解析 Google A2A 协议:智能体互操作与 MCP 的互补之道
引言 随着 AI 领域的不断发展,各种智能体(Agent)在各行业中得到了广泛应用。不过,由于各厂商、各框架之间的差异,智能体之间的互操作性一直是一个亟待解决的问题。为此,谷歌推出了全新的 Agent2Agent (A2A) 协议 ,旨在为分散于不同系统和生态的智能体搭建一座沟通的桥梁。与此同时, Anthropic 开发的 模型上下文协议 (MCP) 也致力于连接大语言模型(LLM)与外部工具和数据。本文将深入解析 A2A 协议的核心思想、技术架构及其与 MCP 协议的互补关系,并提供官方参考链接供读者进一步了解。 A2A 协议概述 A2A 协议是一种开放的智能体互操作标准,其主要目标是让不同供应商、不同框架构建的 AI 智能体能够以统一的方式协作、互相传递信息、分工合作。其核心设计理念包括: • 开放标准 :基于 HTTP、SSE(服务器发送事件)、JSON-RPC 等现有标准,便于与企业现有的 IT 堆栈无缝集成。 • 安全协作 :支持企业级身份验证和授权,确保智能体之间在安全的环境中交换任务和数据。 • 任务管理与协同 :定义了任务对象的生命周期,从任务创建、状态同步到结果生成,都有明确的流程;同时支持智能体间通过消息传递互相协作。 • 多模态交互 :不仅支持文本,还支持音频、图像和视频等多种数据格式,满足不同业务场景的需要。 • 能力发现 :智能体可以通过 JSON 格式的“Agent 卡”公开自身的功能,便于其他智能体进行发现和调用。 A2A 与 MCP 的关系 虽然 A2A 和 MCP 协议均出现在智能体互操作的生态中,但它们各有侧重,具有高度的互补性: • MCP(模型上下文协议) MCP 主要聚焦于连接大语言模型与外部工具、数据、API 等资源。它为智能体提供了一种标准化的调用外部资源的方式,就像为智能体配备了一把“万能螺丝刀”,能够方便地访问和操作外部数据与服务。 • A2A(Agent2Agent 协议) A2A 则专注于智能体之间的协作,解决智能体作为“主体”在内部传递任务、共享上下文、协同执行复杂流程的问题。可以将 A2A 理解为智能体间的“对讲机”,使得各个智能体在互操作时更加自然和高效。 • 互补关系 在实际应用中,企业通常会同时应用 MCP 和 A2A 协议: • MCP 用于实现智能体与...