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谷歌A2A协议和MCP协议有什么区别?A2A和MCP的差异是什么?

2025-04-24 09:02 · 稿源:站长之家用户

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。

特点:提供最新的AI资讯、产品推荐和技术解读,是了解AI行业动态的优质平台。

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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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