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随着人工智能技能的飞速开展，智能体（Agent）之间的交互协议成为技能界重视的焦点。近期，谷歌推出的A2A(Agent-to-Agent)协议与Anthropic的MCP(Model Context Protocol)协议之间的比较引发了广泛讨论。两者都旨在标准智能体之间的交互和协作，但设计理念和技能路径存在明显差异。
MCP协议由Anthropic推出，专注于标准化AI与外部东西和资源的交互，例如数据库和API调用。它经过一个典型的Client-Server架构完结，其间MCP Host作为交互主体，绿色邮箱,可以了解用户需求并调用相应的Client访问资源。MCP的中心概念包含资源（Resources）、提示(Prompts)、东西(Tools)和采样(Sampling)，这些机制共同支撑智能体完结杂乱使命，如生成金融陈述或查询数据。
对于希望深化了解MCP协议的开发者和研究人员，AIbase的MCP资源网站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）是一个不可多得的资源。该网站供给了丰厚的文档、教程和示例代码，协助用户快速上手并把握MCP协议的使用。
资源（Resources）:MCP Client可以经过标准化接口对Server端资源进行查询、修改及订阅操作，支撑接入API接口、文件系统、数据库等异构数据源。
提示（Prompts）:作为Server端才能的操作攻略，提示词模板包含参数装备规矩与交互协议。开发者需经过标准流程获取结构化描绘，为大言语模型供给准确的接口调用参数生成根据。
东西（Tools）:Server端注册的可执行操作需包含清晰的功用描绘。大言语模型基于用户恳求上下文，经过语义解析匹配最佳东西组合。
采样（Sampling）:当Server端需触发模型推理时，经过标准化流程建议协同核算恳求。该机制包含用户授权确认、输入数据格式化等子流程，最终将结果返回至调用方。
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A2A协议则侧重于智能体之间的协作，支撑跨平台使命分配与通讯。A2A协议的要害功用包含才能发现（Capability Discovery）、协作才能(Collaboration)、用户体会洽谈机制(UX Negotiation)和使命及状况办理(Task and State Management)。这些功用使得智能体可以动态协作，完结从招聘流程到汇率查询等多种使命。
才能发现（Capability Discovery）:A2A协议允许智能体发现其他智能体的才能，然后选择最适合的智能体进行协作。
协作才能（Collaboration）:智能体之间可以经过对话和交互完结杂乱使命，类似于人类之间的协作。
用户体会洽谈机制（UX Negotiation）:智能体之间可以洽谈用户体会，选择最适合的交互方式。
使命及状况办理（Task and State Management）:智能体可以办理使命的进展和状况，确保使命的顺利进行。
尽管两者都被以为具有互补性，但实际使用中，A2A和MCP的协同开展仍面对挑战。A2A协议赋予每个智能体自主选择底层大模型的权利，这一开放性设计招引了大模型供应商参与生态构建。相比之下，MCP协议在技能完结上更为杂乱，特别是在采样机制中，MCP Client和MCP Server之间的耦合度较高。
A2A形式下的智能体可以经过与大模型的深度交互，交付更具价值的功用特性，然后更有效地招引开发者集体。此外，A2A架构下的智能体未必需要与大模型交互，在某些规矩清晰的业务场景中，基于确认逻辑的智能体可能更具效率和成本优势。
随着AI技能的不断进步，智能体之间的交互协议将成为推进行业开展的重要力气。无论是MCP还是A2A，它们都在为构建愈加智能、高效的AI生态系统做出奉献。未来，这两种协议怎么协同开展，以及它们将怎么影响AI技能的走向，仍需进一步观察和研究。