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 |
协同关系：MCP与A2A常结合使用。例如医疗场景中，影像分析Agent通过A2A接收任务，再通过MCP调用医学数据库完成专项分析
技术趋势：MCP正成为模型连接工具的事实标准，而A2A推动多智能体生态向“类互联网”开放网络演进
选型建议：需实时控制（如工业设备）选A2A；需跨系统共享状态（如知识库同步）选MCP
