大白话解释 A2A 和 MCP

谷歌推出了 Agent2Agent 协议（A2A），这一新开放标准，旨在让 AI Agent 无论由谁构建、运行于何处或基于何种框架，都能相互对话。

若说模型上下文协议（MCP）为 Agent 提供了使用工具的结构化方式，那么 A2A 则赋予它们彼此协作的能力。

以下是 A2A、MCP 的详细解释：

AI Agent

在聊 A2A 和 MCP 之前，我们先来回顾一下“主角”——AI Agent。

Agent 是什么呢？简单来说，它们就像是你的“数字助手”或者“智能小帮手”，是运行在计算机上的程序，能自动帮你完成各种任务。

想象一下这些场景：

• • 你说：“帮我订个明天上午 10 点的会议。”一个 Agent 马上打开你的日历，找到空闲时间，然后发送邀请。
• • 你问：“最近哪个产品卖得最好？”另一个Agent 迅速分析销售数据，告诉你答案。
• • 你需要招聘新员工，一个 Agent 帮你从成百上千份简历中挑出最合适的候选人。

这些 Agents 就像你的团队成员，每一个都有自己的“专长”。有的擅长管理时间，有的擅长分析数据，还有的擅长处理文件。

它们可以独立工作，但随着任务变得越来越复杂，我们希望它们能像人类团队一样，互相协作，完成更大的目标。

比如在招聘中，一个 Agent 筛选简历，另一个安排面试，第三个发送通知。如果它们不能“沟通”，整个流程就会乱成一团。

这时候，A2A 和 MCP 就登场了。它们分别是 Agent 的“语言”和“工具”，让这些智能助手不仅能独立干活，还能团队合作、连接资源。

A2A：让 AI Agent 学会“说话”

A2A（全称 Agent2Agent，Agent到Agent）的目的是让不同的 Agent 能够互相“对话”和协作。

你可以把 A2A 想象成一种“通用语言”。就像在一个团队里，如果每个人都说不同的语言（比如中文、英语、法语），他们很难一起工作。

但如果大家都学会了一种共同语言，比如英语，沟通就变得顺畅了。A2A 就是 AI Agent 的“英语”，让它们能互相理解、分享信息、协调行动。

A2A 怎么工作？

具体来说，A2A 给 Agent 提供了一套“沟通规则”，包括以下几个关键点：

• • “自我介绍”功能：每个 Agent 都有一个“ Agent卡”，就像名片一样，上面写着“我能做什么”。比如，一个 Agent 可以说：“我会安排会议。”另一个说：“我会分析数据。”这样，其他 Agent 就知道找谁帮忙。
• • 任务分配和跟踪：A2A 支持 Agent 处理各种任务，从简单的“立刻预订会议”到复杂的“整个招聘流程”。每个任务都有状态（比如“进行中”或“已完成”），Agent 之间会实时更新和通知。
• • 消息交换：Agent 通过消息互相沟通，这些消息可以是文字、文件，甚至是结构化的数据（比如表格）。比如，一个Agent 可以说：“我筛选出 10 个候选人，你来安排面试吧。”

• • 多才多艺的交流：A2A 不只限于文字，还支持音频和视频。比如，一个 Agent 可以用视频展示候选人的面试表现，让其他Agent更直观地了解情况。

以下是 A2A 框架的技术组件总结：

A2A 在生活中的例子

让我们用一个实际场景来说明 A2A 的作用。假设你是一家公司的 HR（人力资源经理），正在招聘新员工。传统上，招聘可能需要好几个人分工：有人发布职位、有人筛选简历、有人安排面试，最后还有人发通知。这个过程可能需要几天甚至几周。

有了 A2A，AI Agent 可以接管这一切，而且效率高得惊人：

• • 筛选Agent：从 1000 份简历中挑出 10 个最匹配的候选人。
• • 面试Agent：根据候选人和面试官的日程，自动安排面试时间。
• • 评估Agent：分析面试表现，给出评分和建议。
• • 通知Agent：向录用的候选人发送欢迎邮件，向未通过的发送感谢信。

这些 Agent 通过 A2A “对话”，就像一个无缝衔接的团队。比如筛选 Agent 完成任务后，会告诉面试Agent：“我找到 10 个候选人，名单在这里，你来安排吧。”面试 Agent 收到消息后立刻行动，整个流程可能在几小时内完成。这就是 A2A 的魔力——让 AI Agent像人类一样协作。

MCP：给 AI Agent 配上“万能工具”

如果说 A2A 是 AI Agent的“语言”，那 MCP（全称 Model Context Protocol，模型上下文协议）就是它们的“工具箱”。

MCP 是 Anthropic 公司于去年推出的一套规则，目的是让 AI Agent 能轻松连接到各种“工具”和“数据源”，比如数据库、日历软件、文件系统，甚至是企业内部的业务工具。

想象一下，你的手机上有日历、相册、邮件好几个应用，但它们彼此独立。如果一个 AI 助手想帮你管理这些，它需要知道怎么打开每个应用、怎么找到里面的信息。

MCP 就像一个“万能遥控器”，给 AI Agent 提供了一种标准方式，让它们能连接到任何工具或数据源，而不用为每个工具单独写代码。

MCP 怎么工作？

MCP 的核心是“标准化连接”，具体包括：

• • 连接任何数据源：无论是公司的销售数据库、你的个人日历，还是一个文件文件夹，MCP 都能让 AI Agent 通过标准接口访问这些资源。
• • 提升效率：通过直接连接数据源，AI Agent 可以更快、更准确地完成任务。比如，一个聊天机器人可以用 MCP 实时获取最新的客户信息，而不是让用户等半天。
• • 开放和灵活：MCP 是开源的，支持 Python 和 TypeScript 编程语言，开发者可以轻松创建和分享新的连接方式。

MCP 在生活中的例子

举个简单的例子：你是销售经理，想知道上个月的业绩。以前，你可能需要登录公司的数据库，输入一堆命令，或者请数据分析师帮忙。现在，有了 MCP，你的 AI Agent可以直接连接到数据库，几秒钟内告诉你：“上个月销售额是 100 万美元，比去年同期增长 20%。”你甚至不用离开办公桌，AI 就帮你搞定了。

再比如，你想让 AI 助手帮你安排一个团队会议。MCP 让它直接访问你的日历，找到大家都有空的时段，然后自动发送邀请。整个过程简单又高效。

A2A 和 MCP：最佳拍档，缺一不可

你可能会问：A2A 和 MCP 到底有什么区别？它们是竞争对手吗？其实不是！它们是互补的，就像“语言”和“工具”的关系：

• • A2A 解决的是 AI Agent之间的“沟通问题”，让它们能互相协作。
• • MCP 解决的是 AI Agent与“外部世界”的连接问题，让它们能获取数据和使用工具。

简单来说，MCP 确保每个 AI Agent有趁手的工具和足够的信息，而 A2A 确保它们能把这些资源整合起来，一起完成更大的任务。

为了让大家更明白，我们可以用生活中的例子来比喻：

• • A2A 像团队沟通：想象一个团队，每个人都说不同的语言，A2A 就像教他们都说英语，让他们能开会、讨论、分工。
• • MCP 像通用接口：想象你家有电视、音响、智能灯，但每个都需要不同的遥控器。MCP 就像一个万能遥控器，能控制所有设备。

在实际应用中，A2A 和 MCP 常常一起发力。比如在招聘场景中：

• • MCP 让筛选Agent从公司数据库中获取简历数据。
• • A2A 让筛选Agent把结果传给面试Agent，安排下一步。

有了这两者的配合，AI Agent不仅能干活，还能干得又快又好。

A2A 和 MCP 不是竞争关系，而是互补的。以下是它们的对比：

A2A 和 MCP 的目标是让 AI 技术更标准化、更容易使用。它们就像高速公路上的路标和加油站，帮助 AI Agent跑得更快、更远。具体来说：

• • A2A 计划在 2025 年晚些时候推出正式版本，届时会有更多企业用它来协调 AI Agent。
• • MCP 已经提供了开发工具（Python 和 TypeScript SDK），让程序员可以快速构建应用。

更重要的是，这两个协议让我们看到了 AI 的未来：一个由无数智能Agent组成的“数字团队”，它们能像人类一样协作，帮我们处理复杂的工作。比如：

• • 在医疗领域，AI Agent可以一起分析病人数据、安排手术、跟踪恢复。
• • 在教育中，AI Agent可以为每个学生定制学习计划、批改作业、提供反馈。

最终，A2A 和 MCP 会让 AI 技术更好地服务人类，提高工作效率，改善生活质量。

参考：

https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

https://www.maginative.com/article/google-just-launched-agent2agent-an-open-protocol-for-ai-agents-to-work-directly-with-each-other/