果任务是长时间运行的，双方可以保持一个 SSE 通道，用于持续发送实时进展、部分结果或通知 ，实现异步协作 。

A2A 定义了更加丰富的交互语义：例如 任务管理（Task Management）规定了任务的生命周期状态，支持任务被拆解成子任务、多次状态更新直至完成，最终产出称为“artifact”的成果物；消息协作 允许代理间交换中间结果和上下文；用户体验协商 使多个代理可以就输出格式达成一致（比如一个代理生成图片，另一个代理确认接收并处理）。

A2A 非常注重安全和鉴权机制： 支持企业级的身份认证方案，与 OpenAPI 等现有标准看齐。这一点与 MCP 类似：MCP 提供了比直接开放模型更安全的外部访问方式，而 A2A 则确保不同代理间的数据交换默认是安全可控 的。

总的来说，A2A 的交互协议比 MCP 更复杂一些，它不仅关注请求/响应，还定义了发现、通知、协商等流程，以支撑多智能体的协同工作 。

三、实际用途和应用场景

1、MCP应用场景

MCP 的应用场景： MCP 被形象地称为 AI 应用的“万用接口”，旨在 打通大型模型与真实世界数据/工具之间的壁垒 。它的直接用途是让 AI 模型在回答用户问题时不再孤立 ，而是可以实时获取最新的数据、调用专用工具完成任务。

MCP 提升了这类交互的安全性： 相比直接把企业数据上传到模型云端或者让模型拥有系统管理权限，MCP 作为中间层可以细粒度地控制模型可访问的数据范围，并使用本地部署的 Server 来保障敏感数据不外泄。目前，Anthropic 已经在 Claude 2 等产品中支持 MCP，本地的 Claude Desktop 应用也内置了 MCP Client，可以连接各种开源的 MCP Server。

anthropic.com开发社区已经贡献了许多 MCP Server 实现，例如连接 Google Drive、Slack、GitHub、数据库(PostgreSQL) 等常见工具的数据接口。一些早期采用者（如 Block 和 Apollo 公司）已经把 MCP 集成进内部系统，开发工具公司如 Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph 等也在合作将 MCP 引入其平台，让 AI 辅助编程能够检索更广泛的上下文信息，MCP 在代码助手、业务数据问答、本地信息查询 等场景初显身手，为大型模型提供了丰富的“感知”和“操作”能力。

2、A2A应用场景

A2A 的应用场景 ： A2A 则把目光投向了复杂任务的自动化和多系统联动 。它的理想用例是在一个企业或跨平台环境中，部署多个各司其职的 AI 代理，由 A2A 协议让它们形成一个协同工作团队 。

由于 Google 在发布 A2A 时联合了 Salesforce、SAP、ServiceNow、Atlassian、MongoDB 等众多企业服务提供商，未来我们可以期待这些公司的产品内都会出现支持 A2A 的智能代理。需要指出的是，A2A 目前仍处于早期阶段（Google 已开放草案规范和 GitHub 仓库供开发者试用），预计2025年底会有成熟版本推出。

尽管如此，产业界的反响已经很热烈，许多开发者开始尝试编写支持 A2A 的代理或将现有自动化流程适配到 A2A 协议上，期待在未来的 AI 多代理生态 中抢占先机。

四、结语

​ 综上所述，Anthropic的 MCP 协议和 Google 的 A2A 协议分别解决了 AI 应用中的外部工具接入 和多智能体协作 两大痛点。在架构和交互上，它们各有侧重又能互相补充，共同构建出一个更加开放、强大的 AI 应用生态。Google 推出 A2A 标志着行业正朝着标准化协同方向迈进，这不仅影响着大厂之间的竞争格局，也为中小企业、传统行业和独立开发者带来了新的机会和挑战。