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A2A 与 MCP：详细比较

在 AI 智能体开发中，出现了两种关键的协议类型，以促进互操作性。一种将智能体连接到工具和资源。另一种则实现了智能体之间的协作。Agent2Agent (A2A) 协议和 模型上下文协议 (MCP) 解决了这些不同但高度互补的需求。

模型上下文协议

模型上下文协议 (MCP) 定义了 AI 智能体如何与单个工具和资源（如数据库或 API）进行交互和利用。

该协议提供以下功能：

  • 标准化 AI 模型和智能体如何连接并与工具、API 和其他外部资源交互。
  • 定义了一种描述工具功能的结构化方式，类似于大型语言模型中的函数调用。
  • 将输入传递给工具并接收结构化输出。
  • 支持常见用例，例如 LLM 调用外部 API、智能体查询数据库或智能体连接到预定义函数。

Agent2Agent 协议

Agent2Agent 协议专注于使不同的智能体能够相互协作以实现共同目标。

该协议提供以下功能：

  • 标准化独立、通常不透明的 AI 智能体如何作为对等方进行通信和协作。
  • 为智能体提供了一个应用层协议，用于相互发现、协商交互、管理共享任务以及交换对话上下文和复杂数据。
  • 支持典型用例，包括客户服务智能体将查询委托给账单智能体，或旅行智能体与航班、酒店和活动智能体协调。

为什么需要不同的协议？

MCP 和 A2A 协议对于构建复杂的 AI 系统都至关重要，它们解决了不同但高度互补的需求。A2A 和 MCP 之间的区别取决于智能体与什么进行交互。

  • 工具和资源 (MCP 领域):
    • 特点： 这些通常是具有明确定义的结构化输入和输出的基本功能。它们执行特定的、通常是无状态的功能。示例包括计算器、数据库查询 API 或天气查询服务。
    • 目的： 智能体使用工具来收集信息和执行离散功能。
  • 智能体 (A2A 领域):
    • 特点： 这些是更自主的系统。它们进行推理、规划、使用多个工具、在较长的交互中保持状态，并参与复杂的、通常是多轮对话，以实现新颖或不断演变的任务。
    • 目的： 智能体与其他智能体协作以解决更广泛、更复杂的目标。

A2A ❤️ MCP：智能体系统的互补协议

智能体应用程序可能主要使用 A2A 与其他智能体进行通信。每个单独的智能体内部使用 MCP 与其特定的工具和资源进行交互。

Diagram showing A2A and MCP working together. A User interacts with Agent A using A2A. Agent A interacts with Agent B using A2A. Agent B uses MCP to interact with Tool 1 and Tool 2.

智能体应用程序可能使用 A2A 与其他智能体进行通信，而每个智能体内部使用 MCP 与其特定的工具和资源进行交互。

示例场景：汽车修理厂

考虑一个由自主 AI 智能体“机械师”组成的汽车修理厂。这些机械师使用专用工具，例如车辆诊断扫描仪、维修手册和平台升降机，来诊断和维修问题。维修过程可能涉及大量的对话、研究以及与零件供应商的互动。

  • 客户互动（用户通过 A2A 与智能体交互）：客户（或他们的主要助理智能体）使用 A2A 与“店长”智能体进行通信。

    例如，客户可能会说：“我的车有异响。”

  • 多轮诊断对话（智能体通过 A2A 相互交互）：店长智能体使用 A2A 进行多轮诊断对话。

    例如，店长可能会问：“你能把噪音的视频发过来吗？”或者“我看到有一些液体泄漏。这种情况持续多久了？”

  • 内部工具使用（智能体通过 MCP 与工具交互）：由店长分配任务的机械师智能体需要诊断问题。机械师智能体使用 MCP 与其专用工具进行交互。

    例如

    • MCP 调用“车辆诊断扫描仪”工具：scan_vehicle_for_error_codes(vehicle_id='XYZ123')
    • MCP 调用“维修手册数据库”工具：get_repair_procedure(error_code='P0300', vehicle_make='Toyota', vehicle_model='Camry')
    • MCP 调用“平台升降机”工具：raise_platform(height_meters=2)

  • 供应商互动（智能体通过 A2A 相互交互）：机械师智能体确定需要特定零件。机械师智能体使用 A2A 与“零件供应商”智能体通信以订购零件。例如，机械师智能体可能会问：“您有 2018 年丰田凯美瑞的 #12345 零件库存吗？”

  • 订单处理（智能体通过 A2A 相互交互）：零件供应商智能体（也是符合 A2A 规范的系统）做出响应，可能导致订单。

在此示例中

  • A2A 促进了客户与商店之间，以及商店的智能体与外部供应商智能体之间更高层次、对话式和面向任务的交互。
  • MCP 使机械师智能体能够使用其特定的结构化工具来执行其诊断和维修功能。

A2A 服务器可以将其某些技能公开为 MCP 兼容资源。然而，A2A 的主要优势在于其对更灵活、有状态和协作式交互的支持。这些交互超越了典型的工具调用。A2A 专注于智能体在任务上的合作，而 MCP 专注于智能体使用能力。

将 A2A 智能体表示为 MCP 资源

A2A 服务器（远程智能体）可以将其某些技能公开为 MCP 兼容资源，特别是当这些技能定义明确且可以以更像工具的、无状态的方式调用时。在这种情况下，另一个智能体可以通过 MCP 风格的工具描述（可能源自其智能体卡）“发现”此 A2A 智能体的特定技能。

然而，A2A 的主要优势在于其对更灵活、有状态和协作式交互的支持，这些交互超越了典型的工具调用。A2A 强调智能体之间的合作完成任务，而 MCP 则更侧重于智能体使用能力。

通过利用 A2A 进行智能体间协作和 MCP 进行工具集成，开发人员可以构建更强大、更灵活和更具互操作性的 AI 系统。