随着生成式AI和Agentic系统的快速发展，AI编程市场正迎来新一轮变革。OpenAI拟以30亿美元收购AI编程工具公司Windsurf，凸显了市场对高效开发工具的渴求。与此同时，Agentic系统的通信协议之争正在升温，Anthropic的MCP（Model Context Protocol）和Google新推出的A2A（Agent2Agent）协议成为焦点。这两者是朋友还是对手？MCP会否在长期淡出历史舞台？本文将探讨两者的定位、互补性与竞争潜力，并结合AI编程市场趋势分析其未来影响。
1. A2A：多Agent协作的开放协议
A2A是什么？
A2A是Google推出的开放协议，旨在标准化多Agent系统间的通信，解决不同框架（如LangGraph、CrewAI）Agent协作中的痛点。它支持以下核心功能：
- 能力发现：通过"Agent Card"公开Agent功能，便于其他Agent发现和利用。
- 任务管理：支持短时和长时间任务，确保Agent间同步。
- 协作：Agent可交换上下文、回复、文件或用户指令。
- 用户体验协商：协商数据返回格式（如文本、图像），优化用户界面体验。
技术特点：
- 基于HTTP、SSE、JSON-RPC等现有标准，易于集成企业IT系统。
- 默认支持企业级认证和授权，安全性优于MCP早期版本。
- 提出全球"Agent Card"索引，类似Google搜索索引，可能成为Agent发现的中心。
A2A的出现填补了多Agent系统状态转移、远程协作和工具共享的空白，为未来Agentic互联网奠定基础。
2. MCP：LLM上下文集成的标准化协议
MCP是什么？
由Anthropic开发的MCP是一个开放协议，旨在标准化应用程序向大语言模型（LLM）提供上下文的方式，涵盖外部数据、工具和动态提示词。MCP架构包括：
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MCP Host：以LLM为核心的程序。
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MCP Client/Server：通过标准化协议连接本地和远程数据源。
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三大元素：
- 提示词（用户控制）：注入特定上下文。
- 资源（应用控制）：数据由程序员定义用途。
- 工具（模型控制）：LLM自主选择工具执行任务。
目标：提升Agentic应用开发速度、安全性和数据集成效率，解决当前Agent框架（如工具定义、数据集成）碎片化问题。
挑战：
- 早期版本缺乏强大认证机制，远程MCP服务器暴露需额外配置。
- 工具描述虽灵活，但不支持Agent间状态交换或长任务管理。
3. A2A与MCP：互补还是竞争？
官方立场：Google宣称A2A与MCP互补，建议MCP用于工具和遗留系统集成，A2A专注Agent间通信。在Agentic系统中：
- MCP Host（Agent）通过MCP Client访问遗留数据（资源）或API（工具）。
- A2A则负责Agent间的安全协作、任务管理与能力发现。
互补场景：
- MCP擅长为LLM提供结构化上下文，适合集成数据库、文件系统或API。
- A2A弥补MCP在Agent间通信的不足，如状态管理、认证和实时协作。
- Google甚至建议通过MCP资源暴露A2A Agent Card，实现初步发现后用A2A通信。
潜在竞争：
- 功能重叠：MCP的工具描述可包含Agent，但缺乏通信原语；A2A则直接优化Agent间交互，可能侵蚀MCP的应用场景。
- 长期趋势：随着企业倾向于将平台暴露为Agent而非传统API（如Windsurf的AI工具可能演变为Agent），A2A的直接Agent通信优势更明显。
- 全球索引野心：Google的Agent Card索引可能削弱MCP在Agent发现中的作用。
4. MCP会否淡出历史？
MCP的现状：
- MCP因其标准化上下文的创新受到广泛欢迎，许多公司已将其服务器集成到产品中，加速LLM应用开发。
- 但安全性不足和Agent通信短板限制了其在多Agent场景的扩展。
A2A的机遇：
- A2A解决了MCP的认证和通信问题，直接瞄准未来Agentic互联网的核心需求。
- 若企业转向"公司即Agent"的模式（如Windsurf的工具演变为自主Agent），A2A的协议将成为主导。
长期风险：
- 若Agent取代传统API和遗留系统，MCP的角色可能局限于过渡性集成，重要性逐渐下降。
- Google的A2A背靠其搜索和云计算生态，可能通过全球Agent索引抢占市场，类似HTTP协议的历史地位。
平衡观点：
- 短期内，MCP仍将在遗留系统集成中占有一席之地，特别是在数据密集型行业。
- 长期看，A2A的Agent中心设计更符合Agentic未来的趋势，可能主导协议标准。
5. AI编程市场中的协议之争
结合AI编程市场趋势，MCP与A2A的竞争反映了行业的几个关键动态：
- Agentic系统崛起：多Agent协作是AI编程工具的未来方向，如Windsurf的AI插件可能演变为Agent，需依赖A2A等协议实现跨框架协作。
- 标准化需求：市场碎片化（不同框架、工具定义）催生了MCP和A2A的标准化努力，类似HTTP对互联网的意义。
- 收购与整合：OpenAI收购Windsurf可能推动其开发Agentic工具，集成A2A或类似协议以增强生态竞争力。
- 安全与合规：欧盟AI法案等监管要求企业采用安全协议，A2A的默认认证机制更具优势。
6. 结论与展望
MCP和A2A的互补与竞争是AI编程市场快速演进的缩影。MCP为LLM上下文集成提供了结构化基础，而A2A通过Agent间通信协议为未来Agentic互联网铺路。短期内，两者将在不同场景共存；但长期看，若Agent成为企业交互的主流模式，A2A可能凭借其安全性、通信能力和全球索引潜力占据主导。
对于开发者与企业：
- 短期：利用MCP加速遗留系统与LLM的集成，同时关注A2A的Agent协作能力。
- 长期：投资A2A兼容的Agentic工具（如Windsurf可能的演化方向），抓住Agentic互联网的机遇。
我们正见证Agentic应用连接方式的定义，协议之争的胜者可能重塑AI编程市场的未来。A2A虽是新秀，但其战略布局已显露锋芒。
参考：
- SwirlAI Newsletter by Aurimas Griciunas, 原文链接
- AI编程市场数据：Gartner、彭博社、CNBC等
- X平台讨论及相关媒体报道
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