随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent（智能体）正从理论走向实践，有望成为提升生产力的关键。然而，正如历史上任何新兴技术领域一样，标准的缺失导致了“筒仓效应”——不同来源、不同框架构建的 Agent 难以有效沟通和协作，形成了新的信息孤岛。为了打破这些壁垒，业界提出了不同的解决方案，其中，由 Anthropic 推出的模型上下文协议（MCP）和 Google 推出的 Agent2Agent（A2A）协议备受关注。尽管两者都致力于提升 AI 生态的互操作性，但它们的定位和侧重点却有着显著的区别。
MCP：打通模型与数据/工具的“最后一公里”
MCP（Model-Context Protocol）由 Anthropic 率先提出并开源，其核心目标是解决 AI 模型（尤其是大语言模型）与外部数据源和工具隔离的问题。在 MCP 出现之前，将不同的数据（如本地文件、数据库）或工具（如 API 服务）接入 AI 系统，往往需要开发者进行碎片化的自定义集成。MCP 通过定义一套统一的客户端-服务器架构，试图标准化这个过程。
从定位上看，MCP 更侧重于 “Agent 如何使用工具” 或 “模型如何访问上下文”。它就像一个通用的适配器或接口标准，类似于我们熟悉的 USB-C 接口，旨在用一个统一的标准连接各种外部资源，无论是本地文件系统、数据库，还是远程的 API（如 Slack、GitHub、地图服务等）。MCP 的强大之处在于，它让 AI 应用能够通过同一协议无缝接入所需的数据和功能，极大地简化了集成的复杂性，提高了开发效率。可以将其理解为为 AI Agent 提供标准化的“工具箱接口”，让 Agent 能够方便、统一地调用外部能力。
A2A：构建 Agent 间协作的“通用语言”
与 MCP 不同，Google 推出的 A2A（Agent-to-Agent）协议则着眼于一个更宏大、更复杂的问题：“Agent 如何与 Agent 协作”。随着 Agent 数量的爆炸式增长，企业内部或跨企业之间，由不同团队、使用不同框架（如 ADK、LangGraph 等）构建的 Agent 如何进行有效的沟通、协调任务，成为了新的挑战。A2A 的目标就是定义一套开放的互操作性协议，让任何来源的 Agent 都能安全地进行通信、交换信息并协调行动。
A2A 的定位是 Agent 之间的“外交协议”或“协作框架”。它不仅仅是关于调用工具，更是关于 Agent 之间的能力发现、任务管理、状态同步和协作流程。通过“Agent Card”（类似外交官名片，声明自身能力）、任务（Task）管理机制（追踪协作项目）等设计，A2A 试图建立一套标准化的“握手”和“对话”机制。打个比方，如果 MCP 是各国统一了电源插座标准（方便使用电器工具），那么 A2A 则像是建立了联合国或世界贸易组织（WTO），制定了国与国之间沟通、谈判、合作的规则和流程。Google 将 A2A 开源，并联合了 Salesforce、SAP 等众多合作伙伴，显示其构建跨领域 Agent 协作生态的雄心。A2A 的设想是，Agent 可以作为一个更完整的实体参与到一个更大的市场中，而不仅仅是提供数据或 API。
定位差异与互补共生
总结来说，MCP 和 A2A 的核心定位差异在于：
- 交互对象不同：MCP 主要处理 Agent/模型与外部数据/工具的交互；A2A 主要处理 Agent 与 Agent 之间的交互。
- 解决问题层次不同：MCP 解决的是“如何用”的问题，即 Agent 如何标准地调用资源；A2A 解决的是“如何协作”的问题，即多个 Agent 如何共同完成复杂任务。
- 抽象层次不同：MCP 更像是技术层面的接口统一；A2A 则更接近业务流程或工作流层面的协同规范。
尽管定位不同，Google 也将 A2A 形容为对 MCP 的补充。在理想的 AI 生态中，两者可以共存甚至互补：Agent 可以通过 MCP 标准化地调用各种工具和数据，同时通过 A2A 标准化地与其他 Agent 进行协作，共同完成更复杂的任务。然而，考虑到两者都旨在成为行业标准，它们之间也存在一定的竞争关系，尤其是在争夺开发者和生态伙伴方面。
未来，无论是 MCP、A2A 还是可能出现的其他协议，它们的最终目标都是打破 AI Agent 之间的壁垒，构建一个更加互联互通、协同高效的智能生态系统。理解这些协议的不同定位，对于把握 AI Agent 的发展方向至关重要。
