快速理解 MCP 与 A2A 协议的关系，它们如何协作构建复杂AI系统

近期关于MCP协议的讨论非常热门，主要因为通过MCP协议通过标准化接口为 AI 应用与外部数据源建立统一交互通道，这使得大模型可以与外部数据源或工具进行交互，从而实现各种专业场景下的智能应用。关于如何实现MCP的架构，在上一篇《如何用Spring AI构建MCP Client-Server架构》中已经做了详细介绍。今天我们结合MCP协议聊一下最近另一个更新的协议：A2A（Agent2Agent）协议。

什么是A2A，什么是MCP？

MCP是由Anthropic提出并于2024年11月开源的通信协议，旨在标准化大型语言模型与外部数据源和工具的交互方式，为LLM提供上下文和工具支持。在MCP协议，一些专业工具、软件、系统都可以向大模型提供服务支持，这样用户在大模型交互的时候，就能支持更丰富的能力专业能力。

A2A也是一个开源通信协议，由谷歌推出，旨在为不同系统和平台中的智能体提供标准化的交互方式。智能体是能够执行特定任务的AI实体，A2A确保这些智能体通过一致的标准进行通信和协作，实现跨平台协同工作。A2A的目标是使多个AI Agent能够共同完成任务，而不直接分享它们的内部记忆、思维或工具。

A2A与MCP的关系

MCP和A2A都是用于当下AI平台中的通信协议，那他们有什么区别呢？A2A的推出是与MCP竞争还是互补呢？

下面这张图很好的诠释了他们之间的关系：

从图中可以看出，MCP和A2A都是为了解决AI平台中的通信问题，但是MCP是针对大模型与外部数据源和工具的通信，而A2A是针对不同系统和平台中的智能体之间的通信。所以，他们并不是取代关系，而是互补与协作关系，MCP面向于专业工具提供了能力链接，而A2A则面向不同复杂场景的智能体提供了能力链接，可以用来联动多个不同的智能体来组建更复杂的AI系统。

A2A与MCP的协作思考

A2A和MCP可以通过互补协作的方式来构建多智能体系统，利用大模型+专业工具+智能体来提供强大的复杂功能。

那么它们要如何协作来实现呢？下面关于A2A和MCP的协作机制的一些思考：

角色分工

A2A：作为智能体间的通信协议，负责任务分配、状态同步和协作管理。A2A通过“Agent Card”发现智能体的能力，并协调多个智能体完成复杂任务。
MCP：作为工具和数据集成协议，为单个智能体提供访问外部资源（如数据库、API、知识库）或工具调用的能力，增强智能体的功能。

工具调用

A2A可以调用MCP作为一种“工具服务”。例如，当一个智能体需要外部数据时，A2A将任务分配给该智能体，智能体通过MCP协议与外部资源交互，获取结果后通过A2A返回给其他智能体。
A2A的任务管理机制（支持异步任务和状态查询）与MCP的上下文提供能力结合，确保任务执行的连贯性和数据流畅性。

任务管理

A2A管理任务从创建到完成的整个生命周期，包括任务分解、分配和结果汇总。
MCP在任务执行过程中，为智能体提供动态上下文（如系统提示、外部数据）或工具调用支持，确保任务所需的信息和功能实时可用。

例如，A2A可以监控任务进度，而MCP处理智能体与外部系统的实时交互。

安全保障

A2A提供企业级认证和授权机制，确保智能体间通信的安全性。
MCP（最新版本）也支持认证改进，保障工具调用和数据访问的安全性。
两者结合时，A2A的通信安全机制可以覆盖MCP的工具调用，确保端到端的安全性。

小结

本文介绍了最近AI应用领域最热门的MCP和A2A协议概念并分析了它们之间的关系。同时展开做了一些构建AI应用系统的架构思考，目前还没有具体的实践，后续有具体应用会再继续分享。感谢阅读，欢迎留言交流。