在人工智能的快速发展中，如何实现AI模型与外部系统的高效协作成为关键问题。谷歌主导的A2A协议（Agent-to-Agent Protocol）和Anthropic公司提出的MCP协议(Model Context Protocol)均为此而生，但它们在目标、架构和应用场景上各有侧重。
本文将深入对比这两种协议，探讨它们在AI生态系统中的互补作用，并推荐一个优质资源——AIbase（https://www.aibase.com/zh），帮助您更好地了解和应用这些前沿技术。
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核心目标
A2A协议
- 目标:打破智能体间的隔离，实现不同来源、不同技术框架的AI智能体无缝对话协作，构建多智能体协同工作的生态系统。
- 应用场景:招聘流程自动化、复杂企业工作流、供应链管理等，通过多个AI代理协同完成复杂任务。
MCP协议
- 目标:解决AI模型与外部系统集成效率低下的问题，为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务提供统一的通信框架。
- 应用场景:知识检索、智能客服、代码助手、业务数据问答等，提升AI在实际应用中的灵活性。
关注点
A2A协议
- 关注点:智能体之间的通信和协作，强调功能发现、交互参数协商与安全协同。
- 技术特点:基于HTTP（S）通道，辅以Server-Sent Events (SSE)实现流式数据传输。
MCP协议
- 关注点:模型与应用程序之间的标准化接口，确保数据传输和工具调用的安全性。
- 技术特点:基于JSON-RPC2.0协议，支持有状态连接和多轮交互。
技术架构
A2A协议
- 架构:客户端-服务端架构，强调代理对代理的点对点交互。
- 注册与发现:通过Agent Card注册能力，客户端智能体发起任务请求，远程智能体执行。
MCP协议
- 架构:客户端-服务器架构，包括MCP Host、MCP Client和MCP Server。
- 通信:基于JSON-RPC2.0协议，连接有状态，支持能力协商。
交互协议
A2A协议
- 协议:借鉴JSON-RPC思想，运行于HTTP（S）通道之上，定义了丰富的交互语义。
- 安全机制:注重安全和鉴权机制，支持企业级的身份认证方案。
MCP协议
- 协议:基于JSON-RPC2.0协议，通信消息以JSON表示，遵循远程过程调用模式。
- 交互特点:支持多轮请求-响应交互，连接建立时进行能力协商。
生态系统
A2A协议
- 支持阵营:获得Atlassian、Salesforce、SAP等50多家技术公司的支持。
- 开源与集成:谷歌自身为Gemini模型提供原生支持，LangChain、Autogen等开源项目正在集成。
MCP协议
- 支持阵营:由OpenAI、Anthropic、Mistral等主流大模型厂商支持。
- 平台支持:微软Azure、Meta等大型平台承诺支持，主流AI开发框架也在添加MCP支持。
A2A和MCP协议代表了AI互联互通的不同路径。A2A专注于智能体间的协作，适用于复杂任务的自动化和多系统联动;MCP则聚焦于模型与工具的对接，适用于动态访问外部数据源或工具的场景。二者在AI系统中发挥互补作用，可根据具体需求选择合适的协议，甚至结合使用以发挥最大优势。
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