搞技术的人都知道，AI Agent浪潮正席卷而来，各种基于AI Agent的应用不断涌现。但作为技术人，我们更关注这些应用背后的运作机制，尤其是这些智能Agent是如何协同工作，与外部工具、数据以及用户进行交互的。今天，咱们就来聊聊其中两个关键的协议：A2A（Agent-to-Agent）和MCP（Model Context Protocol），看看它们到底有啥用，为什么在这个领域中缺一不可。

一、AI Agent协作面临的困境

先给大家举个例子，假如我们开发了一个超智能的旅行规划Agent应用，它能帮你规划行程、预订机票酒店，还能处理各种突发状况。这个主Agent在工作时，需要调用各种各样的“帮手”，比如查天气的API、订机票的平台接口、翻译服务以及地图服务等。同时，它可能还得和其他“专业Agent”合作，像专门处理签证问题的Agent，还有推荐当地美食的Agent。

可问题来了，如果每个工具和Agent都有自己独特的“沟通方式”，也就是接口规范和数据格式不一样，那主Agent就得像个语言学家一样，学会N种“语言”，适配N套逻辑。这不仅大大增加了开发的难度，降低了开发效率，还会让整个生态变得七零八落，难以形成有效的合力。这就是为什么标准化协议如此重要，它就像是不同组件之间沟通的“通用语言”，能让它们顺畅地交流与协作。在Agentic应用场景中，有两种关键的交互模式，分别需要不同的协议来支持，这就是MCP和A2A。

二、MCP：为Agent和工具打造的“通用语言”

（一）认识“工具”在Agent世界中的角色

在Agent的世界里，“工具”是指那些功能比较单一、输入输出结构明确、行为可预测的组件。比如说调用一个数学计算函数，在数据库里查询特定信息，或者执行像查天气这样的API调用。这些操作都有固定的模式，只要给它们明确的指令（输入），就能得到相应的结果（输出） 。

（二）MCP的核心作用

MCP，也就是Model Context Protocol，它就像是Agent和工具之间沟通的“普通话”，目标是把“Agent调用工具”这个过程标准化。很多人对“Function Calling”这个概念可能比较熟悉，像OpenAI的GPT系列大模型就支持它，允许在调用模型时定义外部函数（也就是工具），模型能判断什么时候该调用哪个函数，并生成符合要求的参数。MCP其实就是把这种“Function Calling”的能力进行标准化和通用化。这带来了很多好处：

  • 跨模型/框架兼容：不管你用的是哪个大模型，或者哪个Agent框架（比如LangChain、LlamaIndex等），调用工具的方式都能趋于一致。这样一来，开发者就不用为了不同的框架和模型，反复学习不同的工具调用方法。
  • 促进工具生态繁荣：对于工具提供者（比如天气API服务商）来说，只要按照MCP标准提供接口，就能轻松被各种Agent应用集成，这无疑会促进工具生态的丰富和发展。
  • 降低开发复杂度：开发者不用再为对接各种各样的工具接口而头疼，可以把更多精力放在Agent的核心逻辑开发上。

下面通过一段伪代码示例，看看MCP是如何实现Agent和工具交互的：

// Agent 发送给 MCP 兼容的工具执行器的请求 { "protocol": "MCP/1.0", "tool_id": "calculator_v1", "operation": "add", "parameters": { "operand1": 2, "operand2": 2 } } // 工具执行后返回给 Agent 的结果 { "protocol": "MCP/1.0", "request_id": "...", // 对应请求的 ID "status": "success", "result": { "value": 4 } }

从这段代码可以看出，通过MCP进行交互，输入和输出都非常结构化，清晰明了。随着越来越多的平台和框架采用MCP，这种标准化的工具调用方式会成为Agent应用开发的重要基础。

三、A2A：开启Agent间智能协作的“对话模式”

虽然MCP解决了Agent和工具之间的沟通问题，但这还远远不够。Agent的强大之处在于它的自主性、推理能力以及处理复杂、开放式任务的能力。这就意味着，Agent之间，或者Agent和用户之间，需要更灵活、更像日常“对话”的交互方式，而A2A（Agent-to-Agent）协议就是为此而生的。

（一）A2A关注的重点

A2A是一个应用层协议，它的核心目的是让Agent能够像真正的智能体一样进行协作，而不是像使用工具那样简单地进行“请求 – 响应”交互。这种协作通常包括以下几个方面：

  • 开放式对话：不再局限于简单的一问一答，而是可能有多轮交流，并且对话内容会不断变化和发展。
  • 意图理解与协商：Agent需要理解对方的意图，甚至通过协商来达成共同的目标。
  • 计划调整：在协作过程中，根据新获取的信息或者对方的反馈，Agent可能需要调整自己的计划。
  • 非结构化信息交互：交互过程中可能会包含自然语言、图片等多种形式的信息。

（二）A2A在实际场景中的应用

还是以汽车修理铺为例，假设有几个“AI修理工”（Agent）在这个修理铺工作，他们需要使用各种工具（像千斤顶、万用表、扳手等）。

  • MCP的应用场景：当AI修理工需要精确操作工具时，比如“把平台升高2米”“将扳手向右旋转4毫米”，这种结构化的指令交互就适合用MCP，AI修理工通过MCP调用这些工具的接口。
  • A2A的应用场景：当用户和Agent交互时，比如用户对AI修理工说：“我的车发出嘎啦嘎啦的响声。”这不是一个结构化的指令，需要通过对话来进一步了解问题。AI修理工可能会回应：“能发一张左前轮的照片给我吗？”“我注意到有液体泄漏，这种情况持续多久了？”这种不断补充信息、调整计划的对话，就是A2A发挥作用的地方。另外，Agent之间的协作也会用到A2A，比如一个AI修理工向专门负责采购零件的AI Agent请求：“帮我查一下XX型号的刹车片有没有货，价格多少，多久能到？”这同样需要沟通和协商，也适合用A2A协议。

A2A的价值就在于，它让Agent之间能够进行更高级的、基于理解和协商的协作，而不是简单地把对方当作一个函数来调用。

四、A2A与MCP相辅相成

通过前面的介绍，大家应该能看出来，A2A和MCP并不是相互竞争的关系，它们是互补的。

  • MCP的优势在于“调用”：它把Agent对结构化工具和资源的调用进行了标准化，为整个生态构建了底层能力基础。
  • A2A的优势在于“协作”：它支持Agent之间、Agent与用户之间进行更灵活、更智能的对话式交互。

对于一个复杂的Agentic应用来说，既需要MCP来高效地调用各种基础工具和服务，也需要A2A来实现Agent之间以及与用户的智能协作。就像在汽车修理铺里，AI修理工既需要MCP来操作扳手等工具，也需要A2A来和客户沟通、与零件供应商Agent协调，两者结合才能完成复杂的维修任务。

五、技术实现思路

有一种有趣的技术实现思路，就是将A2A Agent模型化为MCP资源，通过一个叫做AgentCard的东西来表示。这是什么意思呢？其实就是把每个支持A2A协议的Agent，都看作是一种特殊的“资源”。这个资源的“接口描述”（也就是AgentCard）包含了它的身份标识、能力范围（比如“擅长汽车故障诊断”“能预订机票”），最重要的是，还包含了它的A2A通信端点和协议规范。

这样一来，主Agent或编排框架（Orchestrator）就能实现以下操作：

  • 发现：借助类似MCP的机制（或者对MCP进行扩展），发现有哪些A2A Agent可用，就像发现普通工具一样，它可以读取这些Agent的AgentCard 。
  • 切换协议：当主Agent决定需要与某个A2A Agent进行复杂协作（而不是简单的工具调用）时，它会根据AgentCard里的信息，切换到A2A协议，与目标Agent建立连接并开始“对话”。

下面这个流程展示了Orchestrator是如何根据任务需求，在MCP（调用工具服务）和A2A（与协作Agent对话）之间灵活切换的：

  1. 用户向主Agent/编排器提出“帮我修车，车有异响”的请求（通过某种接口）。
  2. 主Agent/编排器查找可用的诊断工具和修理Agent，MCP资源注册中心返回工具列表和A2A_Agent的AgentCard。
  3. 主Agent/编排器通过MCP调用“运行车辆诊断程序”。
  4. 收到MCP响应的“诊断报告”。
  5. 根据AgentCard，主Agent/编排器发起A2A对话：“收到诊断报告，发现XX问题，你有什么建议？”
  6. 协作Agent回应：“需要更多信息，比如异响发生的频率？”
  7. 主Agent/编排器可能会向用户询问：“修理师傅问异响发生的频率？”
  8. 用户回答：“大概每天早上冷启动时”。
  9. 主Agent/编排器将用户的回答转达给协作Agent：“用户说大概每天早上冷启动时” （A2A对话）。
  10. 协作Agent回应：“明白了，建议更换YY零件，需要联系零件供应商Agent吗？” （A2A对话）。

将A2A Agent表示为MCP可发现的资源，为这种混合交互模式提供了实现的可能。

六、总结展望

在Agentic应用的发展过程中，高效的工具调用和智能的协作交互缺一不可，而MCP和A2A正是支撑这两大需求的关键协议。MCP通过标准化“Function Calling”等方式，为Agent打造了坚实的“动手能力”基础；A2A则赋予了Agent更高级的“沟通协作”能力。理解它们各自的定位和互补关系，对我们设计和开发下一代智能应用至关重要。目前，A2A还是一个相对较新的概念，其标准还在不断发展和完善中，这需要整个技术社区共同努力。

希望今天的分享能让大家对Agent世界的底层协议有更深入的了解。我是老码小张，以后有机会再和大家分享其他有趣的技术话题！