与 MCP 的关系与集成

TL;DR: Agent 应用通常需要同时使用 A2A 和 MCP。我们推荐使用 MCP 连接工具，使用 A2A 连接 Agent。

为何需要协议？

A2A Protocol 与 Anthropic 的 Model Context Protocol (MCP) 相互补充:

• MCP: 专注于为智能体提供工具和上下文支持
• A2A: 解决大规模多智能体系统部署中的互操作性挑战

协议定位

MCP的角色

• 连接智能体与工具、API和资源
• 提供结构化的输入/输出接口
• 标准化"功能调用"跨模型和框架

A2A的角色

• 实现智能体之间的动态、多模态通信
• 无需共享内存、资源和工具
• 社区驱动的开放标准

实际案例：汽车维修店

考虑一个修理汽车的维修店场景:

MCP应用

• 连接维修工具(如千斤顶、万用表、套筒扳手)
• 提供结构化的工具操作接口
• 处理特定参数的工具调用

A2A应用

• 客户与维修人员的沟通(“我的车发出咔嗒声”)
• 持续的双向沟通和动态计划(“请发送左轮照片”,“我注意到有液体泄漏。这种情况持续多久了?”)
• 维修店员工与零件供应商智能体的协作

协议交叉点

我们建议应用程序将 A2A 智能体建模为 MCP 资源(由其 AgentCard 表示)。然后框架可以使用 A2A 与用户、远程智能体和其他智能体进行通信。

集成优势

1. 功能互补

   • MCP 提供标准化工具接口
   • A2A 实现智能体协作通信
   • 共同构建完整的智能体生态

2. 部署灵活性

   • 可以根据需要组合使用两种协议
   • 支持渐进式集成
   • 保持向后兼容

3. 标准化优势

   • 降低开发复杂度
   • 提高系统互操作性
   • 加速功能迭代

最佳实践

1. 清晰的界限

   • 使用 MCP 处理工具调用
   • 使用 A2A 处理智能体通信
   • 避免功能重叠

2. 安全考虑

   • 分别实施两种协议的安全机制
   • 确保认证和授权的一致性
   • 保护敏感信息传输

3. 性能优化

   • 合理使用两种协议的特性
   • 避免不必要的协议转换
   • 优化资源利用