在 AI 飞速发展的今天，智能体（AI Agent）正从单一工具演变为协作团队，共同解决复杂问题。2025 年 4 月 9 日，谷歌在 Google Cloud Next '25 大会上发布了 Agent2Agent（A2A）协议，一个为 AI 智能体设计的开放通信标准，旨在打破不同系统间的壁垒，让智能体无缝协作。与此同时，Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP）则为 AI 提供了连接数据和工具的桥梁。本文将深入探讨 A2A 的工作原理、与 MCP 的区别与合作关系，创新价值、面临的挑战以及实际应用场景。

一、A2A 协议：AI 智能体的“通用语言”

A2A 是一个开放协议，旨在让不同框架、不同厂商的 AI 智能体能够相互通信和协作。它被誉为 AI 世界的“HTTP”，为企业解决了整合多个 AI 系统时的互操作性难题。A2A 由谷歌发起，得到 PayPal、Salesforce、Atlassian 等 50 多家科技巨头的支持，其开源代码托管在 GitHub - google/A2A，社区资源可在 A2A 社区找到。

这一协议的核心价值在于：无论 AI 代理基于哪种框架或供应商构建，A2A 都能支持它们之间的多代理通信。

google/A2A

https://github.com/google/A2A

The A2A Protocol Community

https://agent2agent.info/

A2A 的核心目标是标准化智能体通信，让开发者能够构建复杂的多智能体系统，应用于招聘、旅行规划、客户服务等领域。

A2A 如何工作？

A2A 协议提供了一个强大的框架，使不同的 AI 智能体能够进行跨组织和技术边界的通信。下图展示了完整的 A2A 架构工作流及其与 MCP （Model Context Protocol） 的关系：

A2A 通过以下机制实现智能体间的无缝协作：

能力发现（Capability Discovery）

• 每个智能体都有一个“Agent Card”，这是一个 JSON 格式的文档，位于.well-known/agent.json端点，描述了智能体的能力、支持的任务和通信端点。其他智能体可以通过访问此卡片了解目标智能体的功能，类似查看“名片”。

统一接口（Standardized Interfaces）

• A2A 基于 HTTP、Server-Sent Events（SSE）和 JSON-RPC 等 Web 标准，确保与现有 IT 系统的兼容性。开发者无需为每个智能体开发自定义接口。

任务管理（Task Management）

• A2A 支持从简单请求到复杂项目的任务生命周期管理。智能体可以通过tasks/send或tasks/sendSubscribe发起任务，并通过 SSE 接收实时更新（如TaskStatusUpdateEvent或TaskArtifactUpdateEvent）。任务状态包括“提交”、“处理中”、“完成”或“失败”。

协作能力（Collaboration）

• 智能体可以交换消息，共享上下文、回复信息或生成任务结果。这种机制允许智能体在没有共享内存的情况下协作，类似团队成员间的沟通。

多模态交互（Multimodal Interaction）

• A2A 支持文本、音频、视频等多种交互方式。智能体可以协商用户界面（如 iframe、视频流）并交换多模态内容（如生成图像或双向音频），提升用户体验。

安全保障（Security）

• A2A 采用端到端加密、JSON Web Tokens（JWT）和 RSA 密钥对认证，以及角色-based 访问控制，确保通信安全，满足企业级需求。

通过这些机制，A2A 让智能体能够高效协作，处理从简单查询到复杂工作流的各种任务。更多技术细节可参考 Blott Studio 的技术解析。

二、A2A 与 MCP：区别与合作

MCP 是 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开放协议，旨在为 AI 模型（特别是大型语言模型，LLMs）提供与外部数据源和工具的标准化连接方式。它被比喻为 AI 的“USB-C 端口”，通过客户端-服务器架构，让 AI 模型能够访问结构化、实时的外部数据。

A2A 和 MCP 是两个互补但不同的协议，它们共同为 Agent 应用提供完整的能力：

A2A（Agent2Agent）协议：

专注于 Agent 之间的通信和协作

定义了 Agent 如何发现彼此、交换消息和协调任务

实现不同 Agent 之间的互操作性，即使它们是由不同厂商或在不同框架上构建的

主要解决"Agent 之间如何协作"的问题

MCP（Model Context Protocol）协议：

由 Anthropic 开发，专注于单个语言模型与外部工具和服务的连接

提供统一的接口让 Agent 访问各种外部资源和工具

包括常见的功能如网络浏览、文件处理、API 调用等

主要解决"语言模型如何使用外部工具"的问题

A2A 与 MCP 的区别

方面	Agent2Agent (A2A)	Model Context Protocol (MCP)
焦点	智能体之间的通信和协作	AI模型与外部数据和工具的连接
操作层级	较高层（通信层）	较低层（数据访问层）
关键机制	能力发现、任务管理、消息传递	客户端-服务器架构、预构建集成
使用场景	智能体协商任务（如旅行规划中的航班和酒店协调）	AI模型获取数据（如从数据库提取航班信息）
安全	端到端加密、企业级认证	数据安全依赖基础设施的最佳实践

焦点 ：

A2A 解决“谁”和“如何”协作的问题，关注智能体间的交互。

MCP 解决“什么”数据的问题，关注 AI 模型如何获取上下文或工具。

操作层级 ：

A2A 在通信层运行，管理智能体间的任务分配和协作。

MCP 在数据层运行，提供标准化的数据访问接口。

机制**：**

A2A 通过 Agent Card 和任务管理实现动态协作。

MCP 通过 MCP 主机（如 Claude Desktop）和 MCP 服务器（如 Google Drive 服务器）实现数据集成。

​

在实际应用中，这两个协议协同工作的方式是：

1. A2A 使 Agent 能够相互发现和通信，共同完成复杂任务
2. MCP 使每个 Agent 能够访问外部资源和工具，扩展其能力范围
3. 同一个智能体应用可以同时作为 A2A 客户端（与其他 Agent 通信）和 MCP 客户端（使用外部工具）

A2A 与 MCP 的合作

A2A 和 MCP 是互补的协议，共同构筑了 AI 智能体生态的支柱。谷歌在 A2A 公告中明确表示：“A2A 与 MCP 是互补的能力。”以下是它们如何合作：

分层架构：

A2A 负责智能体间的通信，MCP 负责数据和工具的获取。两者形成了一个完整的 AI 工作流：A2A 协调“对话”，MCP 提供“资源”。

实际应用：

在一个多智能体系统中，智能体通过 A2A 协商任务分配。例如，一个智能体可能通过 A2A 请求另一个智能体分析数据，而后者通过 MCP 从数据库获取数据。

技术整合：

谷歌已在 Agent Development Kit（ADK）中集成了 MCP 支持，表明 A2A 和 MCP 可以在同一生态中无缝协作。例如，一个 A2A 智能体可以调用 MCP 服务器来访问外部 API。

社区支持：

MCP 拥有众多社区驱动的服务器，而 A2A 得到 50 多家科技公司的支持，两者的生态正在快速扩展。

通过这种结合，智能体不仅能够使用工具执行任务，还能够在需要特定专业知识时委托其他专业智能体，形成一个强大的协作网络。

三、旅行助手案例：A2A 的实际应用

为了展示 A2A 的强大功能，以下是一个旅行助手系统的详细案例，说明如何使用 A2A 协议规划和预订巴黎之旅。

系统架构

旅行助手系统由以下智能体组成，每个智能体专注于特定任务：

1.用户界面智能体（User Interface Agent）：

负责与用户交互，接收旅行需求并展示结果。通常实现为基于 React 的前端，连接到后端的 A2A 端点。

2. 行程智能体（Itinerary Agent）：

协调整个旅行规划，分解任务并管理子任务的执行。它是系统的“指挥官”。

3. 航班智能体（Flight Agent）：

负责搜索和预订航班，连接到外部航班数据库（如飞猪 API， 携程 API）。

4. 酒店智能体（Hotel Agent）：

负责搜索和预订酒店，连接到外部酒店数据库（如 Booking.com API）。

工作流程

1. 你提出需求：
你对用户界面智能体说：“下周去巴黎旅行。”它立刻把请求发送给行程智能体。

2. 行程规划启动：
行程智能体像项目经理一样，分析你的需求，并找到适合的“队友”——航班智能体和酒店智能体。

3. 任务分配：
行程智能体拜托航班智能体“找下周去巴黎的航班”，让酒店智能体“查巴黎的酒店”。

4. 智能体行动：
航班智能体和酒店智能体分别查询数据（可能通过 MCP 从航班或酒店数据库获取信息），并把结果实时反馈给行程智能体。

5. 整合方案：
行程智能体把航班和酒店选项组合成几套行程方案，比如“方案 1：航班 A+酒店 B”。

6. 你来挑选：
用户界面智能体展示所有方案，你选了“航班 A+酒店 B”。

7. 一键预订：
行程智能体通知航班和酒店智能体完成预订， 行程智能体更新任务状态为“完成”。

8. 确认完成：
你收到通知：“巴黎之旅已预订！航班 A 和酒店 B 已确认。”

以下是旅行助手工作流程图

四、A2A 的挑战与创新

A2A解决的挑战

1. 跨平台互操作性：

A2A 最大的创新是解决了不同 AI Agent 平台之间的互操作性问题。在此之前，不同框架（如 LangChain、CrewAI、LlamaIndex 等）构建的 Agent 通常无法直接沟通。

2. 标准化的通信协议， 简化了大规模多智能体部署：

A2A 定义了标准化的消息传递格式和任务生命周期，使不同 Agent 之间能够使用共同的"语言"进行交流，无需了解彼此的内部实现细节。

3. 能力发现机制：

通过智能体卡片 Agent Card，A2A 允许 Agent 公开展示其能力，使其他 Agent 能够发现并利用这些能力，实现更复杂的任务协作。

创新点

1. 灵活协作：

智能体可以跨平台协作，开发者可以构建动态的多智能体系统。

2. 多模态支持：

支持文本、音频、视频交互，适用于多样化的应用场景。

3. 可扩展性：

系统可以轻松添加新智能体，适应不断变化的需求。

4. 生态推动：

50 多家科技公司的支持和开源社区的贡献加速了 A2A 的普及。

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A2A 面临的挑战

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1. 安全与隐私

当多个智能体需要共享数据和协作时，确保数据安全和用户隐私成为首要挑战。

2. 标准采用

作为一个新兴协议，A2A 需要广泛的行业支持才能成为真正的标准。目前已有 CrewAI、LangGraph、Genkit、LlamaIndex 和 Semantic Kernel 等框架开始支持 A2A。

3. 语义互操作性

虽然 A2A 解决了通信格式问题，但不同智能体对相同概念的理解可能存在差异，这需要进一步的语义标准化。

4. 复杂性管理

随着协作智能体数量的增加，管理这些交互的复杂性也会大幅提升。

五、发展方向

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A2A 协议的未来发展方向包括：

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1. Agent 发现：将认证方案和可选凭据直接纳入 AgentCard
2. Agent 协作：引入 QuerySkill（） 方法动态检查不支持或未预期的技能
3. 任务生命周期与用户体验：支持任务内动态用户体验协商（如 Agent 在对话中使用语音交互）
4. 客户端方法与传输：探索扩展对客户端发起方法的支持，改进流式传输可靠性和推送通知机制

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Google 的 A2A 协议代表了 AI Agent 协作的一个重要里程碑。通过提供标准化的通信协议，A2A 有望解锁更复杂、更强大的多智能体系统的潜力，使不同框架和供应商构建的 AI 智能体能够无缝协作，共同解决复杂问题。

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随着越来越多的框架和平台采用 A2A 协议，我们可以期待看到更多创新的多智能体应用出现，为企业和用户带来前所未有的 AI 体验。

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