LLM智能體新紀元：深入解析MCP與A2A協議，賦能智能自動化協作

LLM智能體（LLM agents）是能夠自主行動以實現特定目標的AI系統。在實際應用中，智能體能夠將用戶請求拆解為多個步驟，利用知識庫或API獲取數據，最終整合出答案。這讓智能體相比于傳統獨立聊天機器人擁有更強大的能力——它們可以通過協調多步操作，實現復雜的自動化工作流程（如預訂行程、生成報告、編寫代碼等）。

Building AI Agents? Start Here: A2A vs. MCP Explained Simply

一個形象的類比是，LLM智能體就像一個擁有插件訪問權限的數字助手：既可以利用內部知識進行推理，也能通過工具與外部世界交互。例如，規劃型智能體可決定所需操作，記憶模塊可追蹤已完成或已學習內容，工具（如數據庫查詢、API等）則提供實時數據。這種模塊化設計，讓智能體能夠應對超出單次LLM推理范圍的復雜任務，對于自動化流程或構建“超級”協同助手的開發者來說，極具價值。

Agent-to-Agent（A2A，智能體對智能體）與Multi-Component Prompting（MCP，多組件提示）是構建此類智能體的兩大互補框架。從概念上看，MCP像是智能體與外部工具之間的通用連接器（類似“USB-C端口”）；而A2A則像是一根網絡線，將多個智能體相連，實現協作。A2A為智能體間通信提供了開放協議：智能體發布能力、相互分派任務，并通過統一接口共享輸出。兩者都致力于擴展基礎LLM的能力，但側重點和適用層面各不相同。

接下來，我們將深入了解這兩種框架的工作原理并進行對比。

理解模型上下文協議（MCP）

MCP是一項由Anthropic推出的開放標準協議，使基于LLM的應用能夠以統一方式訪問外部數據和工具。MCP將交互分為三種角色：主機（LLM應用界面）、客戶端（內嵌連接器）和一個或多個服務器（工具提供者）。例如，一個主機應用（如聊天界面或IDE）內含MCP客戶端，可持續連接外部MCP服務器。每個服務器實現一個或多個工具（函數、API或資源流）。當LLM需要執行操作（如查詢數據庫、調用Slack等），客戶端便將請求轉發至對應的MCP服務器，由其執行操作并返回結果。

MCP的核心思想是抽象掉M×N集成難題。過去，開發者需為每個模型-API鏈接編寫定制代碼；有了MCP，工具可自描述其輸入輸出，任何兼容MCP的模型都能直接調用，無需“膠水代碼”。在實際操作中，智能體（LLM）會收到可用工具清單或提示模板，指導其在需要時調用工具，并以結構化流程推進：

理解 → 規劃 → 驗證 → 優化 → 行動

這類似于“思維鏈”流程：LLM先制定策略，檢查推理，然后通過工具執行最終步驟。例如，借助MCP的旅行規劃智能體在解析“安排一周日本行程”時，會識別所需工具（航班API、酒店搜索），隨后通過MCP服務器查詢API，核查信息一致性（如日期是否匹配），必要時進行調整，最后輸出預訂好的行程單。在代碼層面，這可能表現為添加“Google Flights”MCP服務器和“酒店查找”MCP服務器，智能體的提示詞中會包含它們的接口信息，以便隨時調用。

MCP架構示意

什么是Agent-to-Agent協議（A2A）？

A2A是Google在2025年提出的一項新開放協議，讓多個AI智能體能夠相互發現、通信與協作。在A2A系統中，每個智能體都是擁有獨立能力的服務。智能體通過網絡端點暴露A2A協議，并在?/.well-known/agent.json?路徑下發布“Agent Card”（JSON元數據），描述其名稱、技能、端點URL、認證信息。當某個智能體有需求時，可通過獲取對方的Agent Card來發現并通過HTTP/JSON-RPC發送“任務”請求。協議及相關庫在底層處理安全、長任務以及復雜數據格式。A2A的關鍵概念包括：

Agent Card
：一個小型JSON文件，聲明智能體的能力（如“可安排會議”或“分析財務”）及端點。智能體會定期發布或注冊此卡片，便于其他智能體發現（如通過目錄或直接訪問URL）。
客戶端與服務端智能體
：A2A術語中，客戶端智能體發起任務（請求方），遠程/服務端智能體負責執行。例如，“招聘智能體”（客戶端）可將任務委托給“簡歷搜索智能體”（遠程）。
任務生命周期
：通信通過任務對象（帶唯一ID的JSON對象）實現。客戶端發送任務請求（POST /tasks/send 或 subscribe），包含用戶需求。遠程智能體在處理時不斷更新任務狀態（如“處理中”、“需輸入”等），最終返回結果。服務器可用SSE流式更新，也可通過webhook推送給客戶端。
消息與內容分片
：任務包含消息（類似聊天回合），每條消息可含多種內容類型（文本、圖片、JSON數據等），便于豐富協作。例如，數據分析智能體可返回圖片分片（ImagePart）與數據表分片（DataPart）。客戶端與遠程智能體協商支持的格式，以適配不同UI。
能力發現與委托
：智能體可主動發布或搜索能力。例如，編排智能體可掃描各Agent Card，挑選“合同分析”或“推文情感分析”專長的智能體，并將子任務委派給它們處理。

在實際應用中，A2A實現了多智能體團隊協作。例如，自動化公司活動策劃時，一個智能體負責總體計劃，場地預訂委托給“場地智能體”，餐飲委托給“食品智能體”，市場推廣由“社交媒體智能體”負責等。它們通過HTTP安全通信：主計劃智能體制定任務（如“尋找主講嘉賓”），以A2A協議發送給專門智能體。每個智能體內部可用自身LLM和工具，但對外均遵循A2A規范，任何兼容A2A的客戶端都可與其交流。這種設計天生具備模塊化：各智能體如同微服務，若某智能體響應慢或宕機，協調者可路由任務給備用智能體或等待（協議支持長任務和重試）。A2A基于標準技術（HTTP+JSON-RPC、SSE），集成便捷，并默認“安全”（支持OAuth/OpenAPI風格認證）。它能處理從快速查詢到長時間工作流（含人工參與）。值得注意的是，A2A不假設智能體間共享內存或上下文，每個智能體都是自主的，所有協調均為顯式進行，協議管理對話方和消息交換內容。

對比分析：A2A vs MCP

方面	MCP	A2A
架構	單智能體（以LLM為中心）+工具服務器。客戶端（應用內）連接一個或多個MCP服務器獲取工具	多智能體（對等網絡）。客戶端和遠程智能體通過Agent Card發布并通過HTTP/JSON通信
核心目的	為單一智能體提供結構化外部數據和API訪問，充當“上下文層”豐富LLM環境	實現智能體間協作，讓智能體可互相發現、任務委托、輸出共享，像團隊一樣協作
數據流	智能體利用工具、資源和提示模板，按需讀取工具描述并調用	智能體間交換任務、消息、結果分片。每個任務具生命周期，消息攜帶所需內容
模塊化	工具級模塊化：每個MCP服務器為獨立服務，但LLM智能體本身和推理保持單進程	智能體級模塊化：每個智能體可獨立開發、擴展、替換，新技能智能體可加入生態
可維護性	需維護主智能體代碼和任意數量的工具服務器端點，工具接口變更需更新對應服務器（協議標準不變）	智能體為獨立微服務，可獨立更新或上線新智能體，無需重部署其他智能體，但協調邏輯（如頂層智能體或編排者）更復雜
性能/可擴展性	工具調用低延遲（本地/高性能服務器直連），工具數量增多帶來復雜性但集成標準化。上下文窗口溢出或并發調用過多時性能下降	智能體間HTTP調用有網絡開銷，適合大規模工作流。可并行擴展多實例，支持長任務和流式更新，吞吐量依賴網絡和智能體可用性
能力	擅長結構化推理：可將任務拆分為可預測步驟并驗證。執行透明（每步可追溯），易于審計。適合代碼助手、數據查找等需精確工具調用任務	擅長多元專長：各領域智能體協作（金融、NLP、視覺等）。理想用于復雜多領域任務（企業工作流、多步業務流程），支持富媒體協商
典型應用	Claude Desktop、Zed、Cursor AI等，鏈接GitHub、日歷等，適合單智能體場景（如“連接所有數據庫的AI助手”）	跨組織協作（如簡歷搜索與面試排程智能體）、復雜業務流程、Google Agentspace等，Atlassian、Cohere、LangChain等均構建A2A智能體

實際應用中，MCP和A2A并非競爭關系，而是互補。Google明確稱A2A為Anthropic MCP的“互補協議”。例如，一個智能體內部可用MCP串聯多工具調用，最后通過A2A將結果交給另一智能體；或一個專用A2A智能體內部用MCP管理工具調用。正如上表所示：MCP關注工具和數據集成，A2A關注智能體編排。

安全與復雜性方面，兩者都需關注新風險。MCP的開放工具調用須嚴格沙箱隔離（防止提示注入、工具投毒）；A2A開放多個智能體端點，認證（OAuth、API密鑰等）與授權（RBAC、令牌）至關重要。但兩者均為企業級設計：A2A默認用HTTP認證或OAuth2.0，MCP已升級支持OAuth2.1。