隨著人工智能技術的飛速發展，AI Agent（智能體）正從理論走向實踐，有望成為提升生產力的關鍵。然而，正如歷史上任何新興技術領域一樣，標準的缺失導致了“筒倉效應”——不同來源、不同框架構建的 Agent 難以有效溝通和協作，形成了新的信息孤島。為了打破這些壁壘，業界提出了不同的解決方案，其中，由 Anthropic 推出的模型上下文協議（MCP）和 Google 推出的 Agent2Agent（A2A）協議備受關注。盡管兩者都致力于提升 AI 生態的互操作性，但它們的定位和側重點卻有著顯著的區別。
MCP：打通模型與數據/工具的“最后一公里”
MCP（Model-Context Protocol）由 Anthropic 率先提出并開源，其核心目標是解決 AI 模型（尤其是大語言模型）與外部數據源和工具隔離的問題。在 MCP 出現之前，將不同的數據（如本地文件、數據庫）或工具（如 API 服務）接入 AI 系統，往往需要開發者進行碎片化的自定義集成。MCP 通過定義一套統一的客戶端-服務器架構，試圖標準化這個過程。
從定位上看，MCP 更側重于 “Agent 如何使用工具” 或 “模型如何訪問上下文”。它就像一個通用的適配器或接口標準，類似于我們熟悉的 USB-C 接口，旨在用一個統一的標準連接各種外部資源，無論是本地文件系統、數據庫，還是遠程的 API（如 Slack、GitHub、地圖服務等）。MCP 的強大之處在于，它讓 AI 應用能夠通過同一協議無縫接入所需的數據和功能，極大地簡化了集成的復雜性，提高了開發效率。可以將其理解為為 AI Agent 提供標準化的“工具箱接口”，讓 Agent 能夠方便、統一地調用外部能力。
A2A：構建 Agent 間協作的“通用語言”
與 MCP 不同，Google 推出的 A2A（Agent-to-Agent）協議則著眼于一個更宏大、更復雜的問題：“Agent 如何與 Agent 協作”。隨著 Agent 數量的爆炸式增長，企業內部或跨企業之間，由不同團隊、使用不同框架（如 ADK、LangGraph 等）構建的 Agent 如何進行有效的溝通、協調任務，成為了新的挑戰。A2A 的目標就是定義一套開放的互操作性協議，讓任何來源的 Agent 都能安全地進行通信、交換信息并協調行動。
A2A 的定位是 Agent 之間的“外交協議”或“協作框架”。它不僅僅是關于調用工具，更是關于 Agent 之間的能力發現、任務管理、狀態同步和協作流程。通過“Agent Card”（類似外交官名片，聲明自身能力）、任務（Task）管理機制（追蹤協作項目）等設計，A2A 試圖建立一套標準化的“握手”和“對話”機制。打個比方，如果 MCP 是各國統一了電源插座標準（方便使用電器工具），那么 A2A 則像是建立了聯合國或世界貿易組織（WTO），制定了國與國之間溝通、談判、合作的規則和流程。Google 將 A2A 開源，并聯合了 Salesforce、SAP 等眾多合作伙伴，顯示其構建跨領域 Agent 協作生態的雄心。A2A 的設想是，Agent 可以作為一個更完整的實體參與到一個更大的市場中，而不僅僅是提供數據或 API。
定位差異與互補共生
總結來說，MCP 和 A2A 的核心定位差異在于：
- 交互對象不同：MCP 主要處理 Agent/模型與外部數據/工具的交互；A2A 主要處理 Agent 與 Agent 之間的交互。
- 解決問題層次不同：MCP 解決的是“如何用”的問題，即 Agent 如何標準地調用資源；A2A 解決的是“如何協作”的問題，即多個 Agent 如何共同完成復雜任務。
- 抽象層次不同：MCP 更像是技術層面的接口統一；A2A 則更接近業務流程或工作流層面的協同規范。
盡管定位不同，Google 也將 A2A 形容為對 MCP 的補充。在理想的 AI 生態中，兩者可以共存甚至互補：Agent 可以通過 MCP 標準化地調用各種工具和數據，同時通過 A2A 標準化地與其他 Agent 進行協作，共同完成更復雜的任務。然而，考慮到兩者都旨在成為行業標準，它們之間也存在一定的競爭關系，尤其是在爭奪開發者和生態伙伴方面。
未來，無論是 MCP、A2A 還是可能出現的其他協議，它們的最終目標都是打破 AI Agent 之間的壁壘，構建一個更加互聯互通、協同高效的智能生態系統。理解這些協議的不同定位，對于把握 AI Agent 的發展方向至關重要。
