引言

在AI智能體（Agent）爆發的時代，谷歌與Anthropic兩大巨頭分別推出了A2A（Agent-to-Agent Protocol）和MCP（Model Context Protocol）框架，試圖解決AI生態中的核心問題。但這兩者究竟有何不同？誰更可能成為未來的標準？本文將從設計目標、技術原理、應用場景等多維度解析二者的差異，并探討其對開發者與企業的影響。

一、本質區別：協作 VS 工具

1. A2A：讓智能體“對話”

谷歌A2A的核心目標是打破智能體間的壁壘，讓不同框架、供應商開發的Agent實現無縫協作。例如，銷售Agent可以直接調用財務Agent查詢信用額度，而無需人工介入。其關鍵設計包括：

• 標準化通信協議：基于HTTP+JSON，支持跨語言、跨平臺交互。
• 動態能力發現：通過JSON格式的“智能體名片”（Agent Card）描述自身功能，支持自動匹配協作伙伴。
• 多模態支持：兼容文本、音頻、視頻交互，適應復雜場景。

應用場景：跨部門協作（如HR與財務系統聯動）、多Agent任務流（如客服Agent自動觸發庫存查詢）。

2. MCP：讓智能體“做事”

Anthropic的MCP則聚焦于增強單個Agent的能力，通過標準化接口連接外部工具與數據源。例如，Agent可通過MCP直接訪問數據庫或調用API發送郵件，無需重復開發適配代碼。其核心特點包括：

• 統一資源接入：將本地文件、遠程API等資源封裝為標準化服務。
• 簡化開發流程：開發者無需為每個工具定制接口，降低集成成本。
• 安全管控：通過客戶端-服務器架構控制資源訪問權限。

應用場景：實時數據查詢（如庫存檢查）、自動化工具調用（如郵件通知）。

二、技術對比：互補還是競爭？

互補性：

• A2A負責“外交”：協調不同Agent分工協作，例如客服Agent調用庫存Agent；
• MCP負責“內政”：為每個Agent提供執行任務的工具，例如庫存Agent通過MCP訪問數據庫。

競爭點：

• 生態話語權：谷歌聯合50余家廠商力推A2A，而Anthropic的MCP已獲OpenAI等支持。
• 技術路線：A2A試圖構建多Agent協作網絡，MCP則偏向工具層的標準化。

三、開發者如何選擇？

場景驅動決策

• 選A2A：需構建多Agent系統（如企業級工作流自動化）、跨平臺協作需求強烈。
• 選MCP：需快速擴展Agent功能（如集成API）、資源訪問復雜度高。

代碼示例對比

• MCP：可快速配置文件服務器（示例代碼見[Anthropic文檔]  (https://anthropic.com/mcp-docs)）。
• A2A：需定義任務生命周期（如通過Flask構建回聲Agent服務器）。

四、未來展望：誰將主導生態？

1. 谷歌的野心：通過開源協議綁定云服務，構建以Google Cloud為中心的Agent生態。
2. Anthropic的壁壘：憑借Claude模型與MCP的深度集成，鞏固其在LLM工具鏈的優勢。
3. 融合趨勢：頭部企業可能同時支持兩者（如阿里云既推A2A協作又強化MCP工具調用）。

參考文獻

1. [終究是Google和Anthropic，扛下了連接一切Agent的所有]  (https://new.qq.com/rain/a/20250411A04PXO00)
2. [Google加碼MCP,推出A2A]  (https://new.qq.com/rain/a/20250410A04IK300)
3. [谷歌Agent2Agent和Anthropic MCP的深度對比]  (https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_04367f85dcf37552&faker=1)
4. [中國電子行業AIAGENT協議發布:谷歌A2A聚焦協同 阿里云MCP強化工具調用]  (http://stock.finance.sina.com.cn/stock/go.php/vReport_Show/kind/lastest/rptid/797797001351/index.phtml)
5. [Google A2A協議解析:構建分布式異構多Agent系統]  (https://blog.csdn.net/zhangzhentiyes/article/details/147193867)

本文轉載自??AI小新??，作者：AI小新