隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能體（Agent）之間的交互協(xié)議成為技術(shù)界的焦點(diǎn)。近期，谷歌推出的A2A(Agent-to-Agent)協(xié)議與Anthropic的MCP(Model Context Protocol)協(xié)議之間的比較引發(fā)了廣泛討論。兩者都旨在規(guī)范智能體之間的交互和協(xié)作，但設(shè)計(jì)理念和技術(shù)路徑存在顯著差異。

對于希望深入了解MCP協(xié)議的開發(fā)者和研究人員，AIbase的MCP資源網(wǎng)站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）是一個不可多得的資源。該網(wǎng)站提供了豐富的技術(shù)文檔、示例代碼和社區(qū)支持，幫助用戶快速上手并應(yīng)用MCP協(xié)議。

MCP協(xié)議:標(biāo)準(zhǔn)化AI與外部工具的交互

MCP協(xié)議由Anthropic推出，專注于標(biāo)準(zhǔn)化AI與外部工具和資源的交互，例如數(shù)據(jù)庫和API調(diào)用。它通過一個典型的Client-Server架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，其中MCP Host作為交互主體，能夠理解用戶需求并調(diào)用相應(yīng)的Client訪問資源。MCP的核心概念包括資源（Resources）、提示(Prompts)、工具(Tools)和采樣(Sampling)，這些機(jī)制共同支持智能體完成復(fù)雜任務(wù)，如生成金融報(bào)告或查詢數(shù)據(jù)。

• 資源（Resources）:MCP Client可以通過標(biāo)準(zhǔn)化接口對Server端資源進(jìn)行查詢、修改及訂閱操作，支持接入API接口、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等異構(gòu)數(shù)據(jù)源。
• 提示（Prompts）:作為Server端能力的操作指南，提示詞模板包含參數(shù)配置規(guī)則與交互協(xié)議，為大語言模型提供精確的接口調(diào)用參數(shù)生成依據(jù)。
• 工具（Tools）:Server端注冊的可執(zhí)行操作需包含明確的功能描述，大語言模型基于用戶請求上下文，通過語義解析匹配最佳工具組合。
• 采樣（Sampling）:當(dāng)Server端需觸發(fā)模型推理時(shí)，通過標(biāo)準(zhǔn)化流程發(fā)起協(xié)同計(jì)算請求，包含用戶授權(quán)確認(rèn)、輸入數(shù)據(jù)格式化等子流程，最終將結(jié)果返回至調(diào)用方。

A2A協(xié)議:智能體之間的協(xié)作

谷歌的A2A協(xié)議則側(cè)重于智能體之間的協(xié)作，支持跨平臺任務(wù)分配與通信。A2A協(xié)議的關(guān)鍵功能包括能力發(fā)現(xiàn)（Capability Discovery）、協(xié)作能力(Collaboration)、用戶體驗(yàn)協(xié)商機(jī)制(UX Negotiation)和任務(wù)及狀態(tài)管理(Task and State Management)。這些功能使得智能體能夠動態(tài)協(xié)作，完成從招聘流程到匯率查詢等多種任務(wù)。

• 能力發(fā)現(xiàn)（Capability Discovery）:通過AgentCard(Agent的名片，記錄了Agent的能力)發(fā)現(xiàn)具有特定能力的Agent。
• 協(xié)作能力（Collaboration）:Agent之間通過對話形式協(xié)作，例如在任務(wù)執(zhí)行過程中互相詢問和提供信息。
• 用戶體驗(yàn)協(xié)商機(jī)制（UX Negotiation）:Agent之間協(xié)商如何以最佳方式向用戶展示結(jié)果，例如選擇合適的格式或交互方式。
• 任務(wù)及狀態(tài)管理（Task and State Management）:Agent之間共享任務(wù)狀態(tài)，確保任務(wù)的順利進(jìn)行和完成。

協(xié)同發(fā)展的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

盡管兩者都被認(rèn)為具有互補(bǔ)性，但實(shí)際應(yīng)用中，A2A和MCP的協(xié)同發(fā)展仍面臨挑戰(zhàn)。A2A協(xié)議賦予每個智能體自主選擇底層大模型的權(quán)利，這一開放性設(shè)計(jì)吸引了大模型供應(yīng)商參與生態(tài)構(gòu)建。相比之下，MCP協(xié)議在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上更為復(fù)雜，特別是在采樣機(jī)制中，MCP Client和MCP Server之間的耦合度較高。

A2A模式下的智能體能夠通過與大模型的深度交互，交付更具價(jià)值的功能特性，從而更有效地吸引開發(fā)者群體。此外，A2A架構(gòu)下的智能體未必需要與大模型交互，在某些規(guī)則明確的業(yè)務(wù)場景中，基于確定邏輯的智能體可能更具效率和成本優(yōu)勢。

未來展望

隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能體之間的交互協(xié)議將成為推動行業(yè)發(fā)展的重要力量。無論是MCP還是A2A，它們都在為構(gòu)建更加智能、高效的AI生態(tài)系統(tǒng)做出貢獻(xiàn)。未來，這兩種協(xié)議如何協(xié)同發(fā)展，以及它們將如何影響AI技術(shù)的走向，仍需進(jìn)一步觀察和研究。我們期待看到更多創(chuàng)新的解決方案和應(yīng)用場景，為AI的發(fā)展注入新的活力。

（舉報(bào)）