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A2A 和 MCP：详细比较

在 AI 智能体开发中，出现了两种关键协议类型以促进互操作性。一种将智能体连接到工具和资源，另一种实现智能体间的协作。Agent2Agent (A2A) 协议和模型上下文协议 (MCP) 解决了这些不同但高度互补的需求。

  • 模型上下文协议 (MCP): 该协议专注于智能体如何与单个工具和资源交互，使智能体能够使用特定工具，如数据库或 API。
  • Agent2Agent (A2A) 协议: 该协议专注于不同智能体如何相互协作，使智能体能够共同实现共同目标。

这两种协议对于构建复杂的 AI 系统都至关重要，它们解决了不同但高度互补的需求。

为什么需要不同的协议？

A2A 和 MCP 之间的区别源于智能体交互对象的本质。

  • 工具和资源 (MCP 领域):
    • 特征： 这些通常是具有明确定义、结构化输入和输出的原语。它们执行特定的、通常是无状态的功能。例如计算器、数据库查询 API 或天气查询服务。
    • 目的： 智能体使用工具来收集信息和执行离散功能。
  • 智能体 (A2A 领域):
    • 特征： 这些是更自主的系统。它们进行推理、规划、使用多个工具、在较长的交互中保持状态，并参与复杂的、通常是多轮对话来完成新颖或不断发展的任务。
    • 目的： 智能体与其他智能体协作以解决更广泛、更复杂的目标。

模型上下文协议 (MCP)

  • 标准化 AI 模型和智能体如何连接和与工具、API、数据源及其他外部资源交互。
  • 定义了一种结构化的方式来描述工具能力，类似于大型语言模型中的函数调用。
  • 将输入传递给工具并接收结构化输出。
  • 使用案例包括使 LLM 能够调用外部 API、允许智能体查询数据库或将智能体连接到一组预定义函数。

Agent2Agent 协议 (A2A)

  • 标准化独立的、通常是不透明的 AI 智能体如何作为对等方进行通信和协作。
  • 为智能体提供应用级协议，以发现彼此、协商交互模式、管理共享任务以及交换对话上下文和复杂工件。
  • 使用案例包括客户服务智能体将查询委派给计费智能体，或旅行智能体与航班、酒店和活动智能体协调。

A2A ❤️ MCP：智能体系统的互补协议

智能体应用可能主要使用 A2A 与其他智能体通信。每个单独的智能体在内部使用 MCP 与其特定工具和资源交互。

Diagram showing A2A and MCP working together. A User interacts with Agent A using A2A. Agent A interacts with Agent B using A2A. Agent B uses MCP to interact with Tool 1 and Tool 2.

智能体应用可能使用 A2A 与其他智能体通信，而每个智能体在内部使用 MCP 与其特定工具和资源交互。

示例场景：汽车修理店

考虑一个由自主 AI 智能体"机械师"配备的汽车修理店。这些机械师使用专用工具，如车辆诊断扫描仪、维修手册和升降平台来诊断和修复问题。修理过程可能涉及广泛的对话、研究以及与零件供应商的互动。

  • 客户交互 (用户到智能体使用 A2A): 客户 (或其主要助手智能体) 使用 A2A 与"店铺经理"智能体通信。

    例如，客户可能会说："我的车发出嘎嘎声"。 - 多轮诊断对话 (智能体到智能体使用 A2A): 店铺经理智能体使用 A2A 进行多轮诊断对话。

    例如，经理可能会问："你能发送噪音的视频吗？"或"我看到有液体泄漏。这种情况持续多长时间了？"。 - 内部工具使用 (智能体到工具使用 MCP): 由店铺经理分配任务的机械师智能体需要诊断问题。机械师智能体使用 MCP 与其专用工具交互。

    例如： - 对"车辆诊断扫描仪"工具的 MCP 调用： scan_vehicle_for_error_codes(vehicle_id='XYZ123') - 对"维修手册数据库"工具的 MCP 调用： get_repair_procedure(error_code='P0300', vehicle_make='Toyota', vehicle_model='Camry') - 对"升降平台"工具的 MCP 调用：raise_platform(height_meters=2) - 供应商交互 (智能体到智能体使用 A2A): 机械师智能体确定需要特定零件。机械师智能体使用 A2A 与"零件供应商"智能体通信以订购零件。 例如，机械师智能体可能会问："你们有丰田凯美瑞 2018 款的零件 #12345 吗？" - 订单处理 (智能体到智能体使用 A2A): 零件供应商智能体（也是一个符合 A2A 标准的系统）响应，可能导致订单生成。

在此示例中：

  • A2A 促进了客户与店铺之间以及店铺智能体与外部供应商智能体之间更高层次的、对话式的和面向任务的交互。
  • MCP 使机械师智能体能够使用其特定的结构化工具来执行诊断和维修功能。

A2A 服务器可以将其一些技能暴露为 MCP 兼容资源。然而，A2A 的主要优势在于其对更灵活、有状态和协作交互的支持。这些交互超越了典型的工具调用。A2A 专注于智能体在任务上的合作，而 MCP 专注于智能体使用能力。

将 A2A 智能体表示为 MCP 资源

A2A 服务器（远程智能体）可以将其一些技能暴露为 MCP 兼容资源，特别是当这些技能定义明确且可以以更类似工具的、无状态的方式调用时。在这种情况下，另一个智能体可能通过 MCP 风格的工具描述（可能源自其 Agent Card）"发现"此 A2A 智能体的特定技能。

然而，A2A 的主要优势在于其对超越典型工具调用的更灵活、有状态和协作交互的支持。A2A 是关于智能体在任务上的合作，而 MCP 更多是关于智能体使用能力。

通过利用 A2A 进行智能体间协作和 MCP 进行工具集成，开发者可以构建更强大、灵活和互操作的 AI 系统。