引言：协作式人工智能的曙光

想想你是如何与同事合作完成那些复杂项目的 —— 你们互相分享信息、提出问题，并整合彼此的专业知识。现在，请想象这些 AI Agent 也能做同样的事情，它们不再各自为战，而是通过协同工作来解决问题。

这正是 Google 于 2025 年 4 月 9 日发布的 Agent-to-Agent（A2A）协议^[1]所追求的目标。该协议将孤军奋战的 AI Agent 转化为团队协作者：研究型助手可将研究成果无缝传递给文案助手，旅行规划助手能直接与财务助手核对酒店预算 —— 全程无需人类扮演中间人的角色。开发者社区的热情已然印证其价值，该协议上线数日即在 GitHub 斩获 7000+ Stars^[2] 的情况足以说明一切。但需注意的是，Anthropic 不久前推出的模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）^[3]也抱有相似的愿景。

开发者该如何抉择？A2A 是否只是换个了名字的 MCP？是否应该优先学习其中某个协议？抑或二者本就服务于不同场景？

本教程将拨开市场炒作的迷雾，为您实现：

本文不会有过多的技术术语，只有对这些协议是如何重塑人工智能协作范式的清晰见解。阅读完本文，相信您将精准掌握 A2A 相较 MCP 的独特优势（反之亦然）。准备好探索这场技术热潮了吗？让我们来一探究竟！

MCP vs. A2A

假设您正在计划一场夏威夷梦幻之旅，需要考虑的事情太多了！您需要：

这些任务涉及完全不同的专业领域！现在假设您拥有一位名为 Claude 的 AI Agent。您可以询问："Claude，下周茂宜岛（Maui）的天气如何？"

但问题在于：Claude 是根据过往的数据训练出来的，既不了解实时的天气状况，也无法预测下周的天气。这就好比去询问你那位虽然聪明但近期未到访过该城市的朋友 —— 他们确实无从知晓！此时就需要本文讨论的这两大技术协议来破局。

2.1 MCP：赋予 AI Agent 超能力

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）如同为任意 AI Agent 装备"按需调用专业工具"的超能力。

未启用 MCP 时的对话场景可能如下：

您问："下周茂宜岛（Maui）的天气如何？"

Claude 答："我无法获取实时天气数据或天气预报，建议您查询气象服务网站。"

这样的回答显然令人失望。但启用 MCP 后：

您问："下周茂宜岛的天气如何？"

Claude 答：[通过 MCP 连接气象服务] "最新气象预报显示，下周茂宜岛天气晴朗，气温约82°F，周三下午可能有短暂阵雨。"

这个过程背后包含四个简单的步骤：

1) 发现可用的“超能力”。Claude 会检索工具库，询问："今天我有哪些酷炫工具可以使用？" 然后发现有一个气象服务可以使用。（代码实现：调用 list_tools^[4]）

2) 构建服务请求。Claude 生成一条精准的指令："嘿，天气工具，请提供下周茂宜岛的天气预报"（但是这条指令是以计算机语言表述的）（代码实现：调用 call_tool^[5]）

3) 获取到专家水平的响应。气象服务施展魔法并返回响应："茂宜岛：82°F，晴，周三下午有小雨！"（代码实现：执行 Tool.run^[6]）

4) 转译为人类语言。Claude 将专业的天气预报转化为通俗易懂的对话聊天式回复（代码实现：从call_tool^[7] 获取结果）

此处的神奇之处在于，MCP 为任意 AI Agent 与任意工具的交互构建了一条标准化的通道。这就像构建了一个适配所有电器与插座的通用适配器。

2.2 A2A：组建您的 AI 梦之队

但面对复杂的夏威夷行程规划，仅获取天气数据还远远不够 —— 你还需要整合航班和酒店的预定、安排活动项目、控制预算等多领域的专业能力。这正是 Agent-to-Agent（A2A）协议大展身手的舞台。如果说 MCP 是连接 AI 与各种工具的桥梁，A2A 则是用来建立专业 AI Agents 间的协作网络。

想象一下假如你拥有这样一只旅行梦之队：

借助 A2A，您的个人助手（Personal Agent）可将假期规划任务分派给这些专家，继而整合他们的专业建议。

未启用 A2A 时的对话场景可能如下：

您问："请为我规划 6 月份的夏威夷 5 日游，预算 3000 美元。"

个人助手答："我能提供一些常规性的建议，但无法获取实时航班价格或酒店空房信息。至于活动，我能推荐一些热门的选择，但无法确定是否符合您的旅行日期或旅行预算。"

这对于拥有一个梦想中的假期显然帮助有限！但启用 A2A 后：

您问："请为我规划 6 月份的夏威夷 5 日游，预算 3000 美元。"

个人助手答：[通过 A2A 调度专家助手] "已为您制定完整的 6 月份夏威夷 5 日行程！从洛杉矶国际机场出发的往返机票（650美元）与茂宜岛的海滨酒店（1200美元）合计 1850 美元，剩余 1150 美元的活动费用。活动规划如下：次日莫洛基尼火山口浮潜（145美元/人）、第三日传统卢奥晚宴（120美元/人）、第四日哈纳公路之旅（210美元/人）。剩余约 675 美元可用于餐饮与纪念品。您希望我为您预订其中任何一项吗？"

在幕后，您的个人助手（Personal Agent）正通过 A2A 协议编排这场假期交响曲：

1) 找到合适的专家。个人助手翻阅其数字版的"商务名片簿"（AgentCard^[8]），筛选能在旅行、活动安排与制定预算等方面能提供帮助的专家助手（代码实现：调用 A2ACardResolver^[9] 获取卡片）

2) 任务分解和派发。个人助手将您的假期梦想拆解为多个易于管理的任务：

4) 在“活动安排”与“预算制定”阶段上重复以上步骤

最终，您的个人助手将所有专家知识整合为一个连贯的旅行计划。整个过程您无需参与 —— 您只需坐享这份由专家团队精心打造的完整行程！

2.3 完美的组合

当 MCP 和 A2A 协同工作时，真正的奇迹就会发生：

这就像拥有一个专家顾问团队（A2A）且为每个顾问配备专属的工作设备（MCP）。它们合力可完成单个 AI Agent 无法独自处理的复杂任务。

其中的关键区别在于谁在与谁对话：

最妙之处在于其可扩展性。通过统一标准实现"一次开发，通用适配"——任何新开发的工具或智能体都能无缝接入现有生态，不同组件之间就像标准化接口的乐高积木，无需针对特定组合重复开发对接程序。

Beyond Tools vs. Agents：

介绍他们真正的技术差异

"MCP 中智能体和工具对话，A2A 中智能体和其他智能体对话"这一解释虽然浅显易懂，但你可能会疑惑："这种划分是否过于简单？"

没错！"工具"与"智能体"的界限其实很模糊。事实上，正如 OpenAI 的文档所示^[17]，我们甚至可以将整个智能体当作工具来使用！想象一下，让你的 AI 智能体将另一个 AI 智能体作为工具调用 —— 这种操作会立即引发系统层级的指数级叠加。

如果您不满足于表面解释而想深入技术本质，那就来对地方了。让我们抛开"谁与谁对话"的表层差异，剖析使这两个协议产生根本性不同的代码层特征！

重要说明：以下分析内容基于 Zach 在实际开发过程中形成的个人理解，部分细节可能出错！若发现任何问题，欢迎留言探讨 —— 这正是我们共同进步的最佳方式。

3.1 差异1：自然语言与结构化模式

使用 A2A 时，您只需说"100美元等于多少加元？"；而使用 MCP 时，必须严格按照货币工具要求的格式输入 —— 例如 {"currency_from": "USD", "currency_to": "CAD", "amount": 100}。这是完全不同的交流方式！

A2A 的交流方式类似人类对话

A2A 采用类似人类自然对话的方式交流：

# A2A Client sending a task
user_message = Message(
    role="user",
    parts=[TextPart(text="How much is 100 USD in CAD?")]
)

接收消息的 Agent 能以最自然的方式理解请求 —— 就像向朋友求助时没有严格的格式要求。

MCP 要求提供精确参数

而 MCP 则要求严格匹配预定义模式（predefined schema）中的参数：

# MCP Client calling a tool
tool_name ="get_exchange_rate"
# Must match EXACTLY what the tool expects
arguments ={"currency_from":"USD","currency_to":"CAD"}

如果未提供工具要求的精确参数（例如使用"from_currency"而非"currency_from"），调用就会失败。这里没有回旋余地！

Why This Matters

试想一下客服服务场景：A2A 如同能与你自然沟通的客服代表，即使你的问题无法归类到预设标签中，也能准确理解需求；MCP 则像填写必须严格对号入座的表格，只能在特定字段输入指定内容。

A2A 的自然语言方法能应对"非标准"请求并适应新场景 —— 例如询问"100美元够不够在多伦多吃双人份晚餐？"，自然语言 Agent 能综合货币知识和当地餐饮定价。而 MCP 的严格模式能确保可靠、可预测的结果 —— 非常适合需要标准问题的精准答案的场景。

3.2 差异2：任务生命周期与函数调用

A2A 将工作视为具有生命周期的完整任务，而 MCP 则将其视为独立的函数调用。这类似于项目经理（A2A）与计算器（MCP）的区别。

A2A 的多阶段任务管理

A2A 的核心是围绕“任务”概念构建的，“任务”具有包含多个状态的完整生命周期：

# A2A Task has explicit states in its lifecycle
{
"id":"task123",
"status":{
"state":"running",# Can be: pending → running → completed/failed
"startTime":"2025-04-12T10:30:00Z"
},
"artifacts":[...]# Partial results as they're created
}

“任务”可以在不同状态间自然流转 —— 可以是启动状态、需要更多输入、生成部分结果，最终的完成或失败状态。A2A 协议本身就能管理这一生命周期，使其非常适合具有不确定性的复杂、多阶段的工作。

MCP 的单阶段操作

MCP 的操作本质上是单阶段的 —— 它们要么成功要么失败：

# MCP has no built-in "in-progress" or "needs more input" states
result = client.call_tool("get_exchange_rate",{"from":"USD","to":"CAD"})

# If arguments are invalid or missing, it simply fails with an error
# There's no protocol-level "input-required" state

如果工具需要更多信息，无法通过协议直接请求 —— 它必须返回报错信息，或由客户端应用程序处理创建一个新的、单独的请求。进度更新是可选的附加功能，而非操作生命周期的核心部分。

Why This Matters

想象一下翻新房屋与使用单个工具的区别。A2A 就像雇佣一位承包商管理整个翻新项目 —— 他们会处理所有阶段、向你汇报进度，并解决突发问题。MCP 则像单独呼叫各个专家 —— 水管工做一件事，电工做另一件事，无人全程跟进整体项目进度。

A2A 在需要适应性、存在不确定性且涉及复杂多阶段的工作中表现卓越，例如项目研究、创意工作或解决复杂问题。

MCP 在需要精确的独立操作（具有可预测的输入和输出）时表现优异，例如数据计算、数据检索或特定类型的数据转换。

3.3 差异3：宏观的、通用性强的技能 vs. 明确的、步骤化的具体功能

A2A 是笼统地描述智能体能做什么，而 MCP 则详细说明了可用的具体功能及其调用方式。

A2A 的能力描述

A2A 以概括性的、灵活的术语描述智能体的能力：

# A2A AgentCard example
agent_skill = AgentSkill(
id="research_capability",
    name="Research and Analysis",
    description="Can research topics and provide analysis.",
    examples=[
"Research quantum computing advances",
"Analyze market trends for electric vehicles"
]
# Notice: no schema for how to invoke these skills!
)

它就像一份简历，告诉你某人擅长什么，而不是具体为他如何分配工作。

MCP 的功能规范

MCP 精确定义了每项可用功能：

# MCP tool definition
{
"name":"get_exchange_rate",
"description":"Get exchange rate between currencies",
"inputSchema":{
"type":"object",
"properties":{
"currency_from":{"type":"string"},
"currency_to":{"type":"string"}
},
"required":["currency_from","currency_to"]
}
}

它就像一本说明书，没有任何解释的余地。

Why This Matters

想象一下工作分配场景。使用 A2A 类似于只告知某个团队成员"你负责这个项目的调研部分" —— 他们将根据自身专业知识自行规划实施细节。使用 MCP 则如同给出详细的逐步操作指令："用这三个关键词搜索这三个数据库，并按此格式整理结果"。

A2A 模式鼓励创造性思维、主动性和应对突发情况的能力。智能体可根据探索过程中发现的新信息动态调整策略。

MCP 模式则确保执行过程的一致性、可预测性，以及对操作流程和结果的精准控制。这种方式特别适用于需要严格遵循既定程序的场景。

二者的理念差异

这三项技术差异反映了对于 AI 协作的不同理念：

可以将 MCP 类比为乐高积木 —— 精准、可预测、组合方式明确。A2A 则更似陶土 —— 灵活、适应性强、能够呈现您最初可能未曾设想的形态。

其精妙之处在于无需二选一！许多复杂的系统将同时运用这两种模式：MCP 用于精确执行工具，A2A 用于专业智能体之间协作解决问题。

结论：协作型 AI 即未来

我们已剖析了 A2A 与 MCP 的核心差异，其本质在于：它们不是非此即彼的技术标准，而是解决同一难题不同部分的互补性方案。

可将 MCP 视为精确工具的构建者，A2A 则是专家团队的组建者。当二者协同运作时，真正的奇迹就出现了：

对开发者而言，这意味着他们不必纠结于人为制造的协议阵营对立。相反，你可以问问自己："我需要精准的工具执行（MCP）、智能体协作（A2A），还是两者都需要？"答案完全取决于您的具体应用场景。

未来将如何发展？随着 AI 生态的成熟，这两大协议的融合将日益加深。这些协议背后的企业都明白，协同工作能力才是未来的趋势——孤岛式的 AI 智能体终将被淘汰。最具价值的应用不会局限于单一智能体搭配若干工具，而是统筹协调由专业智能体组成的完整团队。开发者若能把握这一技术交汇点，就将成为构建下一代真正具备协作能力的 AI 系统的先行者。

About the author

Zachary Huang

Incoming Researcher @MSFTResearch AI Frontiers. I work on LLM Agents and Sys | Phd@ColumbiaCompSci | Prev: @GraySystemsLab @databricks | Fellowship: @GoogleAI