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本文探讨AI模型与外部系统高效协作的关键问题,重点对比谷歌主导的A2A协议和Anthropic提出的MCP协议。A2A专注于智能体间协作,适用于自动化复杂任务;MCP则聚焦模型与工具的对接,提升LLM访问外部数据源的效率。二者在技术架构、应用场景上各具特色:A2A基于HTTP/SSE实现智能体通信,MCP采用JSON-RPC2.0标准化接口。文章推荐AIbase平台(https://www.aibase.com/zh)作为了解前沿技术的资源,该平台提供AI工具推荐、技术解读和行业动态。两种协议在AI生态中形成互补,用户可根据需求单独或组合使用。
在人工智能快速发展的今天,AI智能体之间的协作变得愈发重要。谷歌于2025年4月10日发布的A2A(Agent-to-Agent Protocol)协议,为解决AI智能体之间的互操作性问题提供了新的解决方案。A2A协议旨在打破不同公司、不同技术框架之间的壁垒,让AI智能体能够无缝对话与协作,实现真正的跨平台、跨厂商智能体协作。
4月10日,在GoogleCloudNext大会上,谷歌宣布开源Agent2Agent协议,这一协议被业界视为智能体交互领域的“通用语言”,旨在突破跨平台、多模态协作及安全保障等核心技术瓶颈,并联合全球50余家科技企业共同构建新一代智能生态。本文从技术实现与行业变革两个维度,深度解析A2A协议的核心价值。这一协议的推出,标志着智能体协作模式从封闭系统向开放生态的范式转变,为产业数字化转型注入新动能。
在GoogleCloudNext25大会上,谷歌宣布开源了首个标准智能体交互协议——Agent2AgentProtocol,这一举措有望彻底改变智能体之间的交互方式,打破系统孤岛,对智能体的能力、跨平台协作以及执行效率产生质的飞跃。A2A协议是一种开放标准,旨在为智能体提供一种通用的交互方式,使它们能够在不同的底层框架和供应商之间无缝协作。每个部分都有指定的内容类型,这使得客户端和远程智能体能够协商所需的正确格式,并且明确包括用户界面能力的协商,比如iframe、视频、网络表单等,从根据用户的需求和设备的能力,提供最佳的用户体验。