多角度全面對比Google最新的A2A、ANP、MCP

Google剛剛發佈了一個新的智能體通訊協議A2A(Agent to Agent)，本文會從多個方面全面對比A2A、ANP、MCP。

解決的問題

ANP和A2A都是為瞭解決智能體之間的通訊問題，都看到了MCP在智能體通訊上的侷限性：MCP更加擅長於讓模型連接工具與資源。

同時，ANP和A2A都認為自己是和MCP互補的。ANP與A2A則有很大的重合，之所以不是百分比重合，是因為看下來，A2A好像想解決的是企業內部的智能體協作，雖然官網沒有明確地說明這一點，但是我從他們的設計中能夠感受到這一點，特別是在Task的設計上。

設計原則

在設計原則上，ANP與A2A有很多相似之處：

• 強調簡單，並且復用現有的協議。
• 強調身份，智能體身份是ANP最核心的模組。
• 解耦（不透明）：智能體不必共享思考過程、計畫或工具。這是ANP、A2A與MCP在設計細節上最大的區別。

A2A應該也看到了MCP的複雜性，選擇使用Task來作為核心的概念，Task確實是比Tools、Resources更加抽象，更高level的概念。

MCP的Tools和Resources也是非常適合MCP的概念，但是sampling、root的設計我認為需要斟酌一下。

協議架構

ANP與A2A在協議架構上都可以看做P2P架構。MCP是典型的C/S架構，不單單是連接上，也包括協議的概念、角色設定上。

無疑P2P架構更適合智能體網路。

傳輸層

都支援HTTP，除此之外，MCP由於需要訪問本地資源，為了方便，還支援stdio。

核心概念

MCP的核心概念是Tools、Resources、Sampling、Root、Prompts。

A2A的核心概念是Task、Artifact（工件）、Message、Part。

ANP的核心概念是Interface：包括NaturalLanguageInterface（自然語言介面）、StructuredInterface（結構化介面）。

ANP是將智能體互動方式的定義下放到了Interface中。比如，Interface可以是一個預訂酒店的API，這個API直接返回結果。也可以是類似A2A的Task，在Interface中定義Task的狀態。但是在協議層，我們沒有直接顯式的定義Task以及狀態。

從不透明程度看：

• MCP是白盒，能夠查看對方內部的檔案、工具、資源等資訊
• A2A是灰盒，雖然不共享智能體的思考過程、計畫或工具，但是仍然定義了智能體之間的任務，以及任務的狀態等
• ANP是黑盒，兩個智能體完全不透明，只交付最終結果。同時保留靈活性。

智能體身份

這塊的差異非常的大。

• ANP

協議本身會攜帶身份資訊、身份驗證資訊，目前主要是使用W3C的DID方案，一個智能體可以用自己的身份資訊，與其他所有的智能體進行互動，不必在其他智能體平台申請帳號。

我們認為DID是最適合智能體的身份方案，特別是在網際網路場景下。當然也可擴展其他的身份認證方式。

• A2A

A2A採用OpenAPI支援的認證方式，包括：HTTP 認證（如 Basic、Bearer）、API Key（可放在要求標頭、查詢參數或 Cookie）、Cookie 認證、OAuth 2.0 以及 OpenID Connect。

A2A協議本身不攜帶身份資訊，只攜帶身份驗證資訊，身份驗證資訊在帶外獲得，即在A2A協議之外通過其他的手段獲得，比如通過Oauth。

A2A的設計使其能夠充分利用企業現有的身份體系。但是，在智能體網際網路的場景中，如果要實現任意智能體之間的連接，A2A用起來會麻煩一些。

• MCP

MCP使用Oauth做的身份驗證，也是一個中心化的方案，在連接工具和資源這個場景是適合的。

智能體描述

ANP與A2A比較類似，都是使用JSON。

A2A的智能體描述文件命名為Agent Card，本質上是一個json文件。

ANP的智能體描述則是基於JSON-LD和schema.org，這是語義網的技術，目的是提高兩個智能體對資訊理解的一致性。

智能體發現

MCP的發現規範還沒有看到，不過大機率用和ANP、A2A類似的發現機制。

ANP和A2A都是基於RFC 8615做的，相當於在一個域名的.well-known目錄下增加一個中繼資料文件，A2A的檔案名稱是agent.json，ANP的檔案名稱是agent-descriptions。

使用這個方案，都可以被搜尋引擎非常方便地抓取到。

智能體資訊組織

在智能體或者MCP server對外的資訊組織上，A2A和MCP都使用的是JSON-RPC，類似一種遠端呼叫技術。

ANP在這裡比較獨特，ANP採用的是語義網的Linked-Data技術，目標是建構一個便於AI訪問和理解的AI原生資料網路。

從這個角度看，ANP的技術路線更加靠近Web，我們認為未來的智能體網際網路是一個非常開放的網路，只有這樣才能夠讓資訊自由地流動，進而釋放AI的能力。

開源license

ANP的license是MIT，Google-A2A的license是Apache 2.0。

我仔細研究了一下，後面如果要推到大廠、參與標準化、走國際化路線，Apache 2.0 會是企業法律部門優先認可的協議。MIT 雖然簡單，但在你這種有專利潛在風險和商業化路徑的協議項目裡，容易被企業法律團隊卡住。

開源許可上ANP會修改為Apache 2.0。

趨勢

雖然說A2A號稱與MCP是互補的，但是在閱讀文件的過程中，我隱約看到一個可能：工具Agent化，Agent工具化。

現有的工具，是否可以進化成一個Agent？未來的Agent，是否也是一個工具？

如果從這個角度看，MCP和A2A，包括ANP，應該會有一定的重疊。

對行業智能體協議的影響

MCP已經成為模型連接工具與資源的事實標準，A2A短期是難以撼動的。不過對於ANP是有很大的影響的。

好的影響是，讓智能體通訊與協作被更多的人看到。之前MCP火的時候，我們去講ANP，很多人是不理解的。現在我們不用再強調智能體通訊協作的重要性了。

壞的影響是，A2A和ANP有很大部分功能是重疊的，A2A背靠Google，影響力非常大，ANP主要靠開源社區，影響力無法比。這對ANP的發展是不利的。

最後

ANP最有價值的部分，其實是社區對未來智能體網際網路的設想，社區獨特的網際網路理念（連接即權力），以及DID+語義網的技術路線。 (長山的隨筆)