A2AvsMCP

A2A

A2A 是 Google 在 2025 年提出的开放协议，定义了不同 AI Agent 之间发现、通信和协作的标准方式。如果说 MCP 连接的是 Agent 和工具，A2A 连接的是 Agent 和 Agent。

MCP

MCP 是 2025 年 AI 领域最热门的协议标准，为 LLM 连接外部工具和数据源提供了统一接口。就像 USB 让所有设备用同一个接口连接电脑，MCP 让所有工具用同一个协议连接 AI。

A2A

• Google 主导，与 MCP 互补而非竞争
• 基于 Agent Card 实现 Agent 能力发现
• 支持长时间运行的异步任务

MCP

• Anthropic 发起，已获得 OpenAI、Google 等支持
• 解决了 AI 工具集成的碎片化问题
• 基于 JSON-RPC 的轻量级协议

A2A

定义不同 AI Agent 之间发现能力、通信和协作的开放标准协议

MCP

标准化大语言模型与外部工具和数据源连接方式的开放协议

A2A

• 跨平台 Agent 协作
• 企业内部多 Agent 系统的互操作
• Agent 市场和能力发现

MCP

• AI 应用快速集成第三方工具
• 开发者构建可复用的工具服务
• 企业内部系统与 AI 助手的安全连接

A2A

A2A 协议解决的是 Multi-Agent 系统中的互操作性问题：不同厂商、不同框架构建的 Agent 如何发现彼此的能力并协作完成任务。协议的核心概念包括 Agent Card（描述 Agent 能力的元数据）、Task（Agent 间的协作单元）和 Message（通信载体）。A2A 与 MCP 是互补关系：MCP 解决 Agent-Tool 连接，A2A 解决 Agent-Agent 连接。协议仍处于早期阶段，生态建设是关键挑战。

MCP

MCP 由 Anthropic 于 2024 年底发布，旨在解决 LLM 工具集成的碎片化问题。在 MCP 之前，每个 AI 应用都需要为每个工具单独开发集成，N 个应用 × M 个工具 = N×M 个集成。MCP 将其简化为 N+M：工具提供方实现 MCP Server，AI 应用实现 MCP Client，即可互通。协议支持工具调用、资源访问和提示模板三种能力。MCP 的快速普及得益于其简洁的设计和 Anthropic 的生态推动，但也面临安全性和权限控制的挑战。