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MCP和A2A对比表格,一目了然

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 1 小时前 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题


Agent2Agent (A2A) 协议目的是打破“智能孤岛”,为异构 AI Agent 提供统一、安全的通信与协作框架。MCP协议目的是沟通“新旧信息世界”,为AI协同过去建设的互联网信息服务提供统一的安全的通信与协作框架。所以可以推论出,未来在物理世界和智能体之间也会存在一个协议,让智能体操控机器人或者物体。不过这不在本文的讨论范围。

MCP与A2A协议的对比表格,从核心维度展示两者的差异与特性:

对比维度MCP(Model Context Protocol)A2A(Agent-to-Agent Protocol)
提出背景由Anthropic主导,微软、Meta、OpenAI等支持(2024年11月推出),旨在解决模型与外部工具/数据的交互问题。由谷歌主导并开源(2025年4月发布),专注于多智能体协作,打破信息孤岛并构建AI生态协作网络。
核心目标为AI模型提供统一的工具和资源调用接口,解决“模型如何连接外部世界”的问题。定义智能体间的标准化协作规则,解决“多智能体如何高效沟通与任务分配”的问题。
协议性质类似“AI的USB-C接口”,标准化模型与工具/数据源的交互。类似“AI的外交协议”,建立智能体间的通信规则。
技术架构客户端-服务器架构:MCP Server(连接外部资源)与MCP Client(AI应用),基于JSON-RPC协议。去中心化P2P架构:基于HTTP/SSE/JSON-RPC,支持Agent Card(能力声明)、任务生命周期管理等组件
核心概念Tools(工具)、Resources(资源)、Sampling(采样)、Prompts(提示)Task(任务)、Artifact(数据工件)、Message(消息)、Agent Card(智能体能力描述)
解决问题1. 模型API差异导致的开发成本高

2. 工具调用不一致性

3. 跨模型上下文同步困难

1. 多智能体通信协议不统一
2. 任务分配与状态同步复杂3. 跨平台协作困难
关键能力- 统一工具调用接口

- 上下文标准化管理

- 安全边界控制

- 动态能力发现与调用

- 多轮对话管理

- 分布式任务协调

交互对象模型与工具/数据源(如数据库、API)智能体与智能体(如客服Agent与物流Agent)
多模态支持全面支持文本、图像、音频、视频的标准化表示与处理基础支持文本、图像、结构化数据,格式处理较灵活
工具调用机制结构化接口定义工具名称、参数及返回值,强制标准化动态声明与调用模式,智能体可自主广播能力并响应请求
安全机制内置内容过滤、敏感信息处理、差分隐私验证依赖TLS双向认证、请求签名防篡改,需自行扩展安全层
典型应用场景- 知识检索(如医疗数据库查询)- 单模型多工具调用(如代码生成+文档分析)

- 多智能体协作(如物流调度系统)

- 复杂任务分解(如旅游规划拆分天气/酒店/景点查询)

开发复杂度工具接口开发标准化,适合快速集成现有模型能力


需构建多Agent协同系统,适合模块化团队协作开发
发展现状产业联盟主导:OpenAI、微软等主流模型厂商支持,GitHub已有39k+ Star的开源MCP Server生态开源社区驱动:获NVIDIA、MongoDB等技术伙伴支持,LangChain等框架集成,谷歌Gemini原生支持
协议互补性为单个智能体提供“工具库”(如MCP调用数据库),常作为A2A协作的基础能力协调多个智能体分工(如A2A分配任务给MCP增强的智能体),形成“工具层+协作层”的生态体系

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  1. 协同关系:MCP与A2A常结合使用。例如医疗场景中,影像分析Agent通过A2A接收任务,再通过MCP调用医学数据库完成专项分析

  2. 技术趋势:MCP正成为模型连接工具的事实标准,而A2A推动多智能体生态向“类互联网”开放网络演进

  3. 选型建议:需实时控制(如工业设备)选A2A;需跨系统共享状态(如知识库同步)选MCP

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