Google A2A 協議 vs MPC 協議：解碼 AI 代理協作的未來
“ A2A和MCP，是對抗還是協作？”
你有沒有想過，要是不同 AI 代理能像咱們人類一樣，輕松交流、攜手合作，那能碰撞出多厲害的智能火花？
今天就帶你揭開這個神秘面紗，看看 Google 發起的 A2A 協議和 MPC 協議到底有什么不一樣！
核心概念
A2A（Agent2Agent）協議是 Google 發起的開源項目，旨在創建一個開放標準，使不同框架和供應商構建的 AI 代理能夠相互通信和協作。
以下是 A2A 協議的核心概念：
- Agent Card：AI 代理的 “名片”，通常位于
/.well-known/agent.json，描述代理的能力、技能、端點 URL 和身份驗證要求。 - A2A 服務器：實現 A2A 協議方法的代理，接收請求并管理任務執行。
- A2A 客戶端：消費 A2A 服務的應用程序或另一個代理。
- 任務（Task）：工作的小單元，由客戶端通過消息發起。
- 消息（Message）：客戶端和代理之間的通信 “信件”。
- 部分（Part）：消息內容的基本單位，可以是文本、文件或結構化數據。
- 制品（Artifact）：代理在任務期間生成的輸出成果。
協議的功能強大：
- 代理發現：通過 Agent Cards 了解其他代理的能力。
- 標準化任務管理：支持發送、獲取、取消任務。
- 多種內容類型支持：支持文本、文件、結構化數據。
- 流式更新：用于長時間運行的任務，實時反饋進展。
- 推送通知：任務狀態更新時及時提醒。
A2A 協議深度剖析
A2A 協議這個開放標準，就是為了解決不同 AI 代理框架之間的通信和互操作性問題而生。
不管代理是構建在 LangGraph、CrewAI、Google ADK、Genkit 等不同框架上，還是由不同供應商開發的，它都能讓它們相互發現能力、商量交互方式，然后開開心心協作完成任務。
核心通信模型
A2A 協議把 JSON-RPC 2.0 當基礎通信標準，通過 HTTP(S) 來傳輸，既支持標準的請求 / 響應模式，也支持基于 Server-Sent Events (SSE) 的流式傳輸，通信方式很靈活。
典型通信流程
先看看這個流程圖，把 A2A 客戶端和 A2A 服務器之間的通信流程展示得明明白白：
簡單來說，就是客戶端先去拿 Agent Card，了解服務器情況，然后發起任務，服務器根據任務情況返回響應，要是需要用戶輸入，客戶端再發送，最后告知任務是完成、失敗還是取消。
任務狀態轉換
再看看這個任務狀態轉換圖：
任務一開始是 submitted（已提交）狀態，然后轉為 working（處理中），要是需要用戶輸入，就變為 input - required（需要輸入）狀態，最后達到 completed（已完成）、failed（失敗）或者 canceled（已取消）這幾個終止狀態之一。
優勢與應用場景
A2A 協議的優勢很明顯：
- 互操作性：不同框架的代理相互通信不再是難題，打破了技術壁壘。
- 標準化：統一接口讓集成變得簡單，減少了許多繁瑣復雜的適配工作。
- 企業就緒：在設計時就充分考慮安全性和可擴展性，能應對企業級應用的嚴格要求。
- 靈活適應：多種內容類型和交互模式的支持，讓它能適應各種不同的業務場景。
應用場景也超廣泛，比如構建多代理系統，讓各個有不同專長的代理一起發光發熱；集成不同供應商的 AI 解決方案，打造更強大的智能系統；在需要分布式智能處理的企業級應用場景里大展身手。
A2A 與 MPC 的區別
如果把AI智能體比作人類社會的成員。
MCP（模型上下文協議）就是給每個成員配備的“瑞士軍刀”——它定義了如何快速調用外部工具（如天氣查詢、地圖導航），讓AI像熟練使用工具的工匠一樣獨立完成任務。
而A2A（智能體協作協議）則是建立城市交通網，讓不同工匠組成協作網絡：擅長機票比價的Agent能將最優方案自動傳遞給酒店專家，預算管家實時審核開支，整個過程如同交響樂團般默契。
二者的核心差異在于，MCP解決的是“單兵作戰能力”，通過標準化接口讓AI流暢使用計算器、數據庫等工具，如同士兵配備精良裝備；A2A構建的是“軍團作戰體系”，制定智能體間的協作規則，允許不同廠商開發的AI像跨國企業部門般分工配合。
在旅行規劃場景中，MCP讓單個AI能查天氣、算匯率，而A2A使規劃AI自動協調航班專家、酒店管家、活動策劃等多個AI，最終輸出完整行程方案。
這對組合正在重塑AI生態——MCP是智能體的“生產力工具”，A2A是“生產關系革命”，當裝備精良的士兵組成現代化軍隊，AI才能真正從聊天玩具進化為改變世界的數字勞動力。
