A2A与MCP：详细对比

A2A与MCP：详细对比

在AI智能体开发中，出现了两种关键协议类型来促进互操作性。一种将智能体连接到工具和资源，另一种支持智能体间协作。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（MCP）

模型上下文协议（MCP）定义了AI智能体如何与个体工具和资源（如数据库或API）交互和利用。

该协议提供以下能力：

• 标准化AI模型和智能体连接并与工具、API和其他外部资源交互的方式。
• 定义描述工具能力的结构化方式，类似于大语言模型中的函数调用。
• 向工具传递输入并接收结构化输出。
• 支持常见用例，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（A2A）

Agent2Agent协议专注于使不同智能体能够相互协作以实现共同目标。

该协议提供以下能力：

• 标准化独立的、通常不透明的AI智能体如何作为对等体进行通信和协作。
• 为智能体提供应用层协议来相互发现、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，包括客服智能体将查询委托给计费智能体，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AI系统都是必要的，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）：

  • 特征：这些通常是具有定义明确、结构化输入和输出的原语。它们执行特定的、通常是无状态的功能。例如计算器、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并执行离散功能。

• 智能体（A2A领域）：

  • 特征：这些是更自主的系统。它们推理、规划、使用多个工具、在较长的交互中维护状态，并进行复杂的、通常是多轮对话来实现新颖或不断发展的任务。
  • 目的：智能体与其他智能体协作来处理更广泛、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与其他智能体通信。每个单独的智能体内部使用MCP与其特定工具和资源交互。

示例场景：汽车维修店

考虑一个由自主AI智能体"机械师"staffed的汽车维修店。这些机械师使用专用工具，如车辆诊断扫描仪、维修手册和举升平台来诊断和修复问题。维修过程可能涉及广泛的对话、研究和与零件供应商的交互。

• 客户交互（用户到智能体使用A2A）：客户（或其主要助手智能体）使用A2A与"店铺经理"智能体通信。

  例如，客户可能说：“我的汽车发出咔咔声”。

• 多轮诊断对话（智能体到智能体使用A2A）：店铺经理智能体使用A2A进行多轮诊断对话。

  例如，经理可能问：“你能发送噪音的视频吗？“或"我看到有液体泄漏。这种情况持续多长时间了？"。

• 内部工具使用（智能体到工具使用MCP）：被店铺经理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与其专业工具交互。

  例如：

  • 对"车辆诊断扫描仪"工具的MCP调用： scan_vehicle_for_error_codes(vehicle_id='XYZ123')
  • 对"维修手册数据库"工具的MCP调用： get_repair_procedure(error_code='P0300', vehicle_make='Toyota', vehicle_model='Camry')
  • 对"举升平台"工具的MCP调用：raise_platform(height_meters=2)

• 协作和委托（智能体到智能体使用A2A）：机械师智能体可能需要与其他专业智能体协作。

  例如，机械师可能使用A2A与"零件采购"智能体通信： “我需要为2019年丰田凯美瑞订购点火线圈。客户预算为$500。”

关键差异总结

最佳实践建议

何时使用A2A

• 需要智能体间协作完成复杂任务
• 涉及多轮对话和协商
• 参与者具有自主决策能力
• 需要任务委托和结果汇总

何时使用MCP

• 智能体需要访问外部工具或数据
• 执行结构化的、预定义的操作
• 与API、数据库或专用服务集成
• 需要标准化的工具调用接口

组合使用

在复杂的AI系统中，两种协议通常组合使用：

1. 外部协作：使用A2A处理智能体间的高级协作
2. 内部工具化：每个智能体内部使用MCP访问所需工具
3. 分层架构：A2A处理协调层，MCP处理执行层

💡 提示：理解这两种协议的差异和互补性是设计高效AI系统的关键。选择合适的协议将大大提升系统的可维护性和扩展性。