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MCP和A2A对比表格，一目了然

发布日期：2025-05-30 14:16:50 浏览次数： 1557 作者：智能体实验室

Agent2Agent (A2A) 协议目的是打破“智能孤岛”，为异构 AI Agent 提供统一、安全的通信与协作框架。MCP协议目的是沟通“新旧信息世界”，为AI协同过去建设的互联网信息服务提供统一的安全的通信与协作框架。所以可以推论出，未来在物理世界和智能体之间也会存在一个协议，让智能体操控机器人或者物体。不过这不在本文的讨论范围。

MCP与A2A协议的对比表格，从核心维度展示两者的差异与特性：

对比维度	MCP（Model Context Protocol）	A2A（Agent-to-Agent Protocol）
提出背景	由Anthropic主导，微软、Meta、OpenAI等支持（2024年11月推出），旨在解决模型与外部工具/数据的交互问题。	由谷歌主导并开源（2025年4月发布），专注于多智能体协作，打破信息孤岛并构建AI生态协作网络。
核心目标	为AI模型提供统一的工具和资源调用接口，解决“模型如何连接外部世界”的问题。	定义智能体间的标准化协作规则，解决“多智能体如何高效沟通与任务分配”的问题。
协议性质	类似“AI的USB-C接口”，标准化模型与工具/数据源的交互。	类似“AI的外交协议”，建立智能体间的通信规则。
技术架构	客户端-服务器架构：MCP Server（连接外部资源）与MCP Client（AI应用），基于JSON-RPC协议。	去中心化P2P架构：基于HTTP/SSE/JSON-RPC，支持Agent Card（能力声明）、任务生命周期管理等组件
核心概念	Tools（工具）、Resources（资源）、Sampling（采样）、Prompts（提示）	Task（任务）、Artifact（数据工件）、Message（消息）、Agent Card（智能体能力描述）
解决问题	1. 模型API差异导致的开发成本高 2. 工具调用不一致性 3. 跨模型上下文同步困难	1. 多智能体通信协议不统一 2. 任务分配与状态同步复杂3. 跨平台协作困难
关键能力	- 统一工具调用接口 - 上下文标准化管理 - 安全边界控制	- 动态能力发现与调用 - 多轮对话管理 - 分布式任务协调
交互对象	模型与工具/数据源（如数据库、API）	智能体与智能体（如客服Agent与物流Agent）
多模态支持	全面支持文本、图像、音频、视频的标准化表示与处理	基础支持文本、图像、结构化数据，格式处理较灵活
工具调用机制	结构化接口定义工具名称、参数及返回值，强制标准化	动态声明与调用模式，智能体可自主广播能力并响应请求
安全机制	内置内容过滤、敏感信息处理、差分隐私验证	依赖TLS双向认证、请求签名防篡改，需自行扩展安全层
典型应用场景	- 知识检索（如医疗数据库查询）- 单模型多工具调用（如代码生成+文档分析）	- 多智能体协作（如物流调度系统） - 复杂任务分解（如旅游规划拆分天气/酒店/景点查询）
开发复杂度	工具接口开发标准化，适合快速集成现有模型能力 ‍	需构建多Agent协同系统，适合模块化团队协作开发
发展现状	产业联盟主导：OpenAI、微软等主流模型厂商支持，GitHub已有39k+ Star的开源MCP Server生态	开源社区驱动：获NVIDIA、MongoDB等技术伙伴支持，LangChain等框架集成，谷歌Gemini原生支持
协议互补性	为单个智能体提供“工具库”（如MCP调用数据库），常作为A2A协作的基础能力	协调多个智能体分工（如A2A分配任务给MCP增强的智能体），形成“工具层+协作层”的生态体系