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隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，MCP（Model-Connect Protocol）和A2A（Agent-to-Agent）協(xié)議逐漸成為行業(yè)關(guān)注的焦點。這兩個協(xié)議分別由Anthropic和谷歌推出，旨在提升智能體與外部工具、數(shù)據(jù)源及API資源的連接效率，以及實現(xiàn)不同智能體之間的直接互通與協(xié)作。本文將深入探討MCP和A2A的定義、原理及其在Agent開發(fā)中的應(yīng)用，分析它們?nèi)绾瓮苿又悄荏w搭建的效率提升，并展望未來可能的發(fā)展趨勢。

一、MCP和A2A是什么？

1. MCP是什么？

是海外大模型巨頭Anthropic公司在今年2月推出的一個協(xié)議，這個協(xié)議的主要目的，是讓智能體與外部工具、數(shù)據(jù)源及API資源的連接問題變得更加簡單。例如，通過MCP協(xié)議，AI模型可以安全訪問數(shù)據(jù)庫、調(diào)用API或操作特定工具，類似于“AI使用工具箱”的標(biāo)準(zhǔn)化接口；簡單一點理解，就是以前我搭建一個agent的時候，需要對接很多的API（比如搜索引擎API）以及外部工具（比如文檔編輯器、圖表可視化組件、網(wǎng)頁預(yù)覽工具等），每一個對接項目都需要研發(fā)一個一個的對接，并且市面上的每一個開發(fā)者都需要重復(fù)一遍這樣的過程；

MCP實現(xiàn)了一個事情，讓所有的API、工具、數(shù)據(jù)源能夠按照統(tǒng)一的協(xié)議“改造”，只要經(jīng)過一次“改造”，這些工具都可以被開發(fā)者直接調(diào)用，這樣就達(dá)成如下的效果：

1. 開發(fā)者可以不用投入太多開發(fā)成本就快速的擁有一堆可以使用的API，可以使用的API變多了，使用API的開發(fā)成本也降低了；
2. 不用每一個開發(fā)者每次對接的時候都要開發(fā)一遍，只要經(jīng)過協(xié)議“改造”，這些資源就可以被直接使用；

形象一點講，MCP定義了一個統(tǒng)一的“充電插頭”，讓API、數(shù)據(jù)源、外部工具這些“充電線”連接到同一個插頭，這樣，開發(fā)者就只需要對接插頭就可以使用很多的充電線，而不用每一個充電線對接一個插頭。

2. A2A是什么？

A2A是谷歌2025年4月最近公開的一個協(xié)議，它能夠?qū)崿F(xiàn)不同的智能體之間能夠?qū)崿F(xiàn)直接互通，讓智能體之間能夠協(xié)作起來解決多任務(wù)的問題。

那么我們怎么去理解A2A和MCP之間的關(guān)系，概括起來講，他們兩個本質(zhì)上，都是在解決智能體搭建的效率問題，MCP是讓搭建單個Agent的效率變得更高，而A2A是讓多個Agent能夠連接起來，形成一個能力更加強(qiáng)大的Agent。

這其中的詳細(xì)邏輯是，MCP解決了搭建單個Agent需要的API、數(shù)據(jù)源、外部工具的對接效率問題，但是事實上每一個解決單點應(yīng)用問題的Agent其實也是一個“應(yīng)用能力單元”，它可以也像API一樣被繼續(xù)使用，因此Agent之間需要一個連接協(xié)議，讓他們能夠快速的通訊，因此出現(xiàn)了A2A協(xié)議。

二、從更上一層的角度理解MCP和A2A

MCP和A2A都是在解決Agent應(yīng)用的開發(fā)問題，為了更加系統(tǒng)的理解他們，我們從搭建Agent需要的核心要素這個角度出發(fā)，從更上一層去了解，MCP和A2A處于Agent開發(fā)的哪個位置，從而也理解以后可能得走向是什么樣的，我把Agent開發(fā)的核心要素和目前火熱的概念如MCP、A2A、computer use、推理模型等聯(lián)系在一起如下圖：

1. Agent開發(fā)的4個關(guān)鍵要素

個人認(rèn)為，搭建一個Agent的核心要素應(yīng)該包括：大模型、技能、知識庫、規(guī)劃 這4個部分。

1.大模型：大模型是這個Agent的底座能力，可能解決Agent60%的基礎(chǔ)能力，但是，現(xiàn)階段的大模型并不是萬能的，它只具備生成和思考的能力，并不一定具備執(zhí)行的能力，比如大模型本身不具備搜索能力，不具備瀏覽器和可視化組件能力，因此它需要搭配技能來使用；

2.技能：Agent搭建的技能都是一些技術(shù)和產(chǎn)品能力，其中包括如下幾種情況；

①有對外開放的API、數(shù)據(jù)源、工具，這些屬于企業(yè)有開源，或者需要付費接入的資源，開發(fā)者能夠直接接入和使用，但是存在的問題就是開發(fā)者接入和使用這些資源會比較繁瑣，工作量很大，因此誕生了MCP協(xié)議，解決統(tǒng)一對接的問題；

②但是還有很多的資源，企業(yè)是完全閉源沒有對外開放的，比如公眾號的文章、小紅書的筆記、淘寶的商品等，官網(wǎng)為了鞏固自己的數(shù)據(jù)壁壘不對外開放，但是開發(fā)者需要這種資源，因此出現(xiàn)了computer use的技術(shù)；

③最后，考慮到Agent其實也是一個能力單元，多個agent可以形成更強(qiáng)大的Agent，但是agent之間連接存在問題，所以出現(xiàn)了A2A協(xié)議。

3.知識庫：制約Agent搭建的另一個重要的因素是知識庫，因為垂直應(yīng)用場景需要行業(yè)知識庫；

4.規(guī)劃：最后一點，怎么結(jié)合業(yè)務(wù)和用戶場景的需求，并整合大模型、技能、知識庫的資源，形成業(yè)務(wù)流或者工作流，解決應(yīng)用場景問題，規(guī)劃環(huán)節(jié)可能更多體現(xiàn)的是產(chǎn)品工程設(shè)計的能力。

2. 如何看待未來4個要素未來可能的發(fā)展趨勢？

根據(jù)這張框架圖，并結(jié)合最近的一些行業(yè)動態(tài)，個人覺得未來Agent的4個要素可能的發(fā)展趨勢如下：

1.大模型未來可能會直接整合技能：比如最近我們看到OpenAI和Deepseek推出的最新模型已經(jīng)能夠支持搜索、文檔處理等技能，大模型本身也在直接支持各種API和工具，雖然目前支持的技能還比較少，但是長期看，隨著支持的越來越多，可能大模型本身就解決了技能的問題；

2.把規(guī)劃的問題也交給模型：現(xiàn)在的Agent的規(guī)劃基本還是依靠人工來設(shè)計，很考驗產(chǎn)品經(jīng)理和技術(shù)的業(yè)務(wù)理解能力和工程設(shè)計能力，但是像Manus這類的產(chǎn)品，現(xiàn)在已經(jīng)支持直接通過模型解決規(guī)劃問題，未來可能更多的場景規(guī)劃并不需要人工來設(shè)計，更多的交給模型；

3.知識庫生態(tài)的構(gòu)建和連接：MCP和A2A解決的是技能生態(tài)構(gòu)建和連接效率的問題，下一個Agent的難題可能就在知識庫，所以知識庫生態(tài)的構(gòu)建和連接問題，或許會是MCP和A2A之后的下一個統(tǒng)一協(xié)議的方向。

三、MCP和A2A將帶來哪些行業(yè)機(jī)會？

1. 對于騰訊、阿里、字節(jié)等大廠而言

MCP和A2A對于大廠而言，將會在PAAS層和SaaS層帶來一些新的競爭方向，其中包括：

1.在PAAS層：大廠可能會盡快構(gòu)建自己的MCP平臺，構(gòu)建Agent搭建需要的技能和工具生態(tài)，他們可以將大量的API通過支持MCP協(xié)議之后放到平臺中，讓更多的開發(fā)者使用，幫助開發(fā)者更容易的開發(fā)出Agent；比如我們看到騰訊云和阿里百煉目前已經(jīng)在平臺內(nèi)支持MCP服務(wù)的能力，整合MCP服務(wù)資源，同時支持開發(fā)者自定義MCP服務(wù)；

2.在SaaS層：一方面可以利用MCP和A2A的能力，讓自家的看家AI應(yīng)用支持更加強(qiáng)大的應(yīng)用能力，包括通過MCP支持多種技能，以及通過A2A構(gòu)建超級Agent；另一方面，也可以更容易的搭建Agent平臺；

2. 對于創(chuàng)業(yè)者而言

1.MCP服務(wù)平臺：創(chuàng)業(yè)者當(dāng)然也可以作為MCP服務(wù)資源的整合者，通過整合市面上的MCP服務(wù)，構(gòu)建MCP服務(wù)平臺，為中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)者提供MCP接入的服務(wù)；

2.自己整合MCP資源開發(fā)AI應(yīng)用：同樣，中小企業(yè)也可以自己整和可以內(nèi)用的MCP服務(wù)，為企業(yè)自己所用，構(gòu)建更強(qiáng)大的AI應(yīng)用。