说米网

在人工智能的快速发展中，怎么完结AI模型与外部体系的高效协作成为关键问题。谷歌主导的A2A协议（Agent-to-Agent Protocol）和Anthropic公司提出的MCP协议(Model Context Protocol)均为此而生，但它们在方针、架构和使用场景上各有侧重。
本文将深化对比这两种协议，探讨它们在AI生态体系中的互补效果，并推荐一个优质资源——AIbase（https://www.aibase.com/zh），协助您更好地了解和使用这些前沿技能。
特色:供给最新的AI资讯、产品推荐和技能解读，是了解AI行业动态的优质渠道。
优势:涵盖AI写作、图像生成、视频制作等多范畴东西，协助您快速找到适宜的AI处理计划。
微信截图_20250424085000.png
核心方针

A2A协议

子目录,方针:打破智能体间的隔离，完结不同来历、不同技能结构的AI智能体无缝对话协作，构建多智能体协同作业的生态体系。
使用场景:招聘流程自动化、杂乱企业作业流、供应链管理等，通过多个AI署理协同完结杂乱使命。
MCP协议

方针:处理AI模型与外部体系集成功率低下的问题，为大型语言模型（LLM）与外部数据源、东西及服务供给一致的通讯结构。
使用场景:知识检索、智能客服、代码助手、事务数据问答等，提高AI在实际使用中的灵活性。
关注点

A2A协议

关注点:智能体之间的通讯和协作，着重功用发现、交互参数洽谈与安全协同。
技能特色:根据HTTP（S）通道，辅以Server-Sent Events (SSE)完结流式数据传输。
MCP协议

关注点:模型与使用程序之间的标准化接口，保证数据传输和东西调用的安全性。
技能特色:根据JSON-RPC2.0协议，支撑有状况衔接和多轮交互。
技能架构

A2A协议

架构:客户端-服务端架构，着重署理对署理的点对点交互。
注册与发现:通过Agent Card注册才能，客户端智能体发起使命恳求，长途智能体执行。
MCP协议

架构:客户端-服务器架构，包含MCP Host、MCP Client和MCP Server。
通讯:根据JSON-RPC2.0协议，衔接有状况，支撑才能洽谈。
交互协议

A2A协议

协议:借鉴JSON-RPC思想，运行于HTTP（S）通道之上，界说了丰厚的交互语义。
安全机制:注重安全和鉴权机制，支撑企业级的身份认证计划。
MCP协议

协议:根据JSON-RPC2.0协议，通讯音讯以JSON表示，遵循长途过程调用模式。
交互特色:支撑多轮恳求-响应交互，衔接建立时进行才能洽谈。
生态体系

A2A协议

支撑阵营:取得Atlassian、Salesforce、SAP等50多家技能公司的支撑。
开源与集成:谷歌自身为Gemini模型供给原生支撑，LangChain、Autogen等开源项目正在集成。
MCP协议

支撑阵营:由OpenAI、Anthropic、Mistral等主流大模型厂商支撑。
渠道支撑:微软Azure、Meta等大型渠道承诺支撑，主流AI开发结构也在增加MCP支撑。
A2A和MCP协议代表了AI互联互通的不同途径。A2A专注于智能体间的协作，适用于杂乱使命的自动化和多体系联动;MCP则聚集于模型与东西的对接，适用于动态访问外部数据源或东西的场景。二者在AI体系中发挥互补效果，可根据具体需求选择适宜的协议，甚至结合使用以发挥最大优势。