MCP vs A2A：解读新兴AI通信协议，理解多智能体协作未来

理解新兴的通信协议：MCP 与 A2A

近日，谷歌发布了一项名为 A2A（Agent2Agent）的开放协议，旨在为日益复杂的多智能体系统间的通信制定规范。这一消息在科技领域引起了不小的反响。这背后究竟意味着什么？它与此前已有的 MCP（模型上下文协议）又是什么关系？

为了更好地理解这两者，我们不妨梳理一下它们各自的特点以及潜在的互补之处。

我们可以将 MCP (Model Context Protocol) 理解为一座精心设计的桥梁。它的核心目标是让以大型语言模型（LLM）为基础的程序，能够安全、有效地访问和利用各种数据资源。

MCP 主要包含以下几个部分：

MCP Host: 这是发起请求的核心程序，通常就是一个希望借助外部数据来增强能力的大型语言模型。值得注意的是，当 MCP 与 A2A 结合讨论时，一个 A2A 语境下的“智能体”（Agent），其角色就相当于这里的 MCP Host。
MCP Client: 负责与服务器建立并维持一对一连接的客户端组件。
MCP Server: 一种轻量级的程序，每一个 Server 都通过标准化的 MCP 协议，对外提供特定的能力或数据接口。
数据源: 这些是 MCP Server 可以访问的信息来源，既可以是本地数据源（如计算机上的文件、数据库），也可以是远程数据源（如通过 API 访问的外部系统）。

简而言之，MCP 侧重于让单个智能核心（MCP Host）能够顺畅地接入和使用分散的数据。

相比之下，新提出的 A2A (Agent2Agent) 协议，则将目光投向了多个智能体之间的互动与协作。

在那些需要多个智能体共同完成任务，但又不必实时共享所有内部状态的应用场景中，A2A 旨在提供一套标准的通信框架。根据设计，通过 A2A 协议进行通信的智能体（它们本身可以被视为 MCP Hosts）将能够实现：

从功能上看，A2A 似乎是对 MCP 在多智能体交互场景下的一种补充和扩展。我们可以设想这样一种未来：每个智能体内部通过 MCP 访问数据，而智能体之间则通过 A2A 进行沟通与协作。

然而，也有观点认为，MCP 的设计者或许早已规划了类似 A2A 的远景，意图通过其“工具”机制逐步实现智能体能力的暴露与交互。

随着这两个协议的不断演进和完善，它们的功能边界可能会逐渐模糊。未来，我们或许会见证一场关于主导标准的良性竞争，最终推动整个多智能体系统领域走向更加成熟和规范化的未来。