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探索MCP與A2A協(xié)議如何共同塑造Agent生態(tài)的未來，本文深入分析了這兩種技術(shù)如何使AI智能體從單一工具演變?yōu)槟軌蚩鐝S商協(xié)作的“同事”，并預(yù)示著軟件工程領(lǐng)域的一場新變革。

還沒來得及消化MCP（《5000字詳解科技圈爆火的MCP》）帶來的沖擊，谷歌又放出了更震撼的技術(shù)拼圖。昨天Agent-to-Agent協(xié)議（A2A）宣布開源，這項讓不同AI智能體實現(xiàn)「跨廠商組隊」的技術(shù)，與MCP可以互補協(xié)同，滿足大家對Agent的究極想象。

至此，AI不再只是執(zhí)行命令的「工具人」——它們開始像真正的同事般組建項目組：財務(wù)Agent自動聯(lián)動法務(wù)Agent審核合同，營銷Agent實時協(xié)調(diào)設(shè)計Agent迭代方案，底層MCP服務(wù)則如同專業(yè)工具箱被精準(zhǔn)調(diào)用……

更重要的是，這會不會開啟任務(wù)委托給智能而非軟件的變化？

一、A2A ：會“加微信”的智能體

A2A通過一套標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議讓不同出身（研發(fā)公司）和背景（技術(shù)框架）的Agent能互相溝通、協(xié)作，共同完成復(fù)雜任務(wù)，從“工具”進化成“同事”。

不同的Agent之間怎么干活呢？這里還涉及到Agent之間的身份區(qū)別。Clien Agent和 Remote Agent。終端用戶只面對Clien Agent，剩下的活，Clien Agent會找擅長各個技能的Remote Agent完成。就像甲方發(fā)標(biāo)給總集成，總集成招募每個模塊的分包服務(wù)商一起做個大項目。

具體而言，A2A通過4大機制和模塊設(shè)計保障不同Agent一起和諧的干活。

能力發(fā)現(xiàn)：技能說明書

Agent Card。該協(xié)議通過能力發(fā)現(xiàn)機制實現(xiàn)代理間的智能匹配，每個代理均可通過JSON格式的“Agent Card”公開自身技能，例如“財務(wù)數(shù)據(jù)分析”“物流時效預(yù)測”或“多模態(tài)內(nèi)容生成”，如同數(shù)字名片般展示其擅長的任務(wù)類型、接口地址和權(quán)限要求。

在A2A協(xié)議下， 每個Agent都會生成一張“能力說明書”，用JSON格式寫成，里面寫著它能做什么、擅長什么。比如：

• “我叫財務(wù)助手，能處理稅務(wù)問題，支持文本和表格輸入，需要API密鑰認證。”
• “我叫設(shè)計師助手，能生成圖片和視頻，支持用戶上傳素材?！?/li>

當(dāng)你問自己的Agent一個復(fù)雜問題，比如“幫我找適合的房源并裝修設(shè)計”，Agent會查看其他Agent的“代理卡”，找到擅長找房源的“房產(chǎn)助手”和擅長設(shè)計的“裝修助手”，然后聯(lián)系它們。//任務(wù)管理：件件有著落，事事有回響

任務(wù)管理模塊是A2A區(qū)別于傳統(tǒng)API的核心創(chuàng)新。協(xié)議將“任務(wù)”定義為具有完整生命周期的對象，從創(chuàng)建、執(zhí)行到終結(jié)均納入統(tǒng)一管理框架。

具體包含兩個部分：

1）任務(wù)生命周期。每個任務(wù)都有從“創(chuàng)建”到“完成”的階段，比如：

（1）即時任務(wù)：比如問“今天天氣如何？”，遠程Agent立刻返回結(jié)果。

（2）長期任務(wù)：比如“幫我分析季度財報”，可能需要幾個小時，期間會不斷同步進度：

• “數(shù)據(jù)已加載，正在計算……”
• “圖表生成完成，需要人工審核?！?/li>
• “任務(wù)完成，生成報告附件。”

2）工件（Artifact）。任務(wù)完成后產(chǎn)生的結(jié)果，可能是文本、圖片、表格等。比如分析財報后生成的PDF報告。就像你在公司發(fā)起一個項目，項目經(jīng)理（客戶端Agent）分配任務(wù)給各部門（遠程Agent），實時跟蹤進度，最后匯總成果。//協(xié)作：Agent之間互相“發(fā)微信”

Agent之間先互相認識，加個好友。當(dāng)要一起干活的時候，agent之間可以互相“發(fā)微信”商討怎么干活。Agent之間可以傳遞：

• 上下文：比如“用戶需要的房源在市中心，預(yù)算200萬”。
• 中間結(jié)果：比如“房產(chǎn)助手找到了5套房，已標(biāo)注在地圖上”。
• 指令：比如“請根據(jù)用戶喜好調(diào)整裝修風(fēng)格為現(xiàn)代簡約”。

就像團隊開會時，項目經(jīng)理（客戶端Agent）協(xié)調(diào)設(shè)計師、程序員等（遠程Agent），大家互相傳遞信息，共同完成項目。//用戶體驗協(xié)商：自動“適配”你的設(shè)備和需求

Agent之間傳遞的消息，允許客戶端和遠程代理協(xié)商所需的正確格式協(xié)商。假設(shè)消息是一個“智能快遞箱”：每個箱子里裝著不同類型的包裹（文字、圖片、視頻等），并且貼了明確的標(biāo)簽（比如“4K視頻包裹”“醫(yī)療CT掃描件”）。當(dāng)快遞員（遠程代理）送貨時，會和收件人（客戶端代理）商量：“您家門口的智能快遞柜有高清屏幕嗎？我?guī)У倪@個3D模型包裹需要AR眼鏡才能拆封，如果沒有我就轉(zhuǎn)換成2D平面圖”。

這種對話機制讓雙方能根據(jù)用戶設(shè)備自動調(diào)整內(nèi)容，比如：

• 如果用戶用手機訪問，可能優(yōu)先顯示簡潔的圖文；
• 如果用電腦，可以展示復(fù)雜的表格或視頻。
• 如果用戶設(shè)備支持iframe（嵌入網(wǎng)頁），就用它展示動態(tài)內(nèi)容，否則換成靜態(tài)圖片。

就像你點外賣，App會根據(jù)你的手機屏幕自動調(diào)整圖片大小，或根據(jù)你的偏好推薦“少辣”選項。

整體的運轉(zhuǎn)邏輯，谷歌還在官網(wǎng)放出了一個通過 A2A 協(xié)作，招聘軟件工程師的案例。

在 Agentspace 這樣的統(tǒng)一界面中，用戶（例如招聘經(jīng)理）可以委托其代理尋找符合職位列表、工作地點和技能要求的候選人。然后，代理會與其他專業(yè)代理互動，以尋找潛在候選人。用戶收到這些建議后，可以指示其代理安排進一步的面試，從而簡化候選人尋找流程。面試流程完成后，可以聯(lián)系另一位代理協(xié)助進行背景調(diào)查。

目前有50多家企業(yè)都支持了A2A，都是各個領(lǐng)域如雷貫耳的存在。不過OpenAI和Anthropic不在其中。

二、A2A+MCP

縱橫交錯構(gòu)成完整Agent生態(tài)不可避免地會將A2A與MCP聯(lián)想，兩者是競爭替代還是不同的技術(shù)路徑？谷歌自己回答是互補，“智能體應(yīng)用需要 A2A 和 MCP。我們建議工具使用 MCP，代理使用 A2A”。

事實上，兩者的確各有側(cè)重。如果解決一個問題需要一個團隊，MCP解決的是縱向上的單個Agent知識深度和工具豐富度，提升員工能力上限；A2A解決的是橫向上多Agent協(xié)同辦公，讓不同工種協(xié)同作戰(zhàn)。

可以說MCP是賦予智能體“生存技能”，A2A則是教會它們“社會化生存”。兩者交叉，極大程度上完整了大家對Agent運轉(zhuǎn)邏輯的想象，不少人甚至把今年稱為Agent的元年。

具體來看??

MCP的核心價值在于消除工具使用的認知壁壘 。傳統(tǒng)AI系統(tǒng)需要開發(fā)者明確告知“遇到Excel文件時調(diào)用表格處理函數(shù)”，而MCP讓智能體通過圖標(biāo)、界面布局等上下文信息自主關(guān)聯(lián)工具——就像人類看到螺絲刀自然聯(lián)想到擰螺絲。這種能力使得單個智能體能夠快速適應(yīng)新環(huán)境，例如在從未接觸過的企業(yè)系統(tǒng)中，依然能通過觀察界面元素推測出“提交按鈕”的功能。

而A2A的突破在于構(gòu)建智能體間的協(xié)作網(wǎng)絡(luò) 。它不關(guān)心單個智能體如何完成任務(wù)，而是定義了一套群體協(xié)作的規(guī)則：如何發(fā)現(xiàn)隊友、如何分配任務(wù)、如何同步進度。這類似于人類職場中的分工體系——設(shè)計師不需要懂代碼，只需向工程師說明需求；法務(wù)專員不必理解算法，但能快速審核合同條款。當(dāng)MCP讓每個智能體成為“多面手”，A2A則讓它們學(xué)會在群體中找準(zhǔn)定位，通過互補形成超個體能力。

不過。這里產(chǎn)生一個問題——為什么不能一個Agent調(diào)用所有server？就像把所有人的技能都加在一個人身上一樣？

試圖讓單一Agent直接調(diào)用海量MCP服務(wù)是不現(xiàn)實。如同要求一名工程師同時精通芯片設(shè)計、建筑力學(xué)和分子生物學(xué)——看似全能實則低效臃腫。A2A通過引入專業(yè)Agent層實現(xiàn)能力解耦：每個專業(yè)Agent如同垂直領(lǐng)域的“技能膠囊”，封裝特定領(lǐng)域的MCP調(diào)用邏輯（如稅務(wù)計算Agent內(nèi)置全球稅法數(shù)據(jù)庫接口）。

當(dāng)用戶需要跨國財報分析時，綜合Agent只需向“財務(wù)專家Agent”發(fā)起請求，后者自動調(diào)度底層的匯率轉(zhuǎn)換、稅法解析等MCP服務(wù)，最終返回精煉結(jié)論。這種分層設(shè)計既避免了綜合Agent陷入API調(diào)用的泥潭，又讓專業(yè)Agent能持續(xù)優(yōu)化垂直場景的效能（如緩存高頻數(shù)據(jù)、預(yù)加載行業(yè)模型），本質(zhì)上是用軟件工程的模塊化思維，將“萬物互聯(lián)”的愿景轉(zhuǎn)化為可落地的協(xié)作拼圖。

但兩者之間有交叉的地帶，A2A 和 MCP 在一起采用的時候，Remote Agent 同時扮演還MCP 的 Host/Client，如果把所有的 Agent 都當(dāng)做是 MCP 的 Host/Client，是否MCP一種協(xié)議也能完成所有的協(xié)同？

對于相對簡單的任務(wù)的確如此，但谷歌在官網(wǎng)中也有介紹，A2A更擅長長期復(fù)雜任務(wù)，沒個兩三天搞不定的那種，這種就依賴于Agent之間的相互通信。

API：別爭了，我覺得你倆都是我的子集

三、當(dāng)軟件“活”過來：從工具到同事

MCP+A2A的意義遠不止于此。以一家跨國電商為例，當(dāng)銷售部門的智能體發(fā)現(xiàn)某個爆款商品庫存告急時，它能通過A2A自動調(diào)用倉儲系統(tǒng)的物流智能體計算補貨周期，同時聯(lián)動人力資源智能體調(diào)整客服排班。整個過程無需預(yù)先設(shè)計接口，而是基于動態(tài)的任務(wù)協(xié)商。

這本質(zhì)上帶來的想象是，A2A與MCP的疊加效應(yīng)，或許引發(fā)整個軟件工程的體系化變革——功能不僅僅是調(diào)用，現(xiàn)在需要協(xié)商——任務(wù)委托給智能而非軟件。

在傳統(tǒng)開發(fā)中，功能實現(xiàn)依賴預(yù)先編寫的邏輯鏈條——如果用戶點擊A，則觸發(fā)B，再跳轉(zhuǎn)到C。但智能體生態(tài)下，軟件的行為由實時協(xié)商決定。以客服系統(tǒng)為例，當(dāng)用戶抱怨物流延遲時，智能體可能自主組合“情感分析→運單追蹤→賠償政策查詢→工單生成”的流程，甚至調(diào)用外部法律顧問智能體評估風(fēng)險。這種動態(tài)工作流的背后，是MCP提供的工具泛化能力與A2A支持的資源調(diào)度能力的深度融合。

這種轉(zhuǎn)變對開發(fā)者提出了全新要求。過去我們編寫代碼，現(xiàn)在我們需要定義智能體的能力邊界與協(xié)作規(guī)則 。例如物流智能體只需聲明“我能預(yù)測運輸時效（誤差率<3%）”，而無需暴露路徑優(yōu)化算法；設(shè)計智能體可以公開“支持3D建模渲染”，但隱藏GPU資源占用的細節(jié)。這類似于人類社會的專業(yè)分工——我們不需要知道廚師如何控制火候，只需相信他能端出美味菜肴。

這不僅是技術(shù)的迭代，更是認知的升級。開發(fā)者需要學(xué)會像“團隊管理者”一樣思考——不是事無巨細地控制每一步操作，而是設(shè)定目標(biāo)、建立規(guī)則、培育協(xié)作文化。未來的軟件系統(tǒng)或許不再有“最終版本”，而是像生物體一樣持續(xù)進化。當(dāng)某天，你的智能體同事主動建議優(yōu)化代碼架構(gòu)時，請不要驚訝——那只是這個新時代的日常。

當(dāng)然，狀態(tài)管理、推理開銷導(dǎo)致的資源消耗以及授權(quán)和可審計性等等復(fù)雜問題，都要重新看待了。

不過，這能阻擋一個完美Agent生態(tài)建成嗎？