昨天晚上，Google發(fā)了一個關(guān)于Agent的新開放協(xié)議。
叫Agent2Agent，簡稱A2A。
包括昨天阿里云百煉也官宣搞MCP了。
這些本來沒打算寫的，因?yàn)樘夹g(shù)了，也是感覺離普通人還是有很大距離。
但是有好幾個朋友都在群里說。。。
那還是來聊聊吧，正好也用我自己的理解，來做個小科普，讓大家一片文章看懂，A2A、MCP，到底是個啥。
正好最近特朗普對等關(guān)稅這事，非?；?。
搞得全世界雞犬不寧，每個國家之間的隔閡，好像又重新出現(xiàn)了。
我就用國與國之間的外交，來去解釋這兩個協(xié)議。不要以為八竿子打不著，其實(shí)真的非常的像。
我們現(xiàn)在，假設(shè)每個AI智能體（Agent）就是一個小國家，它們各自有自己的語言和規(guī)矩。
現(xiàn)在，這些國家的大使館分布在同一棟大樓里，試圖互相溝通、做生意、交換情報。
理想情況是，各國之間關(guān)系和睦，大家都有一套明晰的外交規(guī)則，只要大家坐在圓桌前，就能順暢地交流、簽署協(xié)議、并合作進(jìn)行國際項目。
但現(xiàn)實(shí)卻是，每個國家的大使館互不統(tǒng)屬，協(xié)議各異，有的只認(rèn)英制度量衡，有的只收歐元貨幣，有的說談判必須用法語，有的則堅持任何通信都要用自家加密算法……
結(jié)果，你想跟A國談一個簡單的貿(mào)易合作，得先備齊對方要求的一大堆條文、證明、翻譯、特殊密鑰。如果你還想同時跟B國、C國合作，那就得重復(fù)N遍相似的流程。
這種臨時的、分散的、多頭的各國各自為政，讓所有人的溝通成本居高不下，每次對話都要額外繳一份信息關(guān)稅。
過去，AI世界里的Agent想要合作，都面臨一樣的窘境。
舉個例子，你可能有一個自動幫你幫你回郵件的Agent，還有一個內(nèi)置在日歷應(yīng)用里的Agent，能幫你安排日程。
但這兩個AI很難直接對話，必須得你充當(dāng)翻譯在中間手動復(fù)制粘貼信息，或者依賴開發(fā)者定制的接口。賊惡心。
結(jié)果就是，AI智能體各據(jù)山頭，互操作性極差，這種碎片化現(xiàn)狀讓很多用戶頭疼，因?yàn)樾枰诙鄠€AI應(yīng)用間來回切換，也限制了AI的潛力發(fā)揮，很多本可以多Agent協(xié)同完成的復(fù)雜任務(wù)，被人為隔斷在各自的小圈子里。
這種局面下，就有點(diǎn)像二戰(zhàn)后世界的狀態(tài)：每個AI智能體各自為政，缺乏統(tǒng)一規(guī)則，互通有壁壘。
當(dāng)年二戰(zhàn)后，也就是 1940年代，美國尋求建立一套戰(zhàn)后多邊機(jī)構(gòu)，其中之一將致力于重建世界貿(mào)易，搞了很多輪的談判。
最后，歷經(jīng)50年，終于1995 年1月1日正式開始運(yùn)作，依據(jù) 1994年馬拉喀什協(xié)議 ，取代了1948 年建立的關(guān)稅與貿(mào)易總協(xié)定。
我們有了人類歷史上也是非常偉大的組織：
WTO，世界貿(mào)易組織。
而現(xiàn)在AI世界的生態(tài)，就有點(diǎn)像二戰(zhàn)后的廢墟，WTO成立的前夕，你調(diào)用我的功能要按我的接口來，我訪問你的數(shù)據(jù)也得敲你定的門路。
沒有標(biāo)準(zhǔn)，意味著每增加一種合作關(guān)系，都要付出額外“關(guān)稅”（開發(fā)成本和溝通成本）。
AI生態(tài)因此變得割裂且低效。
人人設(shè)墻，自掃門前雪。
但是還好，在AI圈里也出現(xiàn)了想要制定通用規(guī)則的勢力，就想大家在貿(mào)易混戰(zhàn)中渴望一個WTO那樣。
AI行業(yè)開始探討能否有一套大家都認(rèn)可的協(xié)議，讓智能體之間、智能體與工具之間互相對接更加順暢。
這時候，Google和Anthropic分別站了出來，各自拋出了一個方案，也就是我們今天的主角：A2A協(xié)議和MCP協(xié)議。
一. A2A協(xié)議
先來看Google發(fā)布的A2A協(xié)議。
A2A（Agent-to-Agent）協(xié)議，顧名思義，就是讓AI代理彼此直接對話、協(xié)同工作的協(xié)議。
這次Google得到了包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB等在內(nèi)的50多家科技公司的支持參與。
A2A協(xié)議的設(shè)計初衷很簡單：
讓不同來源、不同廠商的Agent能夠互相理解、協(xié)作。就像WTO旨在消減各國間的關(guān)稅壁壘一樣。
一旦采用A2A，不同供應(yīng)商和框架的Agent就像一個個的小國家，加入了一個自由貿(mào)易區(qū)，能夠用共同語言交流、無縫協(xié)作，聯(lián)手完成單個Agent難以獨(dú)立完成的復(fù)雜工作流程。
至于A2A是如何運(yùn)作的，我盡量用現(xiàn)實(shí)類比來通俗易懂的解釋下 ：
1. Agent = 國家外交官
每個Agent其實(shí)就像一個國家大使館的外交官。他的名牌上寫著自己能干啥、隸屬于哪家企業(yè)，聯(lián)絡(luò)方式如何等。A2A要做的，就是制定一個統(tǒng)一的外交禮儀和溝通流程。
過去，A國外交官只會說法語，B國外交官只用西里爾字母寫文件，C國外交官要求面談時必須使用古老的云紋金箔信件。。。而A2A的出現(xiàn)，就是讓大家在同一個會議室開會時，都能說一套約定好的通用語言，用相同格式提交文件，讓商議好的結(jié)果可以被各方理解并執(zhí)行。
2. Agent Card（代理卡） = 外交國書 / 大使名片
在A2A規(guī)范中，每個Agent都要公開一份“Agent Card”，相當(dāng)于其外交官的身份名片。
包含以下內(nèi)容：Agent名稱、版本、能力描述、支持什么“語言或格式”等等。
現(xiàn)實(shí)中，外交官的身份名片讓對方知道他是誰，代表哪個國家，有哪些職權(quán)。同理，在A2A里，Agent Card列舉了“我（這個Agent）能執(zhí)行哪些技能”、“我的認(rèn)證方式是什么”、“輸入輸出格式有哪些”等等。
這樣，其他外交官想跟你合作就能很快找到你、理解你的能力，省去了大量溝通障礙。
3. Task（任務(wù)）= 雙邊或多邊外交項目
A2A中最核心的概念之一是Task。
當(dāng)一個Agent想委托另一個Agent去完成什么事情，就像對外發(fā)布一份“合作項目意向書”。對方同意接單后，雙方會記錄一個Task ID，追蹤項目進(jìn)度、交換資料、直到該Task完成為止。
現(xiàn)實(shí)外交中，某國家就可能向某兔提議：“我們想合作修一條跨境高鐵，麻煩你們派工程隊來。”
這就對應(yīng)A2A的Task：由發(fā)起方提出需求（TaskSend），遠(yuǎn)程Agent表示接受（Task狀態(tài)變更），然后雙方在整個項目過程中隨時更新任務(wù)進(jìn)度
里面還有個Artifacts（成果物），就相當(dāng)于這個項目最后落地的“合同文本、建設(shè)成果”。在AI里可能是生成的一份報告、一張圖片或任意形式的輸出。而在A2A語言里，用 Artifact 表示最終生成的成果。
Message（消息），則是項目前期或中期的各種來回溝通。它可能包含對任務(wù)細(xì)節(jié)的補(bǔ)充說明、要對方再確認(rèn)某些條件等。這與現(xiàn)實(shí)外交中的電報、照會、使節(jié)往來是一模一樣的。
4. Push Notifications（推送通知）= 外交使館快報
在A2A里，如果一個Task是長期項目，遠(yuǎn)程Agent需要花很久時間才能完成，比如DeepResearch動輒十幾分鐘，某些復(fù)雜的Agent動輒一小時，它就可以通過推送通知機(jī)制向發(fā)起方更新進(jìn)度。
就像在外交中，如果一個跨國基建項目周期很長，甲國會定期給乙國發(fā)通報：“進(jìn)度到哪兒了？有什么問題需要協(xié)調(diào)？”
這樣能大幅提升異步協(xié)作的能力。過去很多AI系統(tǒng)比較原始，只能用同步的“請求-響應(yīng)”模式，就像放一個人在那24小時監(jiān)控，一旦響應(yīng)超時就中斷。
A2A允許設(shè)置回調(diào)接口、服務(wù)器端事件（SSE）等方式，把漫長的任務(wù)分段匯報，讓溝通保持流暢。
5. 身份認(rèn)證與安全= 外交特權(quán)與協(xié)議
A2A采用企業(yè)級的認(rèn)證策略，要求通信雙方先驗(yàn)證對方的身份憑證。例如在現(xiàn)實(shí)外交中，不是誰都能隨意闖進(jìn)某國大使館，必須持有相應(yīng)的外交護(hù)照、獲得許可。
這就是為了防范“冒名頂替”或“惡意竊聽”。
在A2A里，“認(rèn)證頭信息”“token”“簽名”等一系列安全手段，就相當(dāng)于外交通行證或蓋了公章的外事批準(zhǔn)文書，確保你跟我談判時是真的代表“你所在的國家”，而不是一個假冒的第三方。
這大概，就是A2A的機(jī)制，其實(shí)你看，跟國與國的外交，或者跟企業(yè)與企業(yè)之間的協(xié)同，沒有任何本質(zhì)的區(qū)別。
二. MCP協(xié)議
再來看MCP協(xié)議，全稱Model Context Protocol。
這就是Claude的母公司Anthropic在2024年11月推出并開源的一套標(biāo)準(zhǔn)。
A2A解決了AI外交官之間的交流流程問題，但是還有一個棘手的現(xiàn)實(shí)，再能言善辯的外交官或者企業(yè)商務(wù)，要是沒有 任何可靠的信息來源，對國際局勢和資源配置就兩眼一抹黑，根本就沒法干活。
更何況，在現(xiàn)代社會，外交官往往需要調(diào)用種種外部工具，比如簽證系統(tǒng)、國際結(jié)算系統(tǒng)、情報數(shù)據(jù)庫等等，才能完成任務(wù)。
同理，一個Agent若想承擔(dān)真正的復(fù)雜職責(zé)，也需要能連上各種數(shù)據(jù)庫、文檔系統(tǒng)、企業(yè)應(yīng)用，甚至是硬件設(shè)備。
這就像給外交官建立完備的情報局，并授權(quán)他們使用某些工具處理事物。
過去，Agent要接入外部資源，常常得各自開發(fā)專用插件，與不同工具做深度整合，勞心勞力。
但是，我們現(xiàn)在有MCP了。
MCP致力于標(biāo)準(zhǔn)化大型語言模型（LLM）與外部數(shù)據(jù)源、工具之間的交互方式。 Anthropic的官方比喻很形象：MCP就像AI應(yīng)用程序的USB-C端口。
USB-C是如今設(shè)備通用的接口，不管充電、傳數(shù)據(jù)都是一個口搞定。
MCP的野心也是這樣的，搞一個AI領(lǐng)域的萬能接口，讓各種模型和外部系統(tǒng)接駁都用同一個協(xié)議，而不是每次另寫一套集成方案。
以后AI模型要連數(shù)據(jù)庫、連搜索引擎、連第三方應(yīng)用，不用每家各訂各的協(xié)議，只要都支持MCP就能對上話。
它大概是客戶端-服務(wù)器架構(gòu)的思路：
1. MCP服務(wù)器= 整合的情報局
企業(yè)或個人可以把自己的數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、日歷、甚至第三方服務(wù)封裝成一個個“MCP Server”，這些Server符合MCP協(xié)議，向外暴露統(tǒng)一格式的訪問端點(diǎn)，任何Agent只要符合MCP客戶端標(biāo)準(zhǔn)，就能發(fā)送請求、檢索信息或執(zhí)行操作。
比如高德就把自己的一些API，封裝成了MCP，只要你有高德的API Key，你就可以在Agent上調(diào)用高德。
2. MCP客戶端 = 外交官實(shí)際使用的終端設(shè)備
就像一個Agent外交官帶著專用的終端設(shè)備，可以輸入各種指令：“幫我查一下財務(wù)系統(tǒng)里庫存數(shù)據(jù)”、“幫我向某個API提交請求”，“把某份PDF拿來我看看”。
過去，如果沒有MCP，你得針對各種系統(tǒng)寫不同的訪問代碼，整合起來極其麻煩；但是用了MCP后，只要客戶端支持協(xié)議，就能輕松切換到不同的MCP服務(wù)器。
調(diào)用不同的信息，隨時獲取情報、做業(yè)務(wù)流程。
這大概，就是MCP的機(jī)制。
三. A2A和MCP的不同
抽象講了很多，可能很多人，還是有點(diǎn)云里霧里。
別急，我們通過一個故事化的場景來把A2A和MCP的區(qū)別與合作說明白。
比如我們現(xiàn)在，有一個世界版的國際峰會。
各國首腦其實(shí)是各家公司的Agent代表，比如谷歌代表是小G，Anthropic派出了小A，OpenAI來了個小O，國內(nèi)的阿里派出小Q，騰訊派小T等等。大家齊聚一堂，要合作完成一項跨國任務(wù)，比如聯(lián)合寫一份全球經(jīng)濟(jì)分析報告。
在沒有通用協(xié)議之前，這會基本開不起來，因?yàn)槊總€代表講自家語言，互相聽不懂。
但現(xiàn)在好了，有了A2A協(xié)議這套外交標(biāo)準(zhǔn)，所有代表進(jìn)入會場前都簽了《A2A維也納外交公約》：發(fā)言必須用統(tǒng)一格式，說話先報身份、標(biāo)明意圖，回應(yīng)要引用之前的發(fā)言ID等等。
于是，小G可以正式地用A2A格式發(fā)消息給小O，小O收到后依樣畫葫蘆地回復(fù)一個A2A消息。這樣，不同公司的AI首次實(shí)現(xiàn)了無障礙對話。
二對話進(jìn)行中，各位AI代表難免需要查閱資料或使用工具幫助分析。
這時候Anthropic的小A說：“各位，如果需要外部數(shù)據(jù)或工具的支持，可以通過MCP系統(tǒng)獲取?！?/p>
原來，會場邊上還架設(shè)了一套“MCP同聲傳譯室”。里面坐著各種專家（對應(yīng)不同的MCP服務(wù)器）。
有谷歌Drive資料館管理員、有Slack聊天記錄管家、有GitHub代碼管家，甚至還有Postgres數(shù)據(jù)庫管理員…只要通過MCP提請求，他們就能用統(tǒng)一語言回應(yīng)。
比如，小Q（阿里云代表）想調(diào)自家云端數(shù)據(jù)庫算點(diǎn)東西，如果按老辦法，他得派人打個飛的回國去拿。
現(xiàn)在他直接在會上發(fā)送一個MCP請求（這請求其實(shí)也是按MCP定義的JSON格式發(fā)給對應(yīng)的MCP Server）：
“我要查詢X數(shù)據(jù)庫里的Y數(shù)據(jù)”。
MCP數(shù)據(jù)庫管家翻譯室收到請求，立刻查庫拿到結(jié)果，用MCP語言回復(fù)給小Q。
整個過程對其他Agent來說是透明的，他們也聽懂了小Q引用的這份數(shù)據(jù)，因?yàn)镸CP翻譯過來的格式大家都認(rèn)識。
繼續(xù)寫報告過程中，小G(谷歌)和小A(Anthropic)發(fā)現(xiàn)需要把各自部分內(nèi)容對接起來分析。
小G擅長數(shù)值分析，小A擅長語言總結(jié)，那就協(xié)作：
小G通過A2A對小A說“我這邊算完GDP增速了，數(shù)據(jù)如下”，小A收到后，在自己這邊通過MCP又連了一下Excel表格插件，驗(yàn)證了數(shù)據(jù)趨勢，然后再用A2A回復(fù)小G一個總結(jié)段落……
一來二去，A2A讓Agent彼此溝通任務(wù)，MCP讓每個智能體方便地調(diào)用外部工具補(bǔ)充信息，兩套協(xié)議配合默契，報告很快完工。
這個故事中，大家可以清楚地看到：
A2A更像外交部專線，解決的是Agent直接對話的問題。
MCP更像同聲傳譯與資源共享系統(tǒng)，解決的是智能體對接外部信息的問題。
兩者配合起來，就是為AI版聯(lián)合國量身打造的溝通協(xié)定。有了它們，AI Agents可以各展所長又緊密合作，真正形成一個互聯(lián)互通的AI生態(tài)體系。
當(dāng)A2A和MCP這樣的開放協(xié)議逐漸統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)之后，我們有理由暢想一個全新的AI Agent生態(tài)。
無數(shù)AI Agent像網(wǎng)站一樣部署在各處，它們通過A2A協(xié)議彼此發(fā)現(xiàn)、通信，通過MCP協(xié)議調(diào)動資源、分享知識。
我們作為用戶，就像當(dāng)年瀏覽網(wǎng)頁一樣，可以無感知地使用這些智能體的協(xié)同服務(wù)。比如，你的個人AI助理Agent接受了你的復(fù)雜委托：
“幫我計劃一次歐洲旅行，順便寫一篇游記稿件?！?/strong>
它不會單打獨(dú)斗，而是迅速通過A2A喊來各路好手：旅行規(guī)劃Agent、航班預(yù)訂Agent、翻譯Agent、文案Agent……
大家分工合作，各顯其能。
正如我們希望國家間少打貿(mào)易戰(zhàn)、多訂規(guī)則，AI領(lǐng)域我們也樂見各家少搞閉關(guān)鎖國，多推行兼容協(xié)議。
A2A和MCP的崛起，意味著AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)在朝著協(xié)作而非對抗的方向進(jìn)化。
現(xiàn)實(shí)世界，和AI世界，明明是一體，確實(shí)兩種趨勢。
真是諷刺。
最后，希望這篇文章，對你有一些幫助。
以上，既然看到這里了，如果覺得不錯，隨手點(diǎn)個贊、在看、轉(zhuǎn)發(fā)三連吧，如果想第一時間收到推送，也可以給我個星標(biāo)?～謝謝你看我的文章，我們，下次再見。
>/ 作者：卡茲克
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