当前位置：首页 > news >正文

大模型应用中Agent2Agent(A2A)的应用场景，以及A2A与MCP的区别和适用场景

news 来源：原创 2025/6/23 20:05:50

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型应用中Agent2Agent（A2A）的应用场景，以及A2A与MCP的区别和适用场景。
在这里插入图片描述

文章目录

- 一、引言
- 二、Agent2Agent（A2A）协议原理
- - 2.1 核心架构
  - 2.2 基础框架与依赖
- 三、Agent2Agent（A2A）协议应用场景
- - 3.1 企业流程自动化
  - 3.2 IT服务管理
  - 3.3 供应链管理
  - 3.4 客户支持增强
  - 3.5 个人助理智能化
  - 3.6 个性化学习
  - 3.7 网络运营自动化
- 四、模型上下文协议（MCP）概述
- - 4.1 MCP定义与核心概念
  - 4.2 MCP技术架构
  - 4.3 MCP主要功能
- 五、A2A与MCP的区别及应用场景对比
- - 5.1 区别
  - 5.2 应用场景对比
- 六、A2A代码流程示例
- - 6.1 代码示例说明
  - 6.2 Python基础示例（天气智能体服务端实现）
- 七、结论

一、引言

在人工智能技术飞速发展的当下，单一AI模型的能力已难以满足复杂多变的实际需求。越来越多的场景需要多个AI智能体（Agent）协同工作，彼此分工、互补、协作完成任务。无论是企业自动化、智能办公，还是智能家居、自动驾驶，智能体之间的高效通信与协作已成为AI系统演进的关键。然而，智能体间的通信长期缺乏统一标准，导致“信息孤岛”现象严重，系统集成复杂、扩展性差。在此背景下，谷歌于2025年4月在Cloud Next 2025大会上正式发布了全新的Agent2Agent (A2A) 协议，为AI智能体之间的协作提供了新的解决方案。同时，Anthropic公司提出的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）也在大模型与外部数据源及工具的集成方面发挥着重要作用。本文将深入探讨A2A的原理、应用场景，分析其与MCP的区别和各自适用场景，并给出A2A的代码流程。

二、Agent2Agent（A2A）协议原理

2.1 核心架构

A2A是一个基于HTTP + JSON的AI代理通信协议，主要包含以下模块：

Agent Card：位于/.well - known/agent.json，是JSON格式的代理能力说明书，包含API端点、技能、认证方式等信息。它为能力发现、自动集成提供基础，支持智能体自治与动态编排。例如，天气智能体通过/.well - known/agent.json暴露自身能力，包括名称、版本、描述、支持的端点（任务提交、SSE订阅）、输入参数规范（日期、地点）以及认证方式（API Key）。
角色模型：分为服务端和客户端。服务端提供API接口，必须实现tasks/send等标准方法，负责接收、处理任务请求，管理任务状态，推送结果；客户端通过HTTP调用其他代理，作为任务发起方，发现目标Agent能力，构造并发送任务请求，消费结果。
任务流程：任务具有完整的生命周期，状态流转为submitted（已提交）→ working（处理中）→ (input - required)（需补充输入）→ completed/failed（完成/失败）。交互单元包括消息和工件，消息由多类型Part组成（文本/文件/结构化数据），工件是任务产出的结构化结果。
通信机制：基础模式采用HTTP + JSON - RPC风格接口。高级功能包括实时推送（SSE协议，tasks/sendSubscribe）和异步通知（Webhook回调），还支持多模态，通过Part类型实现。此外，代理间可预先协商交互形式（如文本/语音/表单）。

2.2 基础框架与依赖

A2A协议本身不依赖特定的AI模型或框架，但其出现背景与大型语言模型（LLM）驱动的自治代理趋势密切相关。协议的结构借鉴了分布式系统和微服务的思想，将每个AI代理视作一个独立服务，通过标准接口通信。这意味着任何基于LLM的代理开发框架（如LangChain、LangGraph、Google的Agent Developer Kit ADK、CrewAI、Genkit等）都可以实现A2A接口，从而与其它代理协同。Google强调A2A能够适配“不透明的（opaque） ”智能体，即无需暴露内部推理过程或内存状态的代理，这对许多企业级应用至关重要，因为涉及安全和合规时，各代理更倾向通过明确定义的输入输出进行交互，而不共享内部细节。

三、Agent2Agent（A2A）协议应用场景

3.1 企业流程自动化

在大型企业中，日常业务流程往往涉及多个系统。A2A协议可用于招聘流程自动化，主Agent协调多个子Agent，分别负责筛选候选人简历、安排面试时间、进行背景调查等，使招聘流程在一个统一的工作流中顺畅衔接。在复杂企业工作流中，不同Agent分别承担法律合同条款分析、财务风险评估、报告汇总等任务，实现企业内部复杂工作流的自动化。

3.2 IT服务管理

员工通过一个Agent请求新的笔记本电脑，该Agent与负责库存检查、采购审批和设备配置的其他Agent进行交互，实现IT服务管理的自动化。

3.3 供应链管理

多个Agent分别负责需求预测、库存优化、物流调度和供应商沟通，协同优化整个供应链链条。

3.4 客户支持增强

一线客服Agent遇到无法解答的专业问题时，可通过A2A将问题转交给具备相关知识的二线专家Agent，提升客户支持的效率和质量。

3.5 个人助理智能化

用户的个人助理Agent将特定任务委托给更专业的外部Agent来完成，提升个人助理的智能化水平。

3.6 个性化学习

学习平台由多个Agent组成，通过A2A协作为用户提供定制化的学习体验，满足不同用户的学习需求。

3.7 网络运营自动化

自主Agent利用A2A进行通信，主动监控网络状态、诊断故障并自动执行修复操作，提升网络运营的自动化水平。

四、模型上下文协议（MCP）概述

4.1 MCP定义与核心概念

MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议) 是由Anthropic于2024年11月开源的一种通信协议，旨在解决大型语言模型(LLM)与外部数据源及工具之间的无缝集成问题。它可以被形象地比喻为AI应用程序的”USB - C接口”，为AI模型连接各种数据源和工具提供了标准化的接口。MCP的核心是为LLM应用程序提供一种统一的方式来访问和处理外部数据，通过标准化AI系统与数据源的交互方式，帮助模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更准确、更相关的响应。其核心功能包括上下文共享、工具暴露和可组合的工作流。
在这里插入图片描述

4.2 MCP技术架构

MCP采用客户端 - 服务器架构，通过标准化的协议实现模型与外部资源的通信。架构中包含以下核心组件：

MCP主机(Host)：发起连接的LLM应用程序（如Claude Desktop或IDE），它希望通过MCP访问数据。
MCP客户端(Client)：在主机应用程序内部维护与服务器的1:1连接的协议客户端，负责与MCP服务器建立和维护连接，发送请求并接收响应，按照MCP协议标准处理数据交换。
MCP服务器(Server)：通过标准化的Model Context Protocol暴露特定功能的轻量级程序，处理来自客户端的请求，执行特定功能或提供资源访问，按照MCP协议标准格式化响应。
本地数据源：MCP服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务。
远程服务：MCP服务器可以连接的通过互联网可用的外部系统（例如，通过API）。

4.3 MCP主要功能

资源 (Resources)：服务器提供给客户端的数据实体，可以是文件、数据库记录、API响应或内存中的对象等。客户端可以通过URI(统一资源标识符)来访问这些资源，典型用例包括读取本地文件系统中的文档、访问数据库中的记录、获取第三方API的响应数据等。
工具 (Tools)：服务器暴露的可执行功能，客户端可以通过调用这些工具完成特定任务。工具可以执行各种操作，从简单的计算到复杂的系统交互，如执行数据库查询、调用外部API、操作文件系统(创建、修改、删除文件)、执行计算任务等。
提示 (Prompts)：服务器提供给客户端的上下文增强信息，用于指导LLM生成特定类型的输出。这些提示可以是预定义的模板、指南或动态生成的内容，典型用例包括为特定任务提供标准化的指令、包含领域知识的上下文信息、格式化输出的模板等。

五、A2A与MCP的区别及应用场景对比

5.1 区别

设计目标：A2A协议的设计目标是打破不同AI代理框架和供应商之间的壁垒，实现跨平台的安全高效协作，为异构AI代理建立一个共同语言，让它们可以开箱即用地互相协作；而MCP协议主要解决的是单个代理如何使用工具和获取外部上下文的问题，即为AI模型调用API、检索数据库等提供一致的接口。
关注点：A2A关注的是代理与代理之间的对话与协作，强调功能发现、交互参数协商与安全协同；MCP则聚焦于模型与应用程序之间的标准化接口，确保数据传输和工具调用的安全性。
技术架构：A2A采用客户端 - 服务端架构，强调代理对代理的点对点交互，通过Agent Card注册能力，客户端智能体发起任务请求，远程智能体执行；MCP采用客户端 - 服务器架构，包括MCP Host、MCP Client和MCP Server，基于JSON - RPC2.0协议，连接有状态，支持能力协商。
交互协议：A2A借鉴JSON - RPC思想，运行于HTTP（S）通道之上，定义了丰富的交互语义，注重安全和鉴权机制，支持企业级的身份认证方案；MCP基于JSON - RPC2.0协议，通信消息以JSON表示，遵循远程过程调用模式，支持多轮请求 - 响应交互，连接建立时进行能力协商。
生态系统：A2A获得Atlassian、Salesforce、SAP等50多家技术公司的支持，谷歌自身为Gemini模型提供原生支持，LangChain、Autogen等开源项目正在集成；MCP由OpenAI、Anthropic、Mistral等主流大模型厂商支持，微软Azure、Meta等大型平台承诺支持，主流AI开发框架也在添加MCP支持。

5.2 应用场景对比

MCP技术适用场景：需要访问外部资源的单一代理任务；要求与数据库、API或专业软件进行工具集成的应用场景；基于外部数据进行事实依据的内容生成；以及需要连接到后端系统的面向用户的应用程序。例如，当客户向智能客服查询订单状态时，客服AI通过MCP直接连接至企业订单数据库，检索相关订单信息，并在无需人工干预的情况下向客户提供精确的订单状态报告。企业财务分析AI助手通过MCP协议连接会计软件系统、客户关系管理数据库和市场分析工具，为管理决策者生成集成多源数据的综合分析报告。
A2A技术适用场景：跨不同AI系统的多代理协作环境；需要整合来自不同代理专业知识的复杂工作流程；涉及不同供应商AI的跨平台集成场景；以及任务分解型问题解决方案，其中专业代理各自处理任务的不同方面。例如，当客户需要在下单后修改配送地址时，客户服务AI代理接收此请求并确定需要物流系统的支持。通过A2A协议，它与具有修改配送信息权限的专用物流AI代理建立通信，这两个AI代理在各自的专业领域内协作解决问题，形成完整的服务流程。在复杂的企业审批工作流中，文档接收AI代理、合规检查AI代理和最终审批管理AI代理通过A2A协议进行通信，确保工作流程的无缝衔接与高效处理。

六、A2A代码流程示例

6.1 代码示例说明

目前提供了JavaScript和Python语言的示例，这些示例旨在演示A2A协议的核心交互流程，包括Agent发现、任务创建、消息传递和工件处理。还提供了主流框架的集成案例，如Python框架中的LangGraph集成、CrewAI集成、Google ADK集成；JavaScript框架中的Genkit集成、AutoGen集成、Node.js Web框架集成等。此外，还有示例项目，如多智能体对话系统、代码助手、企业知识库等。

6.2 Python基础示例（天气智能体服务端实现）

以下是天气智能体服务端（FastAPI实现）的代码示例：

# 天气智能体服务端（FastAPI实现）
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from datetime import date
from pydantic import BaseModel
import uvicornapp = FastAPI()# Agent Card声明（通过/.well - known/agent.json暴露）
WEATHER_AGENT_CARD = {"name": "WeatherAgent","version": "1.0","description": "提供指定日期的天气数据查询","endpoints": {"task_submit": "/api/tasks/weather","sse_subscribe": "/api/tasks/updates"},"input_schema": {"type": "object","properties": {"date": {"type": "string", "format": "date"},"location": {"type": "string", "enum": ["北京"]}},"required": ["date"]},"authentication": {"methods": ["API_Key"]}
}# 任务处理端点
@app.post("/api/tasks/weather")
def handle_weather_task(task: dict):try:# 校验参数date_str = task.get("date")location = task.get("location")if not date_str:raise HTTPException(status_code = 400, detail = "Missing 'date' parameter")# 模拟查询天气数据weather_data = {"date": date_str, "location": location, "weather": "Sunny"}return weather_dataexcept Exception as e:raise HTTPException(status_code = 500, detail = str(e))if __name__ == "__main__":uvicorn.run(app, host = "0.0.0.0", port = 8000)

上述代码实现了一个简单的天气智能体服务端，通过FastAPI框架暴露了任务处理端点，接收任务请求，校验参数，模拟查询天气数据并返回结构化结果。同时，定义了Agent Card，用于暴露智能体的能力。

七、结论

Agent2Agent（A2A）协议和模型上下文协议（MCP）在人工智能领域都具有重要的意义。A2A协议为不同AI代理之间的协作提供了标准化的解决方案，打破了智能体间的隔离，实现了跨平台的高效协作，适用于多代理协作的复杂场景。MCP协议则解决了大模型与外部数据源及工具的集成问题，为AI模型提供了更丰富的上下文信息和工具调用能力，适用于需要访问外部资源的单一代理任务。两者并不是竞争关系，而是互补的，共同构筑一个更强大的自治代理生态。未来，随着AI技术的不断发展，A2A和MCP协议有望在更多领域得到应用，推动AI系统的进一步发展和创新。