谷歌发布A2A支持MCP生态，AI之间的协作壁垒终于打破，没座这就是顶尖！

MCP真的很猛，粗略估计已经有1w个工具支持MCP协议了。

谷歌这波发布A2A也算是支持MCP，把MCP没有做到的事情给补全了一部分。

A2A是Agent to Agent的缩写，是一个开放协议，说白了就是制定的一个标准。

是开源的，这四个字可能是句废话，如果不开源的话A2A做出来可能也没人用，而且还是用了很宽松的协议。

A2A跟MCP有着本质的区别

MCP给AI模型提供了标准化的 “工具调用语言”，类似于电脑的“USB 接口”，让模型能动态接入各类资源。

解决了AI模型与外部工具、数据源（如数据库、API、文件系统）的交互问题。

A2A则是给AI代理打造 “外交协议”，类似于“互联网”，定义代理之间的能力发现、任务分配和多模态通信规则。

打破了不同供应商、框架开发的 AI 代理之间的协作壁垒，实现跨系统、跨平台的多代理协同。

说人话，MCP就是能够让AI模型调用外部工具，A2A是能把复杂问题拆解，让不同的AI代理之间能够沟通协作，共同解决问题。

所以才说A2A是来支持MCP生态的，谷歌官方明确表明A2A是对MCP的补充。

而且已经有了50+的谷歌技术合作伙伴支持，生态直接拉起来了。

DEMO

借助A2A协作，招聘软件工程师的流程能够大幅简化。

1. 在像 “智能体空间”这样的统一界面中，招聘经理可以给他们的智能体下达任务，让其寻找符合职位描述、工作地点和技能要求的候选人。

   
   

2. 然后该智能体会与其他专门的智能体进行交互，以获取潜在的候选人。

   
   

3. 用户会收到这些推荐，之后可以指示他们的智能体安排进一步的面试，从而简化了候选人筛选流程。

   
   

4. 面试流程结束后，还可以启用另一个智能体来协助进行背景调查。

A2A 的工作原理

A2A 协议促进 “客户端” 代理与 “远程” 代理之间的通信。客户端代理负责制定和传达任务，而远程代理负责执行这些任务，尝试提供正确的信息或采取正确的行动。

能力发现

代理可以使用 JSON 格式的 “代理卡” 来宣传自身能力，使客户端代理能够识别出能够执行特定任务的最佳代理，并借助 A2A 协议与远程代理进行通信。

任务管理

客户端与远程代理之间的通信以任务完成为导向，代理通过协作来满足最终用户的请求。“任务” 对象由协议定义，并具有生命周期。它可以立即完成；对于需要长时间运行的任务，每个代理可通过通信就任务的最新完成状态保持同步。任务的输出称为 “工件”。

协作

代理之间可以相互发送消息，以传递上下文、回复、工件或用户指令。

用户体验协商

每条消息包含完整形成的内容片段，如生成的图像。每个部分都有指定的内容类型，允许客户端和远程代理协商所需的正确格式，并明确纳入对用户界面功能的协商，例如 iframe、视频、Web 表单等。

总结

在 A2A 协议中，Agent是具备自主决策、跨系统协作能力的智能实体，它们通过标准化协议实现安全交互和任务协同，核心是 “互操作性” 和 “协作性”，而非单一功能的工具化执行。

本质在于构建开放灵活的多代理生态，通过统一交互标准打破企业级 AI 的孤岛困境，使不同代理能像人类团队般分工协作，共同完成从简单查询到复杂业务流程的自动化。

未来一个 “统筹代理” 可调度数十个 “专家代理”，覆盖从数据获取、流程处理到决策执行的全链路，成倍提升企业级效率。

项目链接

https://github.com/google/A2A

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