Let's Make AGI Real

摘要 

本文主要探讨人工智能（AI）智能体领域中两项重要的开放标准：谷歌最新提出的智能体到智能体（Agent-to-Agent, A2A）协议以及Anthropic发布的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）。这两个协议对智能体协同具有至关重要的作用，从今年开始，几乎所有的大模型应用都会以某种形式的智能体方式呈现，智能体之间的协调协作是简化智能体开发、提高效率、保证可用性和降低成本的必须。

A2A协议着重于定义不同AI智能体之间如何实现互操作与协作，旨在促进它们之间能力的发现、安全通信、信息交换以及行动协调。与此同时，MCP协议则专注于增强个体AI模型与外部数据和工具的连接，以提升其自身能力。本文将对A2A和MCP的设计目标、技术实现以及各自的优势与不足进行对比分析，并阐述两者作为互补技术，在共同塑造未来AI智能体生态系统中的关键作用。

1. 引言

在4月10日举行的Google Cloud Next‘25大会上，谷歌宣布开源其研发的Agent2Agent Protocol（A2A），这是一项旨在促进智能体之间互操作性的标准协议。该协议的推出旨在打破系统间的壁垒，实现不同人工智能系统之间的无缝协作与信息共享，从而推动智能体生态系统的全面发展。

随着人工智能技术的迅猛发展，构建具备自主感知、决策和行动能力的智能体已成为当前研究的重要方向。为充分发挥AI智能体的潜力，使其能够有效应对日益复杂的现实世界挑战，智能体之间的互操作性与协作能力显得尤为关键。与此同时，提升个体智能体获取和利用外部信息的能力也是提高其智能化水平的重要因素。

本文将重点探讨谷歌推出的A2A协议以及Anthropic发布的MCP协议，深入分析这两项关键技术如何促进智能体生态的协同发展。A2A协议的主要目标是通过标准化接口实现智能体之间的直接通信与协作，类似于智能体之间的“牵手”行为。而MCP协议则侧重于增强个体智能体的外部信息连接能力，实现其功能的“超能升级”。

通过对A2A和MCP协议的分析与比较，本文旨在为理解未来AI智能体的发展趋势提供有价值的见解。A2A协议已获得多家企业的支持，首批加入的企业超过50家，涵盖多种主流企业应用平台。这一进展标志着智能体跨平台协作能力的显著提升，将有效推动人工智能技术在实际应用中的效率与效能。

2. 智能体到智能体（A2A）协议

谷歌推出的A2A协议是一个开放标准，其核心目标是实现不同人工智能智能体之间的互操作和协作。在复杂的任务场景中，往往需要多个智能体共同参与，每个智能体可能具备不同的专长和能力。A2A协议正是为了解决异构智能体之间如何有效地协同工作而提出的。

2.1 设计目标

A2A协议的主要设计目标包括：

• 能力发现：提供一种机制，使智能体能够发现网络中其他智能体的能力。这类似于在一个团队中，成员能够了解彼此的技能和专长，从而更好地进行任务分配和协作。
• 安全通信：定义了智能体之间安全可靠的通信方式，保障信息在传递过程中的机密性和完整性。这对于涉及敏感数据的协作场景至关重要。
• 信息交换：规范了智能体之间信息和数据的交换格式和流程，确保不同智能体能够理解和利用彼此提供的信息。
• 行动协调：支持智能体之间的行动协调，使得多个智能体能够协同完成复杂的任务，避免冲突和冗余操作。

2.2 技术实现

为了实现上述设计目标，A2A协议选择了采用现有的成熟网络技术，例如HTTP和JSON。这种设计思路降低了协议的实施门槛，有利于更广泛的采纳和部署。

• HTTP：作为互联网上应用最为广泛的应用层协议，HTTP为A2A协议提供了可靠的通信基础。智能体之间可以利用HTTP进行请求和响应，实现消息的传递和交互。
• JSON：JavaScript对象表示法（JSON）是一种轻量级的数据交换格式，具有易于阅读和解析的特点。A2A协议采用JSON作为智能体之间交换信息的标准格式，保证了数据的兼容性和可理解性。

2.3 优势与不足

A2A协议的提出具有显著的优势：

• 促进多智能体协作：A2A协议的核心价值在于其能够有效地促进不同智能体之间的协作，从而解决单个智能体难以完成的复杂问题。
• 开放标准：作为一个开放标准，A2A协议鼓励更广泛的社区参与和贡献，有利于协议的持续发展和完善。
• 技术成熟可靠：采用HTTP和JSON等成熟的网络技术，保证了协议的稳定性和可靠性。

然而，A2A协议也存在一定的局限性：

• 侧重通信框架：A2A协议主要关注智能体之间的通信和协作框架的构建，对于个体智能体自身能力的提升没有直接的帮助。
• 复杂性管理：在大规模多智能体系统中，如何有效地管理和协调众多智能体之间的交互仍然是一个挑战。

3. 模型上下文协议（MCP）

与A2A协议侧重于多智能体间的通信不同，Anthropic发布的模型上下文协议（MCP）专注于增强个体人工智能模型与外部数据和工具的连接。现代人工智能模型的能力很大程度上依赖于其所能获取和处理的信息。MCP协议旨在打破模型与外部世界的壁垒，使其能够更方便地利用外部资源来提升自身性能。

3.1 设计目标

MCP协议的主要设计目标包括：

• 简化外部数据访问：提供标准的接口和流程，使得AI模型能够更容易地访问和获取外部数据源，例如知识库、数据库和API等。
• 增强工具利用能力：使AI模型能够调用和使用各种外部工具和服务，例如搜索引擎、计算器和代码执行环境等。
• 提升模型推理能力：通过引入相关的上下文信息和外部工具的支持，提高AI模型在复杂任务中的推理和决策能力。

3.2 技术实现 

MCP协议同样致力于采用简洁且易于理解的技术方案，以方便开发者集成和使用。具体的实现细节可能因Anthropic的持续开发而有所演进。核心思想在于为模型提供一种机制，在处理任务的过程中能够动态地查询和利用外部信息与工具。

3.3 优势与不足 

MCP协议的优势主要体现在：

• 提升个体智能体能力：MCP协议直接增强了个体AI模型获取和利用外部资源的能力，从而提升其在各种任务上的性能。
• 扩展模型应用范围：通过与外部数据和工具的连接，AI模型能够应用于更广泛的领域和解决更复杂的问题。
• 促进模型智能化发展：借助外部知识和工具，AI模型能够进行更深入的推理和更准确的决策，推动人工智能向更高级的阶段发展。

MCP协议的不足之处包括：

• 安全性考量：允许模型访问外部数据和工具需要严格的安全控制，以防止恶意利用或信息泄露。
• 集成复杂性：如何有效地将外部数据和工具集成到模型的推理过程中，并保证其高效性和可靠性，可能存在一定的技术复杂性。
• 标准化程度：作为由Anthropic发布的协议，其在更广泛范围内的标准化和普及可能需要时间。

4. A2A与MCP的对比分析 

A2A协议和MCP协议虽然都旨在推动AI智能体生态的发展，但其侧重点和解决的问题有所不同。

• 目标导向：A2A协议的核心目标是实现不同智能体之间的互联互通，强调的是“群体智能”和协作效率的提升。而MCP协议则更侧重于提升个体智能体的能力，使其能够更好地利用外部资源来完成任务。
• 技术关注点：A2A协议关注的是智能体之间的通信协议和协作流程，例如消息格式、安全认证和任务协调机制。MCP协议则关注的是如何为个体模型提供便捷的外部数据和工具接口。
• 适用场景：A2A协议更适用于需要多个智能体协同工作的复杂任务场景，例如分布式任务处理、多智能体规划和协作式问题求解。MCP协议则适用于需要个体智能体具备广泛知识和强大工具使用能力的场景，例如智能助手、知识问答和自动化流程。

尽管如此，A2A和MCP并非相互排斥的技术，而是可以相互补充，共同构建更加完善的AI智能体生态系统。例如，在一个多智能体系统中，不同的智能体可以通过A2A协议进行通信和协作，而每个智能体内部又可以通过MCP协议来增强自身获取外部信息和使用工具的能力。这种结合使用有望充分发挥两种协议的优势，实现更高效、更智能的AI应用。

5. 结论 

A2A协议和MCP协议可以认为是当前AI智能体领域中最重要的两项开放标准。A2A协议通过定义智能体之间的互操作和协作方式，为构建强大的多智能体系统奠定了基础。MCP协议则通过增强个体智能体与外部世界的连接，提升了其自身的能力和应用范围。两者在设计理念、技术实现和适用场景上各有侧重，但也展现出高度的互补性。这两项标准的先后推出，表明智能体应用已到了爆发前夜，它们将极大地推动AI智能体生态系统的繁荣，现实世界中的各类复杂问题将有可能通过智能体协作得到高效解决，智能体的春天即将到来。

表1: A2A与MCP比较

 

表2: A2A核心概念