究竟该用哪一个？A2A 与 MCP 协议及三大核心差异，PocketFlow作者重磅解析 | 最新

想象一个世界：AI 智能体不再仅仅为你工作，更能彼此协作，形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体（A2A）协议，正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）相比，孰优孰劣？本文将为您深入剖析。

AI 协作的黎明已至

回想一下，在复杂的项目中，你与同事如何协作？信息共享、问题探讨、基于彼此专长共同推进。现在，设想你的 AI 智能体也能实现这样的协同——不再是各自为战，而是主动联手，共同攻克难题。

这正是谷歌在 2025 年 4 月 9 日发布的全新智能体到智能体（A2A）协议 (https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/) 的核心目标。A2A 旨在打破 AI 智能体单打独斗的局面，将其塑造为团队中的协作者。例如，你的研究智能体可以将关键发现无缝传递给写作智能体；你的旅行规划师可以主动与财务智能体核对，确保推荐的酒店选项符合预算——全程无需你介入协调。开发者社区对此反响热烈，发布仅数日，其 GitHub 项目 (https://github.com/google/A2A) 便斩获逾 10K 星标，足见其潜力。然而，这并非 AI 系统互操作性的首次尝试。Anthropic 不久前也推出了具备相似目标的模型上下文协议（MCP）(https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)。

面对这两个选项，开发者该如何抉择？A2A 是否仅仅是 MCP 的另一种表述？我们究竟该用哪一个？抑或它们服务于截然不同的场景？

本文旨在拨开营销辞令的迷雾，为您：

• 用通俗易懂的语言阐释两种协议的核心机制。
• 重点辨析三大核心技术差异及其对开发实践的影响。
• 揭示两者之间可能存在的互补关系，而非简单的竞争。

拒绝晦涩术语的堆砌——只提供清晰的洞见，助您理解这些协议如何重塑 AI 协作的未来。读毕本文，您将清晰把握 A2A 相较于 MCP 的独特性（反之亦然）。准备好探索这场技术变革了吗？让我们即刻启程。

场景剖析：理解 MCP 与 A2A 的核心价值

想象一下，你正在规划一次复杂的夏威夷之旅，涉及诸多环节：

• 分析天气数据，确定最佳出行月份。
• 在预算范围内搜寻航班。
• 结合当地特色，规划行程活动。
• 进行货币换算，了解当地消费水平。

这些任务性质各异，需要不同的专业能力。假设你使用 Claude 这样的 AI 智能体协助。当你问：“Claude，下周毛伊岛天气如何？”

问题出现了：Claude 基于过往数据训练，无法获取实时的天气信息或未来预报。 这就好比询问一位久未去过某地的朋友当地的天气——他无从知晓。此时，两大协议标准便能发挥关键作用。

MCP：赋予 AI 智能体调用“工具”的能力

模型上下文协议（MCP）可以理解为一种标准接口，允许任何 AI 智能体在需要时调用外部的、专门化的“工具”或服务。

若无 MCP，对话可能如下：

你： “下周毛伊岛天气怎么样？”

Claude： “抱歉，我无法访问实时天气数据或预报。您需要通过专业的天气服务查询。”

体验不佳，对吗？但若集成了 MCP：

你： “下周毛伊岛天气怎么样？”

Claude： [内部通过 MCP 标准接口调用天气服务] “根据最新预报，下周毛伊岛天气晴朗，气温约 82°F（约 28°C），预计周三下午有短暂阵雨。”

其背后的运作机制可以简化为以下四步：

1. 发现可用工具： Claude 查询其配置的工具列表，“有哪些可用的外部服务？” 它发现一个天气服务已就绪。
2. 构造标准请求： Claude 按照 MCP 规范，构造一条结构化的请求：“查询下周毛伊岛的天气预报。”（以机器可读的格式）
3. 获取工具执行结果： 天气服务处理该请求，并返回标准格式的响应：“毛伊岛：82°F，晴，周三有小雨。”
4. 整合信息并回复： Claude 接收并解析工具返回的数据，将其融入自然语言回复中，呈现给你。

MCP 的核心价值在于提供了一种标准化的方式，让任何遵循该标准的 AI 智能体都能与任何遵循该标准的工具进行交互。它如同一个通用适配器，实现了模型与外部功能间的解耦。

对工具开发者而言，只需按 MCP 标准构建一次 API（如天气查询、计算器、邮件发送等），即可被 Claude, GPT, Gemini 等所有兼容 MCP 的智能体调用。

对用户而言，这意味着 AI 智能体能执行更广泛的任务：查询实时信息、执行实际操作（如发送邮件、创建日历项），而无需模型本身为每项功能单独训练。

A2A：构建 AI 智能体协作网络

回到复杂的夏威夷旅行规划。这不仅需要调用工具获取零散信息，更需要不同领域的专业规划能力：航班策略、酒店匹配、活动策划、预算控制等。这正是智能体到智能体（A2A）协议的用武之地。如果说 MCP 是连接 AI 与工具，那么 A2A 则是连接专业化的 AI 智能体彼此。

设想一个 AI 旅行规划团队：

• 航班专家智能体：精通航线、价格波动。
• 酒店专家智能体：擅长根据偏好筛选住宿。
• 当地活动专家智能体：熟悉目的地文化与玩乐。
• 预算管理智能体：负责成本控制与核算。

借助 A2A，你的主控个人智能体可以将复杂的规划任务分解并委派给这些专家智能体，最后汇总它们的成果。

若无 A2A，交互可能如下：

你： “规划一个 6 月份为期 5 天、预算 3000 美元的夏威夷行程。”

个人智能体： “我可以提供一些通用建议，但无法获取实时票价和房态。活动方面，我可以列举热门项目，但无法确保它们在您的日期和预算内可行。”

这显然无法满足实际规划需求。但若采用 A2A：

你： “规划一个 6 月份为期 5 天、预算 3000 美元的夏威夷行程。”

个人智能体： [内部通过 A2A 协议，将任务分派给专家智能体] “已为您规划好 6 月份的 5 天夏威夷行程！洛杉矶往返机票约 650 美元，毛伊岛海滨酒店 5 晚约 1200 美元，剩余 1150 美元用于活动。已为您筛选：第 2 天莫洛基尼浮潜（145 美元/人）、第 3 天传统卢奥晚宴（120 美元/人）、第 4 天哈纳之路观光（210 美元/人）。剩余约 675 美元可用于餐饮和购物。需要为您预订吗？”

这背后，主控个人智能体通过 A2A 协议精心编排了整个流程：

1. 服务发现与能力匹配： 主控智能体查询其注册的智能体“名片” AgentCard，识别出具备旅行规划、活动推荐、预算管理能力的专家智能体。

2. 任务分解： 主控智能体将总目标分解为子任务：

• 子任务 1：机票与酒店搜索 → 指派给 旅行专家智能体
• 子任务 2：活动推荐 → 指派给 当地活动专家智能体
• 子任务 3：预算校验 → 指派给 预算管理智能体 (此步可能融入前两步或单独执行)

3. 任务分派 (以机票/酒店为例)：

主控智能体 → 旅行专家： (通过 A2A 协议) “任务 task-123：为一对夫妇查找 6 月份 5 天从 LAX 到夏威夷（毛伊岛优先）的经济型机票和酒店，总预算约 1850 美元 (给机票酒店预留的部分)。”

旅行专家 → 主控智能体： (通过 A2A 协议，更新任务状态并返回结果) “任务 task-123 结果：机票 HAX LAX-OGG 往返 人；酒店240/晚 x 5 = $1200。均符合要求。”

• 主控智能体将子任务 1 封装为一个 A2A 任务 Task，包含描述、预算、日期等信息，并分配任务 ID (如 "task-123")。
• 使用 A2A 的 tasks/send 接口将任务发送给旅行专家智能体。
• 旅行专家智能体接收任务并开始执行。

4. 并行处理其他子任务： 主控智能体以类似方式将活动推荐、预算校验等任务分派给相应的专家智能体。

5. 任务状态追踪与结果收集：

• 主控智能体通过 A2A 的 tasks/get 接口，定期查询各子任务的状态 (如 "pending", "running", "completed")。
• 当任务状态变为 "completed" (TaskStatus, TaskState) 时，主控智能体获取任务产出的结果 (Artifact)。

6. 结果整合与呈现： 主控智能体汇总所有子任务的结果，进行综合整理，最终生成一份完整、协调的旅行计划，呈现给用户。

对用户而言，整个复杂的协作过程是透明的，最终得到的是一份凝聚了多个 AI 专家智慧的综合性解决方案。

两者的协同效应

真正的潜力在于 MCP 与 A2A 的结合：

1. 主控智能体使用 A2A 与各领域的专家智能体进行协作。
2. 每个专家智能体在执行其专业任务时，可能需要调用外部工具（如实时数据库、预订接口等），此时它会使用 MCP。
3. 最终形成一个强大的协作网络：智能体之间通过 A2A 协作，智能体与工具之间通过 MCP 连接。

这就像组建了一支专家团队（A2A），并且为每位专家配备了完成其工作所需的精密仪器（MCP）。它们联手能够处理远超单个 AI 能力范围的复杂问题。

核心交互对象的区别：

• MCP： AI 智能体 ↔ 工具/服务
• A2A： AI 智能体 ↔ 其他 AI 智能体

这种标准化的好处是显而易见的：一次构建，多处复用。新的工具或智能体只要遵循相应标准，即可轻松融入生态，无需为每对交互定制集成方案。

对这些协议的简单实现感兴趣？可参考以下示例代码：

• PocketFlow + MCP 基础示例: https://github.com/The-Pocket/PocketFlow/tree/main/cookbook/pocketflow-mcp
• PocketFlow + A2A 基础示例: https://github.com/The-Pocket/PocketFlow/tree/main/cookbook/pocketflow-a2a

深层对比：三大核心技术差异剖析

“MCP 连接工具，A2A 连接智能体”——这个概括虽然直观，但对于追求技术深度的开发者而言，可能还不够。毕竟，“工具”与“智能体”的界限并非泾渭分明。正如OpenAI文档(https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/#agents-as-tools)所展示，一个完整的智能体有时也可以被视为另一个智能体的“工具”。这种嵌套关系使得表层区分变得模糊。

若您不满足于概念层面的解释，希望探究两者在协议设计和实现层面的根本差异，那么接下来的内容正是为您准备的。我们将深入代码层面，揭示那些超越“交互对象”的本质区别。

差异 1：交互信息的表达方式 - 自然语言 vs. 结构化 Schema

这是两者最显著的区别之一。A2A 倾向于使用自然语言传递任务意图，而 MCP 则严格依赖结构化的参数输入。

A2A：更接近人类的指令下达

A2A 允许使用自然语言描述任务需求，如同人与人之间的沟通：

# A2A 客户端发送任务示例

user_message = Message(

role="user",

parts=[TextPart(text="100 美元大概等于多少加元？")] # 使用自然语言描述任务

)

# 由接收方智能体自行理解并执行

接收任务的智能体需要具备理解这种自然语言指令并将其映射到具体操作的能力。协议本身不强制规定请求的结构化格式。

MCP：精确匹配预定义接口

MCP 则要求调用方提供与工具预定义输入模式（Input Schema）完全匹配的结构化参数：

# MCP 客户端调用工具示例

tool_name = "get_exchange_rate"

# 参数必须严格符合工具定义的 Schema

arguments = {"currency_from": "USD", "currency_to": "CAD", "amount": 100.0}

# 如果参数名称、类型或缺失必填项，调用将失败

如果提供的参数与工具定义的 Schema 不符（例如，字段名拼写错误、数据类型不匹配、缺少必需字段），调用通常会直接失败。精确性是 MCP 的核心要求。

为何这至关重要？

类比现实世界：A2A 像是指派任务给一位有经验的同事，你只需说明目标，他会自行规划执行步骤。MCP 则更像是在操作一台精密仪器，必须严格按照说明书输入正确的参数和指令。

• A2A 的优势在于灵活性和对模糊、复杂任务的适应性。它可以处理更开放式的问题（例如，“评估将服务迁移到 K8s 的利弊”），允许接收方智能体发挥其推理和规划能力。
• MCP 的优势在于精确性、可靠性和可预测性。它非常适合执行定义明确、输入输出固定的功能性操作（如 API 调用、数据库查询、数学计算）。

差异 2：任务处理模型 - 异步长周期任务 vs. 同步函数调用

A2A 的设计核心是围绕异步的、可能持续较长时间的任务（Task），并内置了任务生命周期管理。MCP 则更接近于同步的、一次性的函数调用（Function Call）。

A2A：内建的任务生命周期管理

A2A 将智能体间的协作视为一系列“任务”的创建、执行与完成。协议层面定义了任务的状态及其流转：

# A2A 任务 (Task) 结构示例 (简化)

{

"id": "task-abc-123",

"status": {

"state": "running", # 明确的状态: pending -> running -> completed / failed / cancelled

"updateTime": "2025-04-15T14:00:00Z",

"progress": 0.6 # 可选的进度指示

},

"input": {...}, # 任务输入

"artifacts": [...] # 任务执行过程中产生的中间或最终产物

}

A2A 协议原生支持任务的异步执行、状态追踪、中间结果传递。这使其天然适合处理那些需要较长时间运行、可能涉及多个步骤或需要等待外部依赖的复杂协作流程。调用方可以发送任务后不必阻塞等待，稍后通过任务 ID 查询状态和结果。

MCP：即时响应的请求-应答模式

MCP 的交互模式更像是传统的 RPC (Remote Procedure Call) 或 API 调用。客户端发起 call_tool 请求，通常期望一个相对快速的、同步的响应（成功结果或错误信息）。

# MCP 调用通常是阻塞的，等待结果返回

try:

result = client.call_tool("get_exchange_rate", {"from": "USD", "to": "CAD"})

# 处理成功结果 result

except MCPError as e:

# 处理调用错误 e

# 协议本身不内建异步任务管理、状态追踪机制

虽然 MCP 的实现可以基于异步 I/O，但协议本身并未标准化任务生命周期管理。如果一个工具需要长时间运行，或者需要分阶段返回结果，这些复杂性需要由工具实现者和调用方在协议之外自行处理（例如，工具立即返回一个任务 ID，调用方后续轮询另一个接口）。

为何这至关重要？

考虑两种场景：项目管理 vs. 使用计算器。

• A2A 类似于项目管理系统。你可以创建一个项目（Task），分配给某个团队（Agent），系统会跟踪项目的状态（pending, running, completed），记录中间交付物（Artifacts），并允许你随时查看进展。它适合管理复杂、耗时、可能包含多个子步骤的工作流。
• MCP 类似于使用计算器。你输入算式（arguments），按下等于号（call_tool），立即得到结果（result）或错误提示。它适合执行原子性的、可以快速完成并返回结果的操作。

选择哪种协议，取决于你的协作任务是需要进行状态管理和异步处理的长周期流程（A2A），还是可以快速完成并返回结果的单次功能调用（MCP）。

差异 3：能力描述的粒度 - 高层级技能 vs. 精确函数签名

A2A 和 MCP 在描述“服务提供方能做什么”的方式上存在显著差异。A2A 侧重于描述智能体的高层级能力或技能（Skills/Capabilities），而 MCP 则要求精确定义每个工具（Tool）的具体函数签名和输入输出 Schema。

A2A：基于意图的能力描述

A2A 的智能体“名片” (AgentCard) 通常包含对其能力的自然语言描述和示例，侧重于表达智能体擅长解决什么类型的问题：

# A2A AgentCard 中描述能力 (AgentSkill) 的示例

agent_skill = AgentSkill(

id="financial_analysis_skill",

name="财务报告分析",

description="能够分析财务报表，提取关键指标，并生成摘要报告。",

examples=[

"分析苹果公司上一季度的财报",

"对比特斯拉和比亚迪的盈利能力"

]

# 并不直接暴露底层的函数接口或 Schema

)

这种描述更接近人类简历上的技能说明。它告诉调用方这个智能体能“做什么”，但具体“怎么调用”则可能依赖于 A2A 任务中的自然语言指令或更复杂的协商机制。

MCP：基于 Schema 的函数级规范

MCP 要求每个工具（Tool）都必须提供精确的元数据，包括其名称、描述以及最重要的——严格定义的输入 Schema (Input Schema) 和（可选的）输出 Schema (Output Schema)：

# MCP 工具定义示例 (ToolMetadata)

{

"name": "lookup_stock_price",

"description": "查询指定股票代码的当前价格",

"inputSchema": { # 清晰定义输入参数

"type": "object",

"properties": {

"ticker_symbol": {

"type": "string",

"description": "股票代码, e.g., 'AAPL'"

}

},

"required": ["ticker_symbol"]

},

"outputSchema": { # （可选）清晰定义输出结构

"type": "object",

"properties": {"price": {"type": "number"}}

}

}

这就像一个详细的 API 文档或函数签名。它清晰地规定了调用该工具需要提供哪些参数、参数的类型和格式，以及期望返回的结果结构。这使得调用方可以精确地构造请求并解析响应。

为何这至关重要？

这反映了两种协议在抽象层次上的不同定位。

• A2A 工作在意图层面。调用方表达想要达成的目标（例如，“帮我分析这份报告”），由接收方智能体自行决定如何利用其内部能力和知识来完成任务。这提供了更大的灵活性和自主性，但也对接收方智能体的理解和规划能力提出了更高要求。
• MCP 工作在功能层面。调用方需要明确知道有哪些具体的功能可用，以及如何精确地调用它们。这提供了更强的确定性和控制力，但灵活性相对较低，难以处理定义不清或超出预定功能范围的任务。
• 
  

选择哪种协议，取决于你希望与服务提供方进行何种粒度的交互：是基于高层级目标的委托（A2A），还是基于精确功能调用的执行（MCP）。

哲学层面的分野

总结这三大技术差异，我们可以看到两种协议背后隐含的不同设计哲学：

• MCP 的哲学： “提供一系列定义清晰、接口稳定的功能积木 (Functional Building Blocks)，供智能体按需精确调用。” 它强调标准化、精确性、可控性。
• A2A 的哲学： “构建一个智能体协作网络 (Collaborative Network)，允许智能体基于高层级意图进行任务委托、状态同步和结果共享。” 它强调灵活性、自主性、任务导向。

将 MCP 想象成一套标准化的工具箱和 API，而 A2A 则更像是一个项目管理和协作平台。

未来已来，协作共生

通过对 A2A 与 MCP 的深入剖析，我们可以清晰地看到：它们并非相互排斥的竞争对手，而是针对 AI 协作不同层面挑战的互补性解决方案。

将两者结合，才能发挥出最大的潜力：

• MCP 为单个 AI 智能体装备了调用外部工具的能力，拓展了其功能边界。
• A2A 则让这些能力各异的智能体能够协同工作，共同应对更宏大、更复杂的挑战。
• 两者共同构筑了一个分层的 AI 协作生态：底层是 MCP 实现的“能力调用”，上层是 A2A 实现的“任务协作”。

对于开发者而言，这意味着选择并非“非此即彼”。更应思考：我的应用场景需要的是精确的功能执行（MCP），还是复杂的智能体协作（A2A），抑或是两者的结合？ 答案取决于具体需求。

展望未来，随着 AI 生态的演进，我们预计将看到这两种协议（或类似理念的标准）更深度的融合与互通。孤立的 AI 智能体将逐渐成为历史，构建能够有效协作的智能体网络，将是释放 AI 更高潜能的关键。掌握这些协议，理解其设计思想与适用场景的开发者，无疑将站在构建下一代协作式 AI 系统的前沿。

文章来自于“AI修猫Prompt”，作者“AI修猫Prompt”。