在人工智能领域的快速迭代发展中，两种协议已成为构建新一代 AI 系统的关键基础设施：模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）和代理对代理协议（Agent-to-Agent Protocol，A2A）。表面上这两种协议可能存在相似之处，但它们在设计目标和应用场景上有着明确区分，并正在根本性地重塑 AI 系统与环境及相互之间的交互方式。
技术基础概念解析
模型上下文协议（MCP）
模型上下文协议由 Anthropic 开发，其核心功能是作为 AI 模型与外部工具、数据源和系统间的标准化接口。MCP 可视为一种通用适配层，使 AI 应用能够连接到多种外部资源，无需针对每一种资源单独开发定制化集成方案。
从技术架构角度看，MCP 有效地将传统的"M×N 问题"（即 M 个应用需要分别连接到 N 个不同工具）通过统一 API 转化为更可管理的"M+N 问题"。在此架构下，工具开发者负责实现 MCP 服务器端，而应用程序开发者则构建 MCP 客户端，从而显著降低了系统集成的复杂度。
代理对代理协议（A2A）
代理对代理协议由 Google 于 2025 年 4 月发布，其设计重点是实现不同 AI 代理之间的标准化通信。与 MCP 连接 AI 与工具不同，A2A 专注于连接不同 AI 代理，使它们能够跨平台、跨供应商和跨框架进行有效协作。
A2A 协议为各类 AI 代理提供了标准化的机制，使它们能够发现彼此的功能、协商交互参数并安全地协同工作，无论这些代理由哪家机构开发或基于哪种基础模型构建。
技术差异的实用性分析
为深入理解这些协议在实际应用场景中的技术差异，以下通过具体示例进行说明：
场景：在线电子商务客户支持系统
MCP 应用模式： 当客户向智能客服查询订单状态时，客服 AI 通过 MCP 直接连接至企业订单数据库，检索相关订单信息，并在无需人工干预的情况下向客户提供精确的订单状态报告。在此场景中，MCP 充当 AI 与企业后端数据库之间的技术桥接层。
A2A 应用模式： 当客户需要在下单后修改配送地址时，客户服务 AI 代理接收此请求并确定需要物流系统的支持。通过 A2A 协议，它与具有修改配送信息权限的专用物流 AI 代理建立通信。这两个 AI 代理在各自的专业领域内协作解决问题，形成完整的服务流程。
协议选择的技术决策依据
MCP 技术适用场景：
MCP 在以下技术场景中表现最佳：需要访问外部资源的单一代理任务；要求与数据库、API 或专业软件进行工具集成的应用场景；基于外部数据进行事实依据的内容生成；以及需要连接到后端系统的面向用户的应用程序。
A2A 技术适用场景：
A2A 在如下场景中展现出色性能：跨不同 AI 系统的多代理协作环境；需要整合来自不同代理专业知识的复杂工作流程；涉及不同供应商 AI 的跨平台集成场景；以及任务分解型问题解决方案，其中专业代理各自处理任务的不同方面。
协议的技术互补性
MCP 和 A2A 不应被视为竞争性技术标准，而应当理解为 AI 基础设施技术栈中的互补层级：
MCP 实现了 AI 能力的垂直扩展，通过连接到专业工具和数据源增强单个 AI 的功能范围。而 A2A 则实现了能力的水平扩展，使多个专业 AI 能够协同处理超出单个 AI 处理能力的复杂问题。
未来最具潜力的 AI 系统架构将同时整合这两种协议。一个典型的企业级 AI 生态系统中，各个代理可通过 MCP 访问其专业工具和数据源，同时通过 A2A 与其他专业 AI 代理进行协调与通信。
技术应用实例分析
企业工作流自动化
MCP 实施案例： 企业财务分析 AI 助手通过 MCP 协议连接会计软件系统、客户关系管理数据库和市场分析工具，为管理决策者生成集成多源数据的综合分析报告。
A2A 实施案例： 在复杂的企业审批工作流中，文档接收 AI 代理、合规检查 AI 代理和最终审批管理 AI 代理通过 A2A 协议进行通信，确保工作流程的无缝衔接与高效处理。
医疗信息系统
MCP 实施案例： 临床诊断辅助 AI 通过 MCP 协议访问电子病历系统、实验室检测结果数据库和医学知识库，为临床医生提供基于循证医学的决策支持。
A2A 实施案例： 患者服务 AI 与专业诊断 AI 和预约调度 AI 通过 A2A 协议协作，帮助患者理解其医疗状况并安排适当的后续诊疗，形成完整的患者服务链条。
软件工程实践
MCP 实施案例： 智能代码辅助系统通过 MCP 协议访问代码仓库、技术文档和测试环境，为开发者提供与项目上下文高度相关的代码建议。
A2A 实施案例： 在大型软件架构设计中，系统架构 AI 与专门负责前端、后端和数据库设计的专业 AI 通过 A2A 协议进行协作，共同开发一个结构完整、内部一致的应用程序架构。
AI 技术生态系统的演进路径
随着 AI 系统在企业运营中日益普及并成为核心组件，理解并正确应用 MCP 和 A2A 协议的差异将变得愈发重要。能够准确把握何时及如何应用这两种协议的组织将具备构建更灵活、强大且具协作性的 AI 技术生态系统的能力。
未来 AI 协议的技术演进可能呈现以下趋势：嵌套功能架构，其中通过 A2A 连接的代理能够共享对 MCP 连接工具的访问权限；动态资源发现机制，代理可利用 A2A 协议查找具备特定 MCP 连接能力的其他代理；以及涌现式问题解决框架，将复杂目标分解为由专业代理处理的多个子任务。
总结和展望
MCP 和 A2A 协议代表了先进 AI 系统新兴架构中的基础构建模块。MCP 解决了 AI 模型与其运行环境中所需工具、数据和系统的连接这一技术挑战，而 A2A 则解决了同样关键的跨平台、跨供应商 AI 代理协同工作的标准化问题。
这两种协议共同构成了 AI 系统的技术基础，使系统能够既与环境深度集成，又能执行复杂的协作任务。深入理解 MCP 和 A2A 各自技术定位的组织将更有能力构建稳健、灵活的 AI 技术生态系统，进而推动技术创新并创造商业价值。
在探索互联 AI 技术的新时代，关键问题不在于是选择 MCP 还是 A2A，而是如何有效地整合两者，构建具有协同效应的 AI 系统架构，使整体性能超越各组件简单叠加的水平。
https://avoid.overfit.cn/post/c7755f9f3fde49de99dcb60be3a7ea23
本文综合分析基于 Anthropic 和 Google 的官方技术文档以及截至 2025 年 4 月的行业研究资料。
