今年，AI 技术圈最受关注的莫过于 MCP 协议，相关服务层出不穷，介绍文章可谓汗牛充栋。但在上个月，Google 又推出了一项全新的智能体协议：A2A（Agent to Agent）。这项协议到底是什么？它与 MCP 有哪些不同？又是否会成为 MCP 的竞争者？

科普博主 New Machina 通过这段 5 分钟的视频，用最通俗易懂的方式带大家全面了解了 A2A 协议，以及它与 MCP 的关系。

先说结论，A2A 的核心目标，是为来自不同团队、公司甚至供应商的智能体建立一种通用的沟通机制，使它们能够像真实的团队成员一样，共同完成复杂任务。这一协议的意义在于推动智能体系统从 “单兵作战” 向 “团队合作” 的转型。

当前，绝大多数智能体都是 “单兵作战”。例如，某个聊天机器人可以查询天气，却难以无缝访问用户的日历、邮件等服务，除非开发者手动搭建所有接口。这种方式不仅效率低、难以扩展，还容易引发维护上的脆弱性。A2A 通过定义标准化的结构化消息（通常采用JSON），让每个智能体能够公开自身能力、所需信息及输出结果，实现无需定制代码的自动协作。可以把它看作每个智能体都拥有的一份 “简历” 和 “联系方式”，从而降低系统集成的门槛。

在实际应用中，A2A 不仅仅是智能体间协作的桥梁，还与其他协议如 Anthropic 的 MCP（模型上下文协议）形成互补。MCP 主要聚焦于智能体与大模型或外部工具的集成，比如数据库或 API，而 A2A 则专注于智能体之间的任务流转和信息共享。例如，在一个智能旅游助手的场景中，多个智能体分别负责查天气、订机票、预订酒店等环节。它们通过 A2A 协议协同完成整个流程，而每个智能体内部与 API 或大模型的集成则可以借助 MCP。这样的分工让系统既具备高度的灵活性，又便于扩展和维护。

MCP & A2A

A2A 的出现，实际上延续了互联网早期 “标准优先” 的思维。90年代，正是 HTML、HTTP等协议的普及，才让网络服务实现了大规模互联。如今，随着智能体系统的复杂度不断提高，统一的通信标准成为推动生态繁荣的关键。事实上，除了Google，Salesforce、Atlassian、Cohere、SAP、ServiceNow、Langchain 等众多科技公司也已公开加入 A2A标准阵营，进一步印证了业界对于开放互联的共识。

总的来说，A2A 协议不仅降低了智能体系统的集成难度，还为未来 “智能体社会” 的模块化、灵活性和可持续发展奠定了基础。随着相关标准不断完善和生态的逐步成熟，智能体之间的协作将变得前所未有的高效和自然，为企业和个人用户带来更丰富、更智能的数字体验。