A2A + MCP = AI Agent 完全体？AI Agent 既能 “单挑” 工具，又能 “群殴” 任务。

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Aitrainee | 公众号：AI进修生

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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：

  1. 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。

  2. 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)：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 安全是底线: 企业级认证授权，安全感拉满。

  4. 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。

  5. 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

以上。
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参考链接：
[1] https://x.com/mattpocockuk/status/1910002033018421400
[2] https://x.com/maledorak/status/1910274144521928882

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（文：AI进修生）

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