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A2A + MCP = AI Agent 完全体？AI Agent 既能 “单挑” 工具，又能 “群殴” 任务 精华
Google 正式下场定义 Agent 协作新规矩：Agent2Agent (A2A) 开放协议来了。
AI Agent 单打独斗的时代要过去了？Google Cloud 联合超过 50 家技术和咨询大佬 (包括 Cohere, Langchain, MongoDB, 等等一票重量级选手) 正式推出 Agent2Agent (A2A) 协议。
这玩意儿要干啥？简单说，就是给不同厂商、不同框架下构建的 AI Agent 提供一套标准的沟通语言和协作方式，打破信息孤岛，让它们能真正“组队打怪”，提升效率。
与MCP的关系？
A2A 与 MCP是兼容互补的
Google 首席工程师现身说法 (Jaana Dogan)， 她直接定性：“它们是正交 (orthogonal) 的！” 还爆了个料：：“我们当初搞 A2A 第一个就找了 MCP 的人聊合并的事。”
Google 在博客里说得很清楚，A2A 是 补充 (complements) MCP 的。
其实，搞懂 MCP 和 A2A 的区别：看这张图就够了。
简单说，这图告诉我们 AI Agent 跟外界打交道主要靠两个开放协议：
- MCP (模型上下文协议):这是 Agent 用来“插上”外部工具、API 和各种企业应用的“接口”。Agent 通过它拿到干活需要的数据和能力。你看图里，Agent 下面连着 MCP，MCP 再连到外面的 API 和应用。
- A2A (Agent2Agent 协议):这个是 Agent 之间互相“聊天”用的协议。不同团队、不同公司做的 Agent，可以通过 A2A 直接对话、协作，不用管对方内部怎么实现的。图里两个 Agent 中间那条线就是 A2A。
MCP 核心是工具和工具集 (用 JSON schema 通信)。
A2A 看起来更关注 Agent 之间的自然语言交流。
所以，它俩分工明确：
- MCP 是 Agent 跟“非 Agent”的东西（工具、API）打交道的。
- A2A 是 Agent 跟“其他 Agent”打交道的。
即 MCP 和 A2A 是两条腿走路，一个负责对内连接工具和资源，一个负责对外连接其他 Agent 伙伴。它俩是互补的，共同构成了连接 Agent 的开放标准体系。
都是开放标准，大家可以一起用，一起开发。图里也提到了 Google ADK、LangGraph、Crew.AI 这些都有相关示例。
劈柴哥的神操作：就在 Google 发布 A2A 的同一天，CEO 劈柴哥先是在 X 上发了个耐人寻味的帖子：“To MCP or not to MCP, that's the question.” 几小时后，他又回帖：“love the feedback! - to MCP it is!” —— 这操作直接把围观群众看懵了。
网友吐槽到：“哥们儿他知道 Google 今天刚发了 A2A 吗？”。
不过马上有网友表示恰恰是他知道 A2A 是 补充 MCP 的：
然后网友Pierre Brunelle 问了个技术问题：“Agent 能直接当 MCP 服务器用吗？”Jaana 回答得挺详细：直接用不行，得给 MCP 加不少东西才行，比如：
- 通信方式得从“客户端<->服务器”变成“客户端->服务器->服务器”。
- 得管好会话状态。
- 得支持那种一直跑在后台的 Agent。（所以要A2A处理复杂Agent交互）
A2A协议工作原理
A2A 管的是 Agent 跟 Agent 咋聊天。
MCP 管的是 Agent 咋跟 API (工具/服务) 打交道。
A2A 核心概念拆解 (看图说话):
▼ 以下三图来源X@Vercel Matt Pocock大佬
Agent 咋被发现？靠公开的 'Agent Cards' (名片)，通过 HTTP 暴露，通常放在 .well-known 路径下 (类似 DNS 记录那套)。
这卡片带版本号 (semver)，还列了 Agent 会干啥 ('Skills')。
Terminology (术语):
A2A 系统里有仨角色：User (最终用户), Client (发起请求的实体), Remote Agent (Server) (托管 Agent 的服务器)。挺直白，不绕。
Transports (传输方式):
- 常规请求/响应(配合轮询查任务状态)。
- SSE(Server-Sent Events)，适合短时任务。
- 推送通知(Push Notifications)，适合长时任务。
- Client 和 Server 咋通信？好几种选择：
当然，不是所有 A2A Agent 都会支持全部传输方式。=
总的来说，A2A 玩转 Agent 协作，具体如下：
简单说，就是给 Agent 间沟通立规矩：
- 先亮底牌 (能力发现):Agent 互相告知“我能干啥”。
- 组队打怪 (任务管理):明确任务目标，分工协作，实时同步进度。
- 信息共享 (协作):上下文、中间结果、最终产物，高效传递。
- 结果展示得谈妥 (体验协商):输出啥格式？要不要图？UI 咋整？都得商量好。
更详细的实践操作在草案里面：https://github.com/google/A2A
A2A 协议的核心设计理念 (干货速览)：
- Agent 就该有 Agent 的样:不止是 API 调用，要能像团队成员一样共享记忆、工具、上下文。
- 站在巨人肩膀上:基于 HTTP、JSON-RPC 等成熟标准，快速融入现有技术栈，不瞎折腾。
- 安全是底线:企业级认证授权，安全感拉满。
- 快活慢活都能干:从秒级响应到跨天长任务，还能实时同步状态，人在回路也不怕。
- 不止读写，更能听说看:原生支持多模态，文字、语音、图像、视频通吃。
实战秀肌肉： 已经有用 A2A 让 Agent 跨系统帮你筛选简历、找候选人的例子了。
未来： Google Cloud 认为A2A将有望开启 Agent 互操作的新纪元，让更强大的 Agent 系统成为可能。协议已完全开源，规范草案、代码示例全放出来了：
https://google.github.io/A2A
https://github.com/google/A2A
本文转载自AI进修生，作者：Aitrainee
已于2025-4-11 10:46:59修改
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