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 用于实现智能体与外部环境（如数据库、API 接口、企业系统）的连接，确保数据和工具调用的标准化。•A2A 则解决智能体之间信息共享和任务分派的问题，使得多智能体系统能够协作完成复杂任务。
例如，在一个招聘流程中，MCP 协议可以让智能体方便地查询候选人数据，而 A2A 协议则使得各个负责候选人筛选、面试安排和背景调查的智能体可以协同工作。

官方资源及参考链接

如果你希望获取更多关于 A2A 协议的官方信息，以下链接可供参考：

1.

Google Developers Blog 上的官方 A2A 文章
https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/?utm_source=chatgpt.com[1] 

2.

Google 官方 GitHub 仓库（Agent2Agent 协议源码及文档）
https://github.com/google/A2A[2] 

此外，谷歌在 Google Cloud 相关博客和 Vertex AI 系列产品中也有大量关于 A2A 和相关生态建设的信息，建议多关注 Google Cloud Next 大会的报道及相关内容。

结论

随着 AI 应用场景的不断拓展，智能体之间的有效协作成为提升整体系统效率的关键。A2A 协议凭借开放、标准化和高安全性的特点，为多智能体系统搭建了高效沟通的桥梁；而 MCP 协议则从底层连接上为智能体调用外部数据和工具提供支持。这两者的互补应用将推动 AI 生态系统的整合，助力企业实现更加智能、高效和安全的业务流程。

未来，无论是数据查询、任务协作，还是跨平台的复杂工作流程，均可依赖于 MCP + A2A 的黄金组合，共同构建一个全面的智能体协作生态。

欢迎你通过上方提供的官方链接了解更多信息，也欢迎在评论区分享你的看法。

参考资料：Google Developers Blog、Google GitHub、Google Cloud Next 会议资料。

References

[1]: https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/?utm_source=chatgpt.com

[2]: https://github.com/google/A2A 

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