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Google A2A 與 Anthropic MCP 協議深度解析
引言：多智能體協作的“通用語言”需求
當今人工智慧領域正從單一模型走向多智能體系統（Multi-agent Systems）。簡單來說，智能體（Agent）指能夠自主感知、決策平行動的 AI 實體，例如能幫你預訂行程的助手、自動分析資料的機器人等。隨著各種專長的 AI 智能體不斷出現，不同智能體間如何交流協作，成為新的挑戰。就好比各國大使館擠在同一棟樓裡，卻缺乏統一外交規範：每個智能體“各說各話”、介面各異，合作成本居高不下。
為解決這一痛點，業界提出兩個備受矚目的開放協議：Google家的Agent-to-Agent (A2A) 協議，以及 Anthropic 公司的 MCP 協議（即 Model Context Protocol，模型上下文協議）。這兩個協議旨在為 AI 智能體建立一種通用溝通方式，被視作 AI 生態中未來“通用語言”或“通訊協定”的有力候選。
Agent2Agent（A2A）協議由Google主導開發，定位為跨平台、跨廠商的 AI 智能體對話標準。它讓不同來源的智能體彼此“加好友”，實現安全通訊、資訊交換與協同行動。MCP 協議則由 Anthropic（Claude 模型的開發公司）提出，被稱為 AI 行業的“USB-C 介面”——旨在統一大型語言模型（LLM）與外部工具/資料來源連接的標準，讓模型方便地呼叫各種資源。簡單說，MCP 更關注“模型與工具的對接”，而 A2A 聚焦“智能體與智能體的對話”。
這兩種協議為多智能體協作提供了互補的機制：A2A 如同讓 AI 智能體擁有了外交會談的直連專線，解決Agent 間直接對話的問題；MCP 則像即時翻譯和資源共享系統，解決智能體與外部資訊源對接的問題。二者結合起來，相當於為 AI 世界打造了一個“聯合國級”的溝通協定，讓智能體之間既能無障礙交流，又能方便地獲取所需工具和資料。
接下來，我們將深入剖析 A2A 和 MCP 各自的技術標準、底層原理、設計理念，以及它們如何在多智能體系統中促進協作通訊機制。文章也將比較兩者在 AI 智能體生態中的地位與影響，並通過一個實際應用案例說明它們在智能體分工通訊方面的差異。
設計理念：打破智能體“資訊孤島”
Google的 A2A 協議誕生背景在於，多智能體生態下各代理各自為政，缺乏互通標準。A2A試圖成為智能體之間的中介軟體，讓不同開發者、不同架構的 AI 代理可以無縫對接。
其設計哲學強調開放互操作性（Interoperability）：無論智能體底層使用何種框架或模型，只要遵循 A2A 協議，即可彼此通訊協作。Google希望通過這個開放標準，促進一個多智能體協同工作的生態系統，充分釋放 AI 協作帶來的生產力提升。
為達成這一願景，A2A從一開始就聯合了廣泛的產業夥伴制定標準。2025年4月協議發佈時，已有包括Atlassian、Salesforce、SAP、MongoDB、LangChain等50多家技術公司參與共建。這種多方共識為A2A打下了成為行業標準的基礎，也表明各界對統一協議的需求之殷切。
A2A 名稱直觀地表明了目的：Agent-to-Agent，即智能體直接對話協作。它力求讓 AI 代理能像人類團隊那樣分工合作，共同完成複雜任務，而不是各自為戰，A2A 相當於為 AI 智能體提供了一個安全通訊的“網路層”，賦予它們共享語言和安全通道，藉由協作變得更聰明。其核心理念包括：
通用性：為所有智能體提供統一溝通方式，不侷限於任何廠商或平台。
自治性：允許智能體在各自內部仍保持自主決策過程（Opaque Execution），只通過協議分享必要的資訊，不暴露內部機密。
增強協作：通過共享上下文和結果，多個智能體協同工作可以比單個智能體更高效，解決單個模型難以處理的複雜問題。
A2A 的設計初衷在於打破智能體的“資訊孤島”，讓 AI 代理之間真正形成一個互聯互通的網路，實現“1+1>2”的協作效應。
協議架構與結構：客戶端/遠端端模型與 Agent Card
A2A 協議採用典型的客戶端-伺服器端架構（Client-Server Model）。在一次 A2A 互動中，一方扮演客戶端智能體（Client Agent），負責發起任務請求；另一方扮演遠端智能體（Remote Agent），負責接收任務並執行。需要注意的是，這裡的“客戶端/伺服器端”只是一種角色劃分，同一智能體在不同情境下都可以動態地擔當請求發起者或任務執行者。例如，在一個多步工作流中，智能體 A 可能向智能體 B 請求資訊（此時 A 為客戶端，B 為遠端端），而隨後 B 又可能將處理結果交由 A 再做進一步分析（此時 A/B 角色對調）。
每個遵循 A2A 協議的智能體需要對外提供一個HTTP伺服器端點（API 介面），被稱為A2A 服務（A2A Server）。其它智能體則通過呼叫這個端點與之通訊，充當A2A 客戶端（A2A Client）。A2A 服務需要實現協議定義的各種方法（通常以 REST API 形式提供），以便接受任務請求、返回結果並維護任務狀態。
為了讓智能體彼此發現對方並瞭解對方能力，A2A 引入了Agent Card智能體卡片的概念。Agent Card 是一個公開的中繼資料檔案，通常託管在智能體伺服器端的固定 URL（如 `/.well-known/agent.json`），裡面以 JSON 描述了該智能體的標識、版本、提供的技能/功能、端點地址以及認證要求等資訊。當一個智能體需要尋找可以幫忙完成某任務的夥伴時，它會先訪問候選智能體的 Agent Card，瞭解對方是否具備所需能力。例如，一個需要翻譯功能的智能體可以檢索 Agent Card 列表，找到註明提供“翻譯技能”的遠端智能體，然後通過 A2A 與之建立聯絡。Agent Card機制類似於服務登錄檔，方便智能體在茫茫“Agent 海”中發現彼此，並作為溝通的第一步。正如 A2A 規範所述，Agent Card 扮演了能力發現（Capability Discovery）的關鍵角色。
A2A 協議的消息結構圍繞任務（Task）展開。每一次智能體間的互動本質上被建模為一個Task，對應某個需要完成的工作單元。任務由客戶端智能體發起，通過呼叫遠端智能體的介面傳送初始請求消息。協議定義了 Task 對象應包含的資訊以及其狀態生命周期。典型情況下，一個任務會有唯一的 Task ID，以及當前狀態（如提交中、進行中、等待輸入、已完成等）。在任務上下文中，智能體雙方通過交換消息（Message）來互動：客戶端智能體的消息通常代表使用者的請求（角色標記為“user”），遠端智能體的消息則代表智能體回覆或行動結果（角色標記為“agent”）。每條消息可以包含一個或多個部件（Part），部件是消息的基本內容單元，比如一段文字、一個檔案、或一段結構化資料。此外，遠端智能體在完成任務後，會生成工件（Artifact）作為最終輸出結果，也包含若幹部件。例如，在一個文件處理任務中，Artifact 可能是遠端智能體提取出的表格資料（以檔案形式附在部件中）。
通過上述架構，A2A 將智能體對話抽象成“發現能力 -> 發起任務 -> 雙方對話 -> 完成任務”的過程。這種結構設計使協議具備很高的通用性。例如，它並不限定任務內容必須是文字，對二進制檔案、結構化資料等同樣相容；也不限定某種任務流程，可支援單輪問答或多輪互動。總而言之，A2A 架構提供了一個靈活的框架，讓各種異構智能體能以統一的方式互相呼叫彼此的能力，協同完成任務。
通訊方式與語義層：基於 Web 標準的多模態消息傳遞
A2A 協議的通訊方式建構在成熟的 Web 技術之上，最大程度復用了現有標準，這也是其設計原則之一，A2A 通訊主要採用HTTP作為傳輸協議，消息編碼為JSON格式，並結合JSON-RPC風格進行遠端過程呼叫語義 。此外，為了支援即時更新和事件推送，A2A 還使用SSE（Server-Sent Events）和可選的 Webhook 推送機制，實現伺服器到客戶端的非同步消息流。通過使用 HTTP/JSON 這些廣泛支援的標準，A2A 很容易整合到現有 IT 系統中，無需特殊中介軟體，大大降低了部署門檻。
請求-響應模式是 A2A 最基礎的通訊模式。客戶端智能體通過 HTTP 請求向遠端智能體的 API 傳送 Task 請求，遠端智能體處理後返回結果。這種模式適用於短任務或同步互動。當任務可能較長或需要持續互動時，A2A 提供了輪詢（Polling）和事件流（Streaming）兩種方案來跟蹤任務狀態：
輪詢模式：客戶端定期呼叫遠端端提供的查詢介面，檢查任務狀態是否完成並獲取結果。這是標準的 HTTP 短連接用法，實現簡單，但即時性略有不足（取決於輪詢頻率）。
SSE模式：遠端智能體在初始請求時保持連接不關閉，通過 Server-Sent Events 向客戶端連續推送任務進展更新消息。客戶端可即時收到狀態變更或階段性產出。這種模式適合持續幾秒到幾分鐘的中短期任務，提供了准即時反饋機制。例如，遠端智能體在執行一個複雜查詢時，可以不斷髮送“進度 30%…50%…”的更新，讓客戶端知曉任務尚在進行。
推送模式：對於更長時間運行的任務，A2A支援Push Notification。客戶端預先提供一個回呼 URL（Webhook），遠端智能體在任務完成或狀態變化時，主動向該 URL 傳送通知。這樣客戶端無需一直保持連接或輪詢，適合需要數小時甚至數天、且可能有人類參與中間環節的任務。例如，一個涉及人工稽核的任務，遠端智能體可以在需要人工輸入時傳送通知給客戶端，再由客戶端協呼叫戶提供額外資訊。
通過上述組合，A2A 既覆蓋了短周期、高互動的對話，也支援長周期、松耦合的協作，兼顧即時性與可靠性。正如Google所強調的，A2A 從設計上考慮了對長時間運行任務的支援，可以處理從幾毫秒的快速請求到跨越數天的人機協同任務。在整個過程中，協議允許持續的狀態同步與反饋，讓雙方智能體始終瞭解任務的最新進展。
A2A在通訊內容上也是模態無關（Modality Agnostic）的。消息的部件（Part）機制使其能夠傳輸多種類型的資料：文字、圖像、音訊、視訊流甚至富互動介面等。每個 Part 都有一個內容類型標識（content type），遠端與客戶端可以據此協商所需的格式，確保對方能正確呈現。這一特性被稱為使用者體驗協商（User Experience Negotiation）。例如，如果遠端智能體生成了一張圖片作為結果，而客戶端介面支援渲染圖像，那麼遠端智能體會將該結果作為 `image/png` 類型的部件傳送。客戶端收到後可直接展示圖片給使用者。如果客戶端不支援富媒體，它也可以要求遠端智能體改發文字描述。通過在消息中明確協商互動形式，A2A 保證了不同能力前端之間的良好相容。這對於支援語音對話、視訊輸出等多模態人機互動非常關鍵。
A2A 並未定義新的消息語義層次，而是充分利用了 JSON-RPC 的請求/響應格式來封裝任務呼叫。每個任務請求本質上可以看作一次 RPC 呼叫：指定呼叫的方法（例如 `tasks/send`）和參數（包含使用者消息、任務ID等）。遠端智能體處理後返回結果或錯誤碼。這種語義設計簡單直觀，同時通過在 JSON 中嵌入豐富欄位，實現了高層次的語義表達。例如消息的角色（user/agent）、任務狀態、錯誤資訊等，都在 JSON 結構裡有明確標記。這種清晰的語義層定義確保各智能體實現者對協議含義有一致理解，不會“各說各話”。A2A 包含了一個共享語義理解層，確保不同代理能夠無歧義地解析彼此的意圖、上下文和中間結果。
綜上，A2A 在通訊方式上充分借鑑了現有 Web 標準，提供了靈活的同步/非同步機制和豐富的資料類型支援。在語義層上，它定義了任務、消息、部件等抽象和狀態機，使智能體間交流有章可循。這些共同構成了 A2A 協議強大的通訊基礎，使其能夠適應各種複雜場景下的智能體協作需求。
任務管理與狀態同步：生命周期機制確保協作有序
在 A2A 協議中，任務（Task）概念貫穿始終，協議圍繞任務的建立、執行、完成建構了一套完善的生命周期管理機制。這種機制類似於流程管理或會話管理，確保多智能體協作過程井然有序，並且雙方對當前進展和下一步都有一致認知。
當客戶端智能體發起一個任務時（呼叫 `tasks/send` 介面），遠端智能體會為該任務分配一個唯一的Task ID，並將任務狀態標記為 `submitted`（已提交）。隨後遠端智能體開始處理，將狀態更新為 `working`（進行中）。如果任務需要進一步的輸入（例如遠端智能體需要澄清問題或索取額外資料），則可以把狀態置為 `input-required`（等待輸入），並通過消息請求客戶端提供更多資訊。客戶端收到此狀態後，可據此傳送追加的消息（通過同一個 Task ID 呼叫 `tasks/send`），相當於在同一任務上下文中繼續對話。
一旦遠端智能體完成任務或遇到無法完成的情況，就會將狀態標記為終結態：`completed`（已完成）、`failed`（失敗）或 `canceled`（取消）之一。同時，遠端智能體會返回最終的Artifact（工件）結果或錯誤資訊。客戶端智能體則在感知到任務進入終態後，結束後續互動或採取相應動作（如向使用者展示結果）。
整個過程中，A2A 協議規定了明確的狀態同步流程，使得客戶端和遠端智能體對任務的當前階段保持同步認知。配合前文所述的 SSE 和推送機制，客戶端可以隨時獲取任務狀態的變化通知。例如，在長任務場景下，遠端智能體可以周期性地傳送 `TaskStatusUpdateEvent`（任務狀態更新事件）給客戶端，告知目前進展到了何種狀態。又或者，當遠端智能體產出一個階段性 Artifact（如部分結果檔案）時，可以通過 `TaskArtifactUpdateEvent` 事件傳送給客戶端，實現流式輸出。這樣，那怕是執行數小時的大型任務，使用者（通過客戶端代理）也能即時瞭解到任務在做什麼、進度如何，不至於“黑箱等待”。
任務生命周期機制還確保了多輪互動的有序進行。在 `input-required` 狀態下，多次消息往返都歸屬於同一Task，而且必須遵循請求-響應的時序。遠端代理不會同時處理多個平行輸入，客戶端也知道何時該提供附加資訊。這避免了在複雜對話中出現混亂。例如，一個問診類任務中，醫生代理（遠端）可能多次問症狀，患者代理（客戶端）多次回答，都在一個 Task 會話內逐步推進，直到診斷完成標記 `completed`。生命周期的存在讓這樣的對話協作上下文連貫且易於管理。
可以將 A2A 的任務管理類比為項目協作中的工單系統：每個 Task 就是一張工單，從建立、處理中、待反饋到關閉有全流程狀態。所有相關交流都記錄線上程（消息序列）中。這不僅使電腦程序易於處理，也方便將來審計和追蹤。例如，對於企業級應用，IT 管理員可以查看某次任務執行記錄，看到那個代理髮起了請求、那個代理完成了任務、中途交換了那些資訊、結果如何。這對於可靠性和責任歸屬也很重要——在高度自治的多智能體系統中，有了任務生命周期日誌，才能追溯問題、調優系統。
A2A 的任務與狀態管理機制確保了智能體協作“有人負責，每步可查”。它提供了對協作過程的結構化描述和控制，使多個異構智能體能夠在同一任務上下文中同步工作、不偏不倚地朝著共同目標推進。這種井井有條的協同方式大大提高了複雜工作流的自動化可行性，也為多智能體系統在真實場景的大規模部署打下基礎。
安全與開放性：企業級安全設計與開源生態
由於定位於跨組織、跨平台的智能體互動，A2A 協議非常重視安全性。Google在設計時採用了“默認安全（Secure by default）”原則，將企業級身份驗證和授權機制融入協議。A2A 支援的認證方式與 OpenAPI 等現有介面標準看齊，例如支援 OAuth 2.0、API Key、JWT 等方案來驗證呼叫者身份。這意味著，如果一個智能體服務只希望被授權的客戶端訪問，可以要求對方在 HTTP 要求標頭攜帶特定的認證令牌，未認證的請求將被拒絕。通過這種設計，A2A 能夠在開放互通和安全控制間取得平衡，讓企業放心地開放自家 AI Agent 的能力給合作夥伴，而不擔心資料洩露或濫用。
另外，A2A 通訊可以結合雙向 TLS（Mutual TLS）來確保通訊通道安全加密、防竊聽篡改。這對跨雲環境、跨公司網路的 Agent 對話尤為重要。比如一個公司內部的財務AI代理與外部供應商的物流AI代理通過A2A協作下單，啟用 mTLS 可防止中間人攻擊，保障交流內容保密。A2A 強調智能體僅共享任務相關的輸入輸出，不暴露各自內部機密演算法或完整資料。這一點確保了不同組織部署的 Agent 可以合作，但不會洩漏商業敏感資訊，從而消除企業在採用開放代理協作時的後顧之憂。
在開放性方面，A2A完全開源，並鼓勵社區共建。Google已將協議的草案規範、參考實現程式碼等發佈在 GitHub 上。開發者可以自由查看 A2A 的技術細節，實現自己的相容版本，或向官方貢獻改進建議。A2A 項目採用 Apache 2.0 開源許可證，對商業友好，無版權顧慮。Google還提供了Agent Developer Kit (ADK)開髮套件，以及多種語言的示例程式碼（如 Python 和 JavaScript）來幫助開發者快速上手。例如，ADK 可以將現有的對話式 AI 框架封裝為 A2A 相容 Agent，無需從零開始。目前開源社區已經出現了一些整合嘗試，如 CrewAI、LangGraph、GenKit 等代理框架都推出了與 A2A 對接的模組。這些工具降低了開發門檻，讓更多人能把自己的 AI Agent 接入 A2A 網路。
A2A 並不與 Anthropic 的 MCP“爭奪地盤”，相反Google明確將其定位為對 MCP 的補充（Complementary）。Google在官方部落格中特別指出，“A2A 是開放協議，補充了 Anthropic 的 MCP 協議（MCP 為智能體提供有用的工具和上下文）”。這體現出 A2A 項目在生態合作上的開放態度。實際上，A2A 網站的文件甚至專門有一節介紹 A2A 與 MCP 如何協同工作。可以預見，未來 A2A 和 MCP 將經常被組合使用，形成從 Agent-Agent 溝通到 Agent-Tool 使用的全套解決方案。因此，A2A 團隊也非常重視與 MCP 的相容和協作示範（下文我們將詳細討論二者關係）。
A2A 協議在安全和開放兩方面都下了足功夫。一方面提供企業級的安全機制保證通訊和權限，另一方面以開源和協同的方式推動協議成為行業通用標準。這種開放但安全的設計平衡，為 A2A 在嚴肅商用場景中落地奠定了基礎，也為其迅速普及創造了條件。正因如此，業內稱 A2A 有望成為“Agent 時代的 HTTP”——既安全可靠，又無所不在的通訊底層。
綜合而言，Agent2Agent (A2A) 協議為 AI 智能體之間的協作提供了完整而強健的解決方案。在結構上，它採用客戶端-遠端端模型和 Agent Card 機制，實現智能體能力曝光與動態發現；在通訊上，基於 HTTP/JSON-RPC/SSE 等標準，支援多模態的資料交換和即時/長時並存的互動模式；在過程管理上，引入任務生命周期和狀態同步，讓多輪對話與長流程執行都有據可循；在安全上，則內建認證加密措施確保跨主體合作的信任。A2A 的設計注重相容性與實用性，讓各類 AI Agent 能像人類團隊一樣“發現同事”並協同完成任務。這標誌著 AI 代理從各自為政走向互聯協作的關鍵一步，被視作開啟Agent 互操作新時代的重要里程碑。
Anthropic 模型上下文協議 (MCP) 詳解
背景初衷：連接大模型與外部世界
MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）由 Anthropic 公司於 2024 年 11 月首次提出並開源。在推出多版 Claude 模型後，Anthropic 意識到一個問題：再聰明的語言模型，如果與外部資料和工具隔絕，也會大大受限。模型往往“困”在訓練語料中，面對新資訊、新任務時力不從心，而每增加一個新資料來源都需要定製整合，既麻煩又難以擴展。
為瞭解決模型孤島現象，Anthropic 提出了 MCP 協議，希望打造一個通用的橋樑，把 AI 模型和各類外部資源連接起來。正如媒體所稱，MCP 的使命是“打破資訊孤島，讓 AI 擁有讀取工具和即時資料的萬能介面”。它被譽為 AI 領域的“USB 介面”或“萬能介面卡”，統一了過去各家模型外掛/工具呼叫的不相容標準。有了 MCP，不同模型就像擁有統一插口，可以方便地接入資料庫、搜尋引擎、企業應用等外部系統，獲取最新資訊或執行操作。這對提升模型實用性和上下文相關性有巨大幫助。
Anthropic 提出 MCP 還有一層戰略考量：通過搶佔這一生態標準，構築自有 AI 助手生態圈。Anthropic 希望借 MCP 打造“可靠、可解釋、可操控”的通用 AI 系統，將各種工具納入 Claude 的掌控範圍，從而增強 Claude 及其生態的競爭力。在 OpenAI 和Google等巨頭還未發佈類似方案時率先開源 MCP，無疑是希望將社區和行業的注意力引導到自己定義的標準上。這種“圈定賽道、先發制人”的策略使 MCP 在發佈後不久迅速走紅，被視為 AI 工具生態的新基礎設施。
MCP 誕生的初衷可以概括為：讓大語言模型“連上網”，並統一這個連接標準。它旨在提供一個安全、標準、雙向的通道，讓 AI 模型可以像人一樣自由調動外部知識庫和工具庫。對開發者而言，MCP 提供了一個一勞永逸的開放介面：未來無論接入什麼資料來源或呼叫什麼第三方 API，都可以通過 MCP 標準化進行，而不必針對每個應用寫定製程式碼。可以說 MCP 以模型為中心，解決的是“模型如何高效利用外部世界”的問題，正補足了當時各大模型能力的短板。
協議架構與組成：主機、伺服器與客戶端
MCP協議採用了客戶端-伺服器（Client-Server）架構，但和 A2A 不同，這裡的“客戶端”通常是運行大模型的主程序，“伺服器”則是圍繞某資源/工具提供介面的輔助程序。整個生態主要涉及三個角色：
MCP Host（MCP 主機）：運行 AI 助手/模型的應用程式，能夠通過 MCP 接入外部資源。例如 Claude 桌面應用、VS Code 中的 AI 助手外掛、聊天機器人程序等都可以是 MCP Host。它們負責承載模型本體，並充當呼叫外部服務的發起者。
MCP Server（MCP 伺服器）：對外提供特定功能或資料訪問的伺服器端，實現了 MCP 協議。每個 MCP Server 專注於一種資源或工具，比如檔案系統、瀏覽器控制、資料庫查詢、Git 操作等。從實現上看，MCP Server 可以是獨立處理程序（本地運行的程序或容器），由開發者使用任意語言實現，只要遵守 MCP 介面規範即可。Anthropic 官方和社區已經提供了許多開放原始碼的 MCP Server 示例，包括 Google Drive、Slack、GitHub、Git、本地瀏覽器、PostgreSQL 等。
MCP Client（MCP 客戶端）：這是從架構上講的客戶端，一般與 Host 概念重合。即運行在 AI 模型一側，用來連接 MCP Server 的元件。典型例子是 Claude 自帶的 MCP 客戶端，用於連接各種 MCP Server。開發者也可以在自己模型應用中整合 MCP 客戶端庫，從而讓模型呼叫外部服務。
可以這樣理解：MCP Host = 模型程序本身 + MCP客戶端能力，負責向外發起請求；MCP Server = 工具封裝模組。等待接收模型的呼叫請求並執行實際操作。兩者通過 MCP 定義的協議進行通訊。一般情況下，Host 和 Server 之間採用網路連線（如 HTTP）或本地處理程序間通訊。以 Claude 桌面版為例，Claude 主程序作為 Host，會在本地啟動或連接若干 MCP Server（例如檔案系統Server、瀏覽器Server等）。當使用者在對話中請求“幫我打開這個連結”時，Claude 內部識別出需要用瀏覽器工具，於是通過 MCP 客戶端向對應的瀏覽器 MCP Server 傳送請求。
MCP 協議的架構特點是：一個 Host 可以同時連接多個 MCP Server，從而賦予模型多種能力；反之，一個 MCP Server 也可以被多個 Host復用。這就像外掛系統一樣，模型Host載入不同的外掛（Server）就獲得不同的技能。例如，一個 IDE 中的 AI 助手 Host 可以同時連檔案訪問Server、Git操作Server、編譯運行Server等，使其具備讀取檔案、提交程式碼、運行程式碼等能力。從這個角度看，有評論總結：“MCP 可以視為賦能 AI Agent 的外掛系統，使單個智能體通過工具獲得‘超能力’”。
需要注意，在 MCP 中模型本身並不知道具體工具的內部，只是通過標準協議向 Server 請求服務。因此 MCP 非常強調模組邊界清晰和呼叫可控。MCP Host 傳送的每個請求，本質上都是執行某工具功能的呼叫，而 Host 自身保持“乾淨”，不需要嵌入第三方庫。Anthropic 官方表示，這種架構讓模型在各工具間“保持上下文”，而不必為了每個整合都改寫模型整合程式碼。隨著生態成熟，未來可以有豐富的 MCP Server 列表，AI 系統可以按需選用，而模型這邊始終通過相同介面與它們互動。
通訊方式與語義規範：標準化的請求/響應介面
MCP 的通訊在邏輯上是一種遠端過程呼叫（RPC）模式，但它特別適配了大語言模型與工具互動的特點，定義了一套標準的消息格式。MCP 採用 JSON作為消息封裝格式，並基於JSON-RPC 2.0協議規範來組織請求和響應。這意味著，每次 Host 呼叫 Server，傳送的請求形如：
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 123,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "<工具方法名>",
"arguments": { … 參數 … }
}
}
MCP 將所有呼叫統一歸於一個 JSON-RPC 方法 `"tools/call"`。真正要執行的具體功能由 `params` 中的 `name` 和 `arguments` 指定。也就是說，MCP 定義了一層統一的呼叫語義：不管底層工具是什麼，呼叫時看起來都是在呼叫 `"tools/call"` 方法，附帶要用的工具名字和參數。MCP Server 收到後，會據此匹配自己提供的對應工具實現並執行。執行完畢後，Server 會返回一個 JSON 響應，例如
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 123,
"result": { ... 執行結果 ... }
}
或如果出錯則返回 `"error"` 欄位。這樣的請求/響應格式對於習慣後端開發的人來說十分眼熟，因為它和常規的 API 或RPC格式類似。但巧妙之處在於 MCP 用單一的方法名稱 + 參數指明工具的方式，將無限多的工具呼叫約束到同一個規範下。相當於它制定了一個“統一函數呼叫介面”，不同廠商模型過去各自的外掛機制（OpenAI Functions、Google Tools API 等）都可以收斂到 MCP 上。難怪有人評論 “MCP 的最大優點是整合了之前各大模型不同的 Function Calling 標準，形成一個統一協議”。
在語義層面，MCP 還定義了工具和資源的描述規範。通常每個 MCP Server 會有一個清單列出自己提供那些 `name` 的工具（method）。例如一個 “檔案系統” MCP Server 可能提供 `read_file`、`write_file` 等若干名稱。Host 在接入該 Server 時，需要預先知道這些能力。Anthropic 官方通過 SDK 等提供了獲取 Server 能力清單的方法，使 Host 可以查詢可用操作。另外，MCP 生態中出現了一些聚合方案，將多個 Server 的能力註冊到一起統一管理。例如國內創業團隊推出的 “Manus MCP聚合模式”，可將不同平台的服務都封裝成 MCP Server，由一個總控來路由呼叫。這讓模型可以更方便地使用豐富服務，但也引發巨頭對資料外流的擔憂（後面會談到生態博弈）。
通訊鏈路上，MCP 則提供了靈活的雙向連接。早期的 Claude 實現中，Claude 與 MCP Server 之間通過本地STDIO管道通訊，即 Claude 處理程序啟動 Server 子處理程序，通過標準輸入輸出流交換 JSON。這是在本地環境中比較簡單可靠的方法。不過，隨著 MCP 應用場景擴大，Anthropic 也在開發基於 HTTP/長連接的通訊方案，以支援遠端 Server 和更高效的並行通訊。2025 年初的更新 MCP 引入了可流式傳輸的 HTTP通道，支援Server傳送分片結果。因此可以認為，MCP 通訊層也在演進，從早期面向本地客戶端的實現擴展到分佈式場景。但無論底層傳輸如何變化，其語義結構都保持一致——這正是協議標準化的價值所在。
MCP 本身並不涉及複雜的多輪對話管理。一次 MCP 工具呼叫通常是單請求-單響應即完成的。如果模型需要多步操作，會以多次獨立呼叫的方式實現，由模型的推理邏輯來 orchestrate（編排）。MCP Server 通常也是無狀態的：每次呼叫互不影響，除非工具本身有狀態（例如資料庫的內容）。這樣設計是為了簡化 Server 實現，也避免狀態同步困難。模型作為 Host 一端，可以通過自身記憶（上下文）或通過參數傳遞，使多個呼叫串聯達到目的。比如模型第一次呼叫搜尋Server獲取結果，接著呼叫瀏覽器Server打開某連結，然後呼叫解析Server抽取內容——每步的銜接由模型來根據上一步輸出決定下一個 `tools/call` 參數。
MCP 將工具使用標準化為類似函數呼叫的語義介面，實現模型對外部工具的“即插即用”。這種統一語義層使開發者只需針對 MCP 程式設計，而不必關心特定工具的 API 差異。MCP 客戶端/伺服器架構也讓工具擴展變得模組化、解耦：更新或替換某個工具只需換掉對應的 MCP Server，實現了類似外掛的靈活性。
工具呼叫與上下文整合：讓模型即時利用外部知識
MCP 的直接效果，是讓 AI 模型具備了呼叫外部工具與資料來源的能力。這意味著模型可以突破訓練語料的封閉，動態獲取新資訊、執行實際操作，將對話的“觸角”延伸到現實環境中。例如，通過 MCP：
- 模型可以查詢資料庫或知識庫，獲取即時的資料回答使用者問題，而不侷限於記憶中的陳舊資訊。在企業應用中，這讓 AI 助手能夠接入企業內部文件、FAQ、資料庫等，實現個性化精確回答。
- 模型可以呼叫搜尋引擎、爬蟲等獲取網路最新資訊，然後總結提供給使用者，填補大模型更新滯後的缺陷。
- 模型可以操作使用者的應用，如日曆Agent可通過 MCP 建立日程、郵件Agent可通過 MCP 發郵件等，實現真正的事務處理。
- 模型可以利用算力工具：如呼叫 Python 執行程式碼、呼叫計算器進行精確計算、呼叫繪圖工具生成圖表等，彌補自身弱點（算術、繪圖等）。
總之，MCP 賦予模型“手腳”去行動，賦予模型“感官”去感知。模型從被動回答者變成主動的智能體，可以與環境互動。這正是邁向 AGI 的關鍵能力之一。
MCP突出了整合上下文的重要性。當模型能夠獲取外部資訊後，如何把這些資訊納入模型回答的上下文，是關鍵環節。Anthropic 在 Claude 中探索了一套方法：Claude 可以在對話過程中自主決定呼叫那些 MCP Server，並將返回結果融合進對話，繼續推理。例如，當使用者問“這段程式碼有什麼問題？”Claude 可能呼叫 GitHub MCP 拉取程式碼，然後呼叫 Code Analysis MCP 進行分析，再根據分析結果回答使用者。整個過程對於終端使用者是無感的——他們只看到 Claude 似乎“自己”就懂得了程式碼含義並指出了問題，但其實背後經過了多次 MCP 工具互動。模型將工具輸出納入自身的上下文，使回答更加精準相關。Anthropic 認為，通過這種方式，“前沿模型可以產生更好、更相關的回答”。
從實現細節看，模型需要一定的提示或內建策略，知道何時呼叫何種 MCP 工具。Anthropic 提供了 SDK 和一些提示範本，教模型如何使用 MCP。比如模型輸入可能附帶系統消息列出可用工具清單及用法示例，模型據此決定呼叫。當模型輸出格式匹配 MCP 請求時，Host 截獲並實際執行，然後將結果再饋入模型。這個過程類似 OpenAI 的功能呼叫機制，但 MCP 將函數呼叫統一了，而且工具可以由外部獨立開發提供。因此 MCP 實現了一種模型與工具的解耦整合：模型只要遵守 MCP 協議就能用各種工具，而工具開發者也能專注把自己服務包裝成 MCP Server，不必關心模型內部。
MCP 還非常強調雙向能力，即模型不僅讀取資料，也能通過 MCP 改變外部狀態。例如不只查詢資料庫，也可以寫入資料庫；不唯讀檔案，也可以新建修改檔案；不只獲取網頁，也可以點選網頁上的按鈕等。這樣模型才能真正執行任務，而非僅僅檢索資訊。在 Anthropic 的演示中，Claude 通過 MCP 控制瀏覽器打開頁面、通過 Puppeteer 指令碼填寫表單，展示了 Agent 自動操作的雛形。可以想見，未來基於 MCP，一個智能客服Agent接到退貨請求，不僅能從資料庫查詢訂單詳情，還能直接呼叫ERP介面為客戶辦理退貨。這種端到端的任務自動化將極大提高 AI 的實用價值。
MCP 讓 AI 模型能夠像人一樣使用工具並獲取即時資訊，把靜態的大模型轉變為動態的智能體。模型通過 MCP 隨用隨取所需知識，將之融入回答，提高精準性和上下文相關性。這填補了當前大模型閉門造車的缺陷，也為複雜任務的自動化提供了可能——模型不再孤軍奮戰，而是可以借助工具之力完成更複雜的工作。
安全與生態：標準之爭與多方競合
由於 MCP 涉及讓模型接觸真實資料和執行操作，其安全性與生態影響也是各界關注的重點。技術上，Anthropic 在設計 MCP 時考慮了權限和安全問題。例如，MCP Server 通常運行在受信環境中，本地 Server 只能訪問本地許可的資源，遠端 Server 則可採用 API token 等認證手段來保護。Anthropic 提供了分佈式身份認證方案，確保Host和Server之間建立受控連接，不至於隨意跨權限獲取敏感資料。當然，真正落地時，企業很可能對 MCP Server 的權限做細粒度限制，比如只允許唯讀查詢、不開放刪除修改操作，以免 AI 行為失控造成損失。
技術並非 MCP 推廣的最大障礙，生態博弈才是。因為 MCP 鼓勵打通資料介面，這可能觸動現有網際網路巨頭的利益。舉例來說，目前很多平台（如外賣、美團、滴滴）都依賴資料孤島維持競爭優勢。如果 MCP 要求這些平台開放資料給 AI 模型調度，那等於削弱了它們對使用者場景的掌控。年淘寶遮蔽百度爬蟲，巨頭不願自家資料變成開放的“公共財產”。MCP 如果被廣泛採用，可能出現一個中間層聚合多個服務（如各種出行、餐飲平台）供AI呼叫。這對平台來說有被“降維”成供應商的風險，因為 AI 代理可以貨比三家，選擇對使用者最優的服務。比如一個 AI 助手通過 MCP 同時查詢美團和餓了麼的外賣優惠，再告訴使用者那裡更便宜。使用者得到實惠，但平台的獨佔優勢下降了。這就是 MCP 在商業生態上的衝擊。
因此，一些巨頭對 MCP 持謹慎甚至抗拒態度。各大公司其實都在關注 MCP，但目的不盡相同，大家是想“築生態牆，防止資料外流”。他們可能只開放次要服務給 MCP，而把核心資料嚴格看守。比如也許允許通過 MCP 訂個景點門票，但絕不會讓AI批次獲取使用者交易細節。這表明在協議標準之上，還有商業標準之爭。各大生態圈（Google、阿里、騰訊等）可能推出各自版本或變種，以維護相關利益。實際上，2025 年初阿里雲宣佈了自家的 MCP 相容方案，來競爭中國市場標準。
即便如此，MCP 仍然取得了初步的生態成功：許多開發者嘗鮮建構了 MCP Server 和客戶端庫。比如 Rust 社區實現了 Distri 框架，用 YAML 組態就能組合 MCP Agents；Java 社區在 Spring AI 框架中提供了 MCP 整合方案，甚至搭建了 MCP 市場供分享各類 Server 外掛。另一方面，大廠也開始支援：微軟在 2025 年 3 月的 VS Code 1.99 版本中整合了 MCP，使 Copilot Chat 模式支援呼叫開發環境中的工具，OpenAI也來相容MCP協議。可見，MCP 正快速成為 AI 工具接入的新寵兒，儼然有“病毒式傳播”的趨勢。
總體來看，MCP 在技術上填補了模型與工具互動的空白，並通過開源搶佔了先機，但其未來能否統一標準，取決於行業巨頭和社區的博弈。樂觀的話，大家認可其開放價值，共建生態，讓 MCP 真正成為 AI 時代的 “USB 通用介面”；悲觀的話，可能會出現多個變體標準割據，或者被巨頭用其它方案取代。然而無論如何，MCP 所代表的理念——讓大模型直連外部世界——必將持續下去，並深刻影響 AI 應用的形態。
模型上下文協議（MCP）為大語言模型接入外部工具與資料架起了橋樑。通過標準化的 JSON-RPC 介面和外掛式架構，MCP 賦予模型查、寫、算、控等多種能力，使之從封閉問答系統進化為具身智能體。MCP 統一了不同行業、不同平台的工具介面規範，被譽為 AI 界的“USB-C”標準。在不到半年時間裡，它贏得了廣泛關注與支援，開發者社區紛紛貢獻各類 MCP Server，實現了資料庫、檔案系統、網頁、IDE 等眾多場景的適配。同時，MCP 也引發了巨頭之間的新一輪生態競賽，大家意識到掌握 AI 工具協議將決定未來 AI 生態主導權。無論競爭還是合作，MCP 開啟了一個令人興奮的時代：AI 模型不再“閉門造車”，而是可像人類一樣自由地查詢知識、呼叫工具，極大拓展了 AI 的能力疆界。
A2A 與 MCP：生態地位、關係與影響 互補抑或競爭？兩協議的關係定位
自Google推出 A2A 後，業內普遍關心它與先行的 MCP 是什麼關係：是各司其職、優勢互補，還是標準之爭、正面交鋒？Google和 Anthropic 在公開場合均強調兩者是互補關係而非競爭。Google明確表示 A2A 是對 MCP 的補充，MCP 為智能體提供工具和上下文，而 A2A 讓智能體彼此協作。從功能劃分上看，MCP 主攻“Agent 與工具/資源通訊”，A2A 專注“Agent 與 Agent 通訊”。二者解決的是多智能體生態中兩個不同層面的問題：
- 工具與資料整合層：即如何讓智能體接入外部資料來源、使用工具庫。這是 MCP 的用武之地。通過 MCP，一個智能體可以獲得使用資料庫、搜尋、應用等各種工具的能力，從而變得“全能”起來。它聚焦的是 Agent 的“單兵作戰裝備”問題。
- 智能體協作層：即多個智能體如何對話協同，共同完成更複雜的任務。這正是 A2A 要解決的。有了 A2A，不同智能體能直接交流、分工、同步狀態，像團隊那樣合作。它處理的是 Agent 團隊配合的問題。
換個比喻，正如有人形容：“A2A 更像外交專線，解決智能體直接對話；MCP 更像同聲傳譯和資源共享系統，解決智能體獲取外部資訊。兩者配合就是為 AI 版聯合國打造溝通協定”。也就是說，在一個理想的 AI 生態裡，我們希望智能體之間既有共同語言開會交流（A2A），又有即時翻譯和資料庫隨用隨取（MCP）。兩者結合，才能讓 AI 社群高效運轉。
Google在 A2A 文件中舉了一個車行維修店的例子，非常形象地展現二者如何配合：
> 場景：使用者告訴汽車維修助理（智能體）：“我的車有哐哐響聲”。維修助理 Agent 與其他幾個專門 Agent 合作診斷問題，並與零件供應 Agent 聯絡訂貨。
> MCP 在此的作用：維修助理通過 MCP 呼叫各種結構化工具，例如指揮機械臂執行檢測（“將舉升機升高 2 米”），或讀取感測器資料（“獲取引擎振動讀數”）。這些屬於明確的工具使用命令，由 MCP 來標準化接入。
> A2A 在此的作用：維修助理使用 A2A 與使用者持續自然對話，瞭解問題（“能否發張左前輪的照片？”、“你發現液體洩漏多久了？” 等），並把觀察結果通過對話分享給其他 Agent（如向引擎專家 Agent 詢問）。同時，零件供應 Agent 之間也通過 A2A 商討配件庫存和送達時間。A2A 負責這些來回商議、計畫調整的自由對話，包括使用者到多個 Agent，以及 Agent 彼此之間不斷協商。最終，各 Agent 分工合作修好車輛。
這個例子說明：MCP 管控的是標準化的動作和資料獲取（相當於 Agent 的手在動工具），A2A 承載的是靈活的溝通和決策過程（相當於 Agent 的嘴在說、腦在協商）。兩者本質上處於不同維度，並非功能重疊。正如 Koyeb 部落格所說，Google巧妙地把“工具”和“代理”分開定位，這樣 A2A 就能與 MCP 相輔相成而不是競爭。
然而，也有人提出不同看法，認為這種涇渭分明的劃分在實踐中未必站得住。例如，有評論指出，Agent 與 Tool 的界限正在變模糊：工具變得越來越智能，某種程度上可以看做是“啞代理”；而許多代理的作用其實就是提供某種工具服務。舉例來說，一個負責翻譯的 Agent，從另一Agent視角看，它其實就是一個工具（提供翻譯API）。如果已有 A2A，完全可以通過 A2A 與一個專門翻譯Agent對話達成翻譯目的，而不一定非要通過 MCP 去調一個翻譯API工具。反過來，像 AutoGPT 那樣的系統中，多個子代理之間協作也可以通過把彼此當作工具（函數呼叫）來實現。如果一個標準既能描述Agent通訊又能描述工具呼叫，那開發者可能更傾向於用一種協議解決問題，不會維護兩套。還有比如OpenAI的Agent as tools。
Solomon Hykes（前 Docker CEO）就對此評論：“理論上它們能共存，但實際上我預見會有拉鋸。開發者的精力有限，不會同時投入多個生態”。他擔心最終還是會出現 A2A vs MCP 的角力，看誰被更多人採納。如果大部分開發者只選其一，那麼另一個就可能邊緣化。因此儘管官方宣稱互補，未來走向仍取決於生態演進和採納度。目前來看，A2A 和 MCP 在各自推進，同時也出現一些融合趨勢。有開發者提出，可以設計一個統一的代理通訊層，既涵蓋 Agent-Agent 對話又能涵蓋 Agent-Tool 呼叫，視情景套用不同子協議。這或許是最終方向。但短期內，兩協議會平行發展，各展所長。對於開發者和企業來說，也許“雙標”並存未嘗不是好事：在智能體密集互動場景用 A2A，在模型調外部資源場景用 MCP，各取其長。也有評論稱，目前它們更像是“雙引擎”驅動著智能體生態的發展，各有側重又不可或缺。
各自生態地位：陣營支援與行業影響 從支援陣營看，A2A 和 MCP 各有強大的後盾：
- A2A由Google主導，發佈即繫結了50多家合作夥伴。這些夥伴包括大型軟體公司（Atlassian、Salesforce、SAP 等）、AI 創業公司（Cohere、LangChain 等）以及諮詢服務巨頭（四大會計師事務所、IT 諮詢公司等）。如此廣泛的聯盟表明業界對 Agent 標準化協作的共識，也顯示Google的號召力。特別是像 Salesforce、Workday 這些企業軟體公司加入，意味著 A2A 有機會滲透到大量商業應用場景中去。另一方面值得注意的是，OpenAI/Microsoft 陣營缺席了A2A。OpenAI 自己有外掛和 function calling 生態，在 Agent 協作上尚無明確動作。因此目前 A2A 陣營主要偏向Google/開源一側。隨著Google推出通用大模型 Gemini，A2A 很可能與之深度結合推廣，這將進一步增強 A2A 生態吸引力。
- MCP由 Anthropic 倡議，但在發佈後迅速獲得跨圈層的關注。一方面，Anthropic 自身因拿到大量投資（如AWS的投資）而與大廠協作緊密，使得 Google Cloud、AWS 等都有動力支援 MCP（AWS 已公開表態支援，Google 雖未公開但A2A將其列為互補）。另一方面，MCP 在開發者社區掀起熱潮，被視為“Agent 工具呼叫事實標準”的有力競爭者。微軟在 Copilot X 中整合 MCP就是一大標誌。此外，阿里、騰訊等也迅速介入。可以說，MCP 當前的生態勢能非常強：大量開放原始碼專案、創業公司圍繞其展開，讓人不禁想起當年 Kubernetes 在雲原生領域的盛況。這種“先下手為強”的策略確實讓 Anthropic 贏得了寶貴的生態領先時間。
就影響力而言，兩協議都被寄予厚望，將塑造未來 AI 軟體的模式。VirtualizationReview 將它們比作 AI 軟體史上自網際網路以來最大的轉變之一。其文章標題甚至稱：“掌握 MCP 和 A2A 將重塑軟體未來”。這並非誇張：如果 Agent 真能無縫對話和用工具，那很多傳統軟體功能都可以用智能體組合來實現，人機互動範式也會革新。一位 LinkedIn 技術高管也撰文指出，Agent+MCP 的趨勢讓他想到2年前寫的一篇論文論述，多智能體通訊的重要性終於得到重視。可以預見，圍繞 A2A/MCP 會誕生新的平台型產品：比如“Agent作業系統”或“Agent調度平台”，管理企業內部所有 AI Agent 及 MCP 工具，使之協同工作。這類似於過去的微服務平台，只不過對象從服務變成了智能體。
兩協議在標準之爭層面也不可避免地被比較。就像 VHS vs Betamax、Blu-ray vs HD-DVD 那樣，業內有人將 A2A vs MCP 稱為“AI Agent 協議大戰”的開始。畢竟誰的協議成為主流，誰就掌握生態主動權和資料流量入口。而 A2A 與 MCP 背後更有 Google vs Anthropic（以及背後的 OpenAI/AWS等）的大背景，充滿看點。不過，由於二者定位互補，目前還談不上你死我活，更可能是共生共榮一段時間。假以時日，不排除未來出現融合統一的下一代標準，把 A2A 和 MCP 的優點結合起來。但短期至少 1-2 年內，開發者可能需要同時關注這兩個領域的演進，在不同場景下採用不同協議。
A2A 和 MCP 分別主導了 AI 智能體生態的兩個關鍵維度：前者解決多個 Agent 如何編隊合作，後者解決單個 Agent 如何武裝工具。兩者都已在各自維度聚集相當的產業和社區支援。它們的出現標誌著 AI 軟體範式正從“單模型->外掛增強”進一步走向“多Agent協同->動態互助”。未來 AI 應用，很可能既包含一群能互相交流的智能體（通過A2A），每個智能體又能呼叫外部服務（通過MCP）。如果說單一大模型是一個工人，那麼 MCP 給這個工人配備了工具箱，而 A2A 則讓許多工人能組隊施工。工具與團隊，兩手都要硬，缺一不可。正因如此，業界普遍認為 A2A 與 MCP 具有互補性，共同構成未來 AGI 應用的“雙引擎”。
當然，我們也應保持關注：標準競爭往往非技術決定，還取決於商業博弈和開放程度。目前看 Anthropic 走開源路線，Google也開放規範，雙方都在盡力推動行業共識，這對開發者和使用者是利多。理想狀況是二者真的各安其位、共同繁榮；而最糟情況則是分裂為兩個互不相容的生態，讓開發者左右為難。不過鑑於 Google 與 Anthropic也有合作關係（Google既投資了Anthropic，又在A2A中宣稱互補），出現全面對立的可能性不大。更可能的，是在大量實踐磨合後，社區找到同時用好二者的方法，甚至催生第三方橋接層，實現 A2A 和 MCP 的互操作。事實上，Google 的 A2A 文件已經探討了如何在一次複雜任務中同時使用 A2A 和 MCP——例如一個Agent通過A2A請求另一個Agent執行任務，而那個Agent內部用MCP呼叫工具完成任務，然後再通過A2A返回。這種層層協作的場景將越來越普遍，也證明兩協議並非水火不容，而是可以串接組合，發揮各自所長。
實際應用差異：一個資料庫查詢製圖任務的對比
為了更直觀地理解 A2A 和 MCP 的差異與協作方式，我們以一個具體任務為例，比較兩種協議各自的實現思路。任務描述：系統根據指令從資料庫查詢資料並生成圖表。例如使用者問：“請查詢銷售資料庫中2023年各地區Q1的銷售額，並生成柱狀圖”。這個任務涉及自然語言->SQL查詢->獲取資料->根據資料繪製圖表->返回結果 這樣一系列步驟。假設我們有兩個專門的子能力：一個能將請求轉化為SQL查詢並執行資料庫（簡稱“資料庫Agent/工具”），一個能根據資料生成圖表（簡稱“製圖Agent/工具”）。現在比較在 A2A 協議和 MCP 協議下如何完成該任務。
1. 基於 A2A 的多智能體協作方案：
- 智能體分工設定：在 A2A 場景，我們可以讓不同智能體承擔不同角色。比如有一個協調智能體（Orchestrator Agent）負責總體對話與任務拆解；一個資料庫智能體（DB Agent）熟悉資料庫查詢；一個製圖智能體（Chart Agent）擅長資料可視化。各智能體都遵循 A2A 協議，可以互相通訊。
- 對話流程：使用者的請求首先由協調Agent接收。它通過A2A尋找誰能執行SQL查詢，於是發現資料庫Agent 的 Agent Card 宣稱擅長資料庫查詢。協調Agent通過 A2A 發起一個任務給資料庫Agent，例如任務內容：“請查詢銷售DB，取2023各地區Q1銷售額”。這通過 A2A `tasks/send` 請求傳送給資料庫Agent。資料庫Agent收到任務，生成相應SQL（如 `SELECT region, SUM(sales) FROM Sales WHERE year=2023 AND quarter=1 GROUP BY region;`），執行查詢獲取結果表。然後資料庫Agent將結果作為任務的 Artifact 回覆給協調Agent。此時第一個子任務（查詢）完成。
- 狀態同步：在這個過程中，協調Agent可以使用 SSE 等方式不斷獲取資料庫Agent 的執行狀態。如果查詢很快完成，則直接收到 `completed` 狀態和結果；如果較慢，資料庫Agent 可以周期推送 “working” 狀態，以及當需要更多資訊（比如庫名、表名不明確）時傳送 `input-required` 讓協調Agent補充。通過 A2A 的任務管理，雙方明確知道查詢任務何時完成。
- 繼續流程：協調Agent拿到資料表後，接著需要製圖。它再通過 A2A 發現 Chart Agent，並以類似方式發起第二個任務：“請根據這份資料製作柱狀圖”。Chart Agent接收後生成圖表圖像，作為Artifact返回給協調Agent。這裡Chart Agent可能用到了它內部的繪圖庫，但這些對協調Agent透明。重要的是，Chart Agent 可以用 A2A 消息的 `parts` 功能直接傳送圖片檔案（比如Base64編碼或URL）。由於 A2A 支援多模態，協調Agent 能正確接收該圖片部件。
- 結果整合：協調Agent最終拿到了圖表，於是通過 A2A 把圖表（Artifact）和說明文字一併傳送給使用者完成答覆。整個過程中，使用者始終與協調Agent 對話，它在幕後通過 A2A 協議調度了兩個遠端Agent，各自完成了專精任務。
這種 A2A 策略的特點是：按任務拆解分配給多個專能智能體。各 Agent 通過 A2A 互相交流協調，類似一個項目經理（協調Agent）領導兩個專家（DB和Chart Agent）合作。A2A 確保了對話上下文傳遞和任務狀態跟蹤，讓三者配合如一人。比如資料庫Agent 把查詢結果發還時，協調Agent 知道那屬於先前查詢任務ID=123的完成消息，接著才能把該結果交給Chart Agent 處理下一個任務ID=124。
- 並行與拓展：在A2A模式下，協調Agent甚至可以平行請求多個Agent。如果任務允許，比如先讓DB Agent 查詢資料，同時讓另一個Agent去獲取一些相關資訊，再彙總。這得益於A2A靈活的對話模型和非同步任務管理。Agent團隊規模也可擴展，比如再加一個資料清洗Agent，協調Agent就可安排一個額外步驟先清理資料再製圖。
- 應用難度：實現上，需要開發三個Agent並賦予其各自技能，然後實現他們基於A2A的對話邏輯。這要求設計Agent角色、對話策略，比單Agent系統更複雜。但好處是，每個Agent模組化，易於獨立最佳化；而A2A協議提供了現成的通訊框架，不用開發自訂RPC或API。
2. 基於 MCP 的工具協作方案：
- 模型單體設定：在 MCP 場景，可以只有一個主要智能體（通常就是使用者直接互動的AI助手，例如Claude或ChatGPT 類似的模型），但它可以通過 MCP 使用兩個工具伺服器：一個“資料庫查詢工具”（DB MCP Server）和一個“製圖工具”（Chart MCP Server）。這兩個Server分別封裝了執行SQL查詢和繪製圖表的能力。
- 對話流程：使用者請求進入 AI 模型。模型解析意圖後，通過 MCP 客戶端發起工具呼叫。首先，它呼叫 DB MCP Server：傳送一個 `"tools/call"` 請求，參數里 `name` 設為比如 `"execute_query"`，附帶SQL字串作為 `arguments`。DB Server 收到後執行查詢，將結果（可能是JSON陣列或CSV文字）作為 `"result"` 返回。這一往返相當於模型呼叫了一個資料庫函數並得到了返回值。由於 MCP 以 JSON 形式傳輸結果，模型可以直接讀取結果資料，將之納入對話上下文。
- 連續呼叫：模型接下來需要製圖，於是它再通過 MCP 呼叫 Chart Server：傳送 `"tools/call"`，`name` 如 `"plot_bar_chart"`，參數包含上一步查詢得到的資料和所需圖表類型等。Chart Server 呼叫底層繪圖庫生成圖表，把圖表保存為圖片檔案或編碼為base64，然後將一個標識（比如圖像URL或base64字串）在 `"result"` 中返回給模型。模型獲得此結果後，可以將圖表呈現給使用者（比如在富文字介面中嵌入圖片），或者描述圖表內容。
- 多輪控制：整個過程中，模型作為 Host 是主動方。它可以根據需要發出多個 MCP 請求。每次 MCP 請求相對獨立，不像 A2A 那樣有長生命周期任務概念。如果在呼叫過程中需要中間結果，模型會自己保存上下文，不需要像 A2A 那樣等待一個任務的狀態更新，因為MCP呼叫通常一發一收就完成了。當然，MCP 也支援流式輸出，比如 Chart Server 可以在還未完全畫好圖時就通過串流媒體HTTP發部分資料回來（如果實現了流式協議），不過一般必要性不大。
- 模型決策：這裡模型起到了編排者的作用。呼叫順序和邏輯全由模型控制，而這種控制是通過模型的prompt工程或內建規劃實現的，而非像 A2A 那樣由顯式的多個 Agent 對話產生。換言之，MCP 模式更接近函數呼叫程式設計：由一個“大腦”發出指令序列呼叫函數拿回結果，最終整合回答。這對模型本身要求較高，它需要有能力決定呼叫什麼工具以及何時呼叫。
- 實現難度：從系統建構來看，MCP 方案需要開發兩個 MCP Server，並確保模型能正確利用它們。現在已有很多開源 Server，可以復用。難點主要在模型對工具的使用策略：需要仔細設計提示，使模型知道遇到什麼請求要呼叫那個工具，以及呼叫結果如何嵌入回答。這通常通過few-shot提示或強化學習調優實現。目前如 Claude 2、GPT-4等模型在這方面已展示出不錯的能力。但仍可能出錯，如模型沒正確解析返回JSON導致回答異常等，因此偵錯也要考慮模型輸出和工具的對接。
- 性能與並行：MCP 工具呼叫目前多是同步的。模型一次只能等一個呼叫返回，再做下一步。這與 A2A 可以平行讓多個Agent工作不同。不過，模型也可以一次請求讓一個 MCP Server返回多部分結果，例如某些Server支援批次操作，那麼模型可減少往返次數提升效率。
- 上下文一致性：在 MCP 模式中，因為所有步驟都是一個模型完成的，它天然保持了上下文一致。比如模型記得剛才查詢到了那些資料，後續描述圖表時可以引用。這點上 MCP 較有優勢——無需在多個Agent間同步上下文，因為壓根只有一個“大腦”。
對比分析：
- 協作主體：A2A 通過多個協作智能體完成任務，每個Agent獨立決策各司其職；MCP 則通過一個智能體呼叫多個工具完成任務，模型本身負責所有決策。前者類似團隊協作，後者類似多工具工人。那個更優取決於場景複雜度和模型能力。如果任務需要高度專業的判斷或並行處理，多Agent可能更靈活；如果任務偏流程化且模型本身夠強，多工具方式更直接高效。
- 通訊機制：A2A 以對話形式串聯任務，MCP 以函數呼叫形式嵌入任務。前者在自然語言互動、長生命周期任務上有優勢，後者在結構化資料交換、短呼叫上更簡潔。舉例來說，若資料庫Agent需要與協調Agent反覆澄清查詢條件，A2A 的多輪對話就很適用；而 MCP 則傾向於要求模型一次性把參數想全再呼叫，否則就要連續呼叫多次不同函數來彌補。
- 錯誤處理：A2A 中，如果某個Agent失敗，可以由協調Agent決定下一步（比如改由別的Agent重試）。MCP 中，如果工具呼叫失敗（error返回），模型也能嘗試別的工具或修改參數再次呼叫，這其實由模型的提示策略決定。只是模型需要能看懂 error 資訊並做調整，這考驗模型的自主糾錯能力。而在 A2A 模式下，錯誤可以在Agent間通過邏輯明文討論來解決。
- 開發複雜度：A2A 系統需要開發和維護多個Agent，相當於多服務協同系統，而 MCP 系統需要實現多個工具介面，更像擴展單體能力。前者對多人團隊協作開發友好，可以平行打造不同Agent；後者對單模型調優要求高，但工具介面開發比較標準（甚至由第三方提供）。因此，對開發者而言，如果已經有一個強大的AI模型，接入MCP或許比訓練多個Agent更容易起步；但如果問題本身涉及明確的多個專業模組，可能劃分Agent會更清晰可靠。
在我們這個示例任務中，兩種方案都能完成需求，但體現出不同側重：
- A2A方案更符合人類思維中的團隊解決問題：有分析員Agent、有工程師Agent，各盡其責，共同產出結果。系統具備一定彈性，如果某Agent不擅長，還可以替換另一個Agent服務，只要遵循A2A協議即可，具有可插拔性和跨組織協作潛力（比如資料庫Agent可以是由第三方提供的遠端服務，只要支援A2A，就能接入）。
- MCP方案則充分利用了單個模型的能力，把任務當成模型與其外掛的一系列互動。這種方式響應快且端到端，整個過程對使用者來說是一個連續對話，不涉及多個Agent身份切換。如果模型足夠智能，它甚至可以很自然地在回答裡直接給出圖表和結論，使用者未必能察覺背後經過了工具呼叫。
可以預見，在實際系統中，這兩種方式可能並非二選一，而是結合使用。例如，一個強大的主 AI 助手可以自身通過 MCP 使用基礎工具（查資料庫、畫圖等），但在遇到自身不擅長的問題時，通過 A2A 尋求其他專家 Agent 幫忙。比如當使用者問一個很專業的醫學問題時，助手通過 A2A 把問題轉交給一個醫學專家Agent解答，然後再接過來整合回覆。同時這個醫學專家Agent可能還用 MCP 查詢了醫學文獻庫。這種多層協作，將 A2A 和 MCP 無縫融合，使AI系統既有廣度又有深度。
A2A 和 MCP 協議的相繼推出，標誌著 AI 從“單模型智能”向“多智能協作”邁出了關鍵一步。Agent-to-Agent (A2A)為 AI 智能體之間建立了通用對話和協作的規則，讓不同來源的 AI 代理可以像人類團隊一樣交流、協同。Model Context Protocol (MCP)則為 AI 智能體連接外部工具和資料提供了統一介面，使大模型能夠即插即用各類能力，突破自身封閉限制。
技術上，二者分別解決了AI 生態中“橫向通訊”和“縱向擴展”的問題：A2A 打通了智能體與智能體的溝通壁壘，MCP 打通了智能體與環境的互動壁壘。一位業內專家形象地說：“A2A 更關注 agent 之間如何說話，MCP 關注 agent 手裡有那些工具。”如今，這兩方面均已取得突破，我們終於看到了多個 AI 協同工作的雛形，以及 AI 自主操作外界的可能。
對於開發者和企業來說，這意味著新的機遇和挑戰。我們需要掌握如何設計智能體的分工與對話，讓它們通過 A2A 高效協作；也需要學習如何封裝和提供各類 MCP 工具，讓 AI 系統具備呼叫現實世界資源的能力。未來的軟體開發，可能既要面對編寫傳統程式碼，也要面對“編排 AI 智能體”的全新課題。誰能率先駕馭 A2A 和 MCP 的組合應用，誰就有望引領下一代智能軟體的潮流。
展望未來，A2A 和 MCP 很可能只是一個開始。隨著實踐深入，我們或許會看到兩者的融合、演進，甚至出現統一的智能體通訊標準。但無論標準如何演變，多智能體協作和模型工具結合的大方向已不可逆轉。正如“聯合國”之於人類各國，A2A/MCP 之於 AI 各智能體，將成為一個基礎性的溝通框架，支撐起複雜的 AI 社會。
我們正在見證 AI 從單體走向生態，從孤島走向網路的歷史處理程序。A2A 和 MCP 分別填補了 AI 場景中兩個重要空白，使“AI + AI”協同和“AI + Tool”協同成為現實。可以想像不久的將來，一個 AI 助手可以呼叫無數工具、協同無數同伴，為我們完成繁雜事務；不同公司的 AI 代理也能像API那樣彼此對接，共建更大的自動化流程。那將是一個智能體互聯互通的新紀元。而且可以預見，一個開放共贏的多智能體生態，將比封閉壟斷的方案走得更遠。
最後，用一句話總結：A2A 賦予 AI 以群體智慧，MCP 賦予 AI 以觸手千千萬。前者讓智能體彼此成就，後者讓智能體無所不能。二者相輔相成，推動著 AI 從“單人獨奏”走向“協作交響”。在這個過程中，我們每個人都是見證者，也是參與者。讓我們拭目以待，一個萬物智聯、協同高效的 AI 新時代正加速到來。 (開源技術人)