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随着 AI Agent（智能体）技术的爆发，未来我们也必将从"人与 AI 对话"的时代迈向"AI 与 AI 协作"的时代。然而，目前的 Agent 大多像是"独行侠"------它们各自拥有相关的专业能力，却很难跨越框架、跨越服务器进行协作。
而Google 发布的 A2A (Agent2Agent) Protocol正是 为了解决这类问题。其作用未来或许可以和Anthropic 推出的 MCP (Model Context Protocol)相媲美。
本文将借助一些可视化动图解析 A2A 协议的技术细节，并深度剖析它与 MCP 的本质区别。
1 什么是 A2A (Agent2Agent) 协议？
准化 AI Agent 之间通信的开放标准
A2A 协议 是一套旨在标准化 AI Agent 之间通信的开放标准。如果说 HTTP 协议连接了互联网上的服务器，那么 A2A 协议就是连接不同 AI Agent 的通用语言。
它的核心目标是解决互操作性（Interoperability） 。无论 Agent 是由 Google Vertex AI、LangChain 还是 AutoGen 构建，只要遵循 A2A 标准，它们就能互相发现、握手并协作完成任务。
A2A 的核心组件
在 A2A 的架构中，Agent 之间的交互不再是简单的文本传输，而是结构化的"任务委托"：
- Agent Card (身份卡片) ： 这是 Agent 的"名片"或 JSON 元数据文件。它声明了 Agent 的身份、能力（Capabilities）、支持的输入格式以及认证方式。Client Agent 通过读取 Server Agent 的 Card 来决定是否将任务委派给它。
-
Task (任务生命周期)： A2A 将交互视为"任务"。一个任务拥有明确的状态流转：
Submitted（已提交） ->Working（进行中） ->Input-Required（需人工/外部介入） ->Completed（完成）。这种状态管理对于长链路的异步协作至关重要。 -
Message & Artifact (消息与工件)： Agent 之间不仅交换对话（Message），还交换结构化的产出物（Artifact）。例如，一个"旅行规划 Agent"完成任务后，返回的不仅仅是一句"做好了"，而是一个包含航班信息、酒店预订号的结构化 JSON Artifact。
2 A2A vs. MCP
不仅仅是名字的区别
很多开发者容易混淆 A2A 和 MCP，因为它们都旨在"连接"事物。但它们的连接对象 和抽象层级 完全不同。我们可以通过一个核心维度来区分它们：垂直整合 vs. 水平协作。
1. 垂直 vs. 水平 (Vertical vs. Horizontal)
- MCP (垂直整合 - 工具层)： MCP 解决的是 Agent 如何连接"世界" 的问题。它是 Agent 与外部数据（如本地文件、GitHub 仓库、数据库）或工具（如执行代码、搜索 API）之间的管道。
- 方向： 向下扎根。
- 关系： 主从关系（Client - Host - Server）。Agent 是大脑，MCP Server 是手和眼。
- A2A (水平协作 - 社交层)： A2A 解决的是 Agent 如何连接"同伴" 的问题。它是 Agent 寻找其他 Agent 帮忙的协议。
- 方向： 向外扩展。
- 关系： 对等或委托关系（Peer-to-Peer）。Agent A 委托 Agent B，Agent B 是另一个独立的大脑。
技术特性的深度对比表
| 特性 | MCP (Model Context Protocol) | A2A (Agent2Agent Protocol) |
|---|---|---|
| 核心目标 | 连接模型与上下文（数据/工具） | 连接 Agent 与 Agent（协作/分工） |
| 通信模式 | 主要是同步请求/响应 (RPC-like) | 支持长运行任务、异步、状态流转 |
| 数据流向 | Agent :资源/Prompt | Client Agent : Server Agent |
| 抽象层级 | 功能级：读文件、查库、调API | 任务级：如规划旅行、编写代码、审核合同等 |
| 典型载体 | 本地进程 (Stdio) 或 SSE | HTTP/WebSockets (跨网络) |
| 主要解决 | 幻觉问题、上下文获取困难 | 孤岛问题、复杂任务拆解能力不足 |
在实际的企业级应用中，A2A 和 MCP 并不是非此即彼的，而是互补的。未来的 AI 应用架构将呈现出"分层协作"的形态：
3 总结
A2A 和 MCP 的互补性
- 如果你正在构建一个需要访问本地文件、数据库或特定 API 的 Agent，你需要 MCP。
- 如果你正在构建一个由多个 Agent 组成的"专家团队"，需要让它们互相派活、同步进度，你需要 A2A。
A2A 构建了 Agent 的社会关系，而 MCP 赋予了 Agent 改变世界的手脚。 两者的结合，正是从单一的大语言模型迈向真正的通用人工智能生态系统的关键一步。
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