在智能代理开发领域，随着多智能体系统和工具集成的普及，我们经常会遇到两个概念：模型上下文协议（MCP）和Agent2Agent 协议（A2A）。它们都是为了让智能体更好地互相协作或与外部资源交互而设计的，那他们到底有什么区别，又各自有什么用呢？
在阅读正文之前，可以先思考以下问题：
1.MCP 和 A2A 协议的核心目标分别是什么？
2.为什么代理系统既需要 MCP 又需要 A2A？
3.两类协议在实际场景中如何协同工作？
1. 为什么需要两类协议？
简单来说，智能体与外部世界的交互可以分为两类：
第一个是工具和资源类，这类系统通常有明确的输入和输出，例如数据库查询、计算器或者天气 API。它们的行为可预测，执行单一、无状态的操作。它们的交互模式通常是“请求-响应”，一次调用就完成。
第二类是代理类，这种自主智能体更复杂，可以推理、计划和使用多种工具来完成任务。它们的行为难以完全预测，交互可能是多轮、持续状态的对话。任务执行通常涉及上下文共享、协商甚至与其他智能体的合作。
换句话说，工具解决“具体操作”，代理解决“复杂任务”。因此，我们需要两类协议来应对不同需求：MCP 用于工具集成，A2A 用于代理间协作。
2. 模型上下文协议（MCP）
MCP 的核心目标是标准化智能体与外部工具、API 或数据源的交互。它定义了一种结构化方式，让代理能够描述工具功能、传递输入并接收结构化输出。MCP具体的原理和工作流程我之前在大模型背后的协议- MCP文章中有介绍。
典型应用场景包括让语言模型调用外部 API，比如查询实时股票价格；让代理访问数据库或知识库，通过参数查询数据；连接一组预定义的函数或服务，实现标准化操作等等。
MCP 的优势在于它能够让不同工具提供者和代理开发者在一个统一的生态中无缝协作。对于智能体内部的任务执行，MCP 提供了可靠、可预测的基础设施。
3. Agent2Agent 协议（A2A）
相比之下，A2A 协议的目标是让智能体之间可以直接发现、协作和交换信息。它关注的是智能体作为对等体的交互，而不仅仅是调用工具。
A2A通过 Agent Card 发现对方的技能和能力，使用协商交互方式，包括文本、文件或结构化数据，并且要管理有状态、可能长时间运行的任务，同时支持多轮对话和复杂多部分结果交换。
比如客户服务代理将复杂问题委托给专门的计费代理，同时保持客户上下文；旅行规划代理与航班、酒店和活动代理协作，完成多阶段预订流程；多个代理在长期项目中交换状态更新和进展信息。
可以看到，A2A 允许比单纯工具调用更灵活、更动态、更有状态的交互。它是代理协作的核心，而 MCP 更多关注代理与工具的接口。
4. MCP 与 A2A 的互补性
MCP 和 A2A 并不是互相替代的关系，而是互补的，代理内部使用 MCP 来调用工具、查询数据库或执行具体操作；代理之间使用 A2A 进行协作、任务委派或上下文共享。
举个例子，想象有一家汽车维修店，客户通过 A2A 与“店长”代理沟通车的问题，店长代理分配任务给机械师代理，机械师通过 MCP 调用车辆诊断仪器、查阅维修手册和操作升降机，如果需要零件，机械师再通过 A2A 与零件供应商代理协作完成采购。
也就是A2A 处理高层次协作，MCP 管理具体工具调用。
到这里，你应该非常清楚MCP和A2A之间的关系和区别了吧！
最后，我们回答文章开头提出的问题：
1.MCP 和 A2A 协议的核心目标分别是什么？
MCP 的核心目标是标准化代理与工具、API 或数据源的交互；A2A 的核心目标是标准化代理之间的协作和信息交换。
2.为什么代理系统既需要 MCP 又需要 A2A？
代理系统需要两类协议，因为它们分别处理“工具使用”和“代理协作”，互不替代而高度互补。
3.两类协议在实际场景中如何协同工作？
在实际场景中，代理内部使用 MCP 调用工具，代理之间使用 A2A 协作完成复杂任务，如多轮客户服务或供应链管理。
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