区别
-
MCP 是关于将智能体连接到外部系统，例如获取数据或发送电子邮件。
-
A2A 是关于允许多个智能体共享信息并协作，例如客户服务智能体与调度智能体一起工作。
使用场景
-
当你的智能体需要访问外部资源（如查询数据库或预订航班）时，使用 MCP。
-
当你有多个智能体需要协作（例如跨不同专业智能体协调任务）时，使用 A2A。
代码示例
对于 MCP，这是一个文件系统服务器的配置：
调查笔记：深入探讨 A2A 和 MCP
本节对 A2A 和 MCP 进行了全面分析。
背景和定义
A2A 和 MCP 都是旨在增强智能体功能的协议，但它们解决的是智能体生态系统中的不同挑战。MCP 由 Anthropic 开发，是一个开放协议，标准化了智能体或大型语言模型 (LLM) 如何访问外部工具、数据源和服务。它充当桥梁，使智能体能够执行超出其内置能力的操作，例如获取实时数据、与 API 交互或执行代码。这对于无需为每个工具定制集成的动态工具使用特别有用。
另一方面，A2A 是谷歌于 2025 年 4 月 8 日推出的较新开放协议，旨在实现不同智能体之间的互操作性。它允许基于不同框架或由不同提供商构建的智能体进行通信、共享信息并协作完成任务，专注于多智能体系统，使智能体能够无缝协作，无论其底层技术如何。
详细区别
A2A 和 MCP 的关键区别在于它们的关注点和功能，总结如下
MCP 旨在解决将智能体连接到外部世界的问题，通过允许访问工具来增强其功能。例如，它可以使智能体通过标准化接口查询数据库或发送电子邮件。而 A2A 则处理智能体互操作性的问题，确保智能体可以协作，例如客户服务智能体将任务传递给调度智能体，无论其来源如何。
使用案例和使用时机
当你的智能体需要与外部系统或工具交互时使用 MCP。这对于智能体需要扩展其内部知识或训练数据之外能力的场景非常理想。
-
从数据库获取实时数据，例如检查库存水平。 -
发送电子邮件或通知，例如自动提醒。 -
访问本地或远程系统上的文件，例如读取文档以获取上下文。 -
与特定功能的 API 集成，例如在网站上预订航班。
何时使用 A2A
-
处理询问的客户服务智能体与管理预约的调度智能体，确保无缝协调 -
专攻不同领域的智能体，例如金融和法律智能体，共同处理复杂任务，如合同审查和财务分析。 -
创建工作流程，使智能体可以相互传递任务或数据，例如数据分析智能体向报告智能体提供见解。
实现和代码示例
为了说明这些协议的实现方式，我们来看看代码示例。对于 MCP，有一个具体的示例可用，而对于 A2A，由于其最近的宣布，直接代码示例有限，但可以提供概念性概述。
MCP 代码示例
MCP 涉及设置服务器，以向智能体公开工具或数据源。以下是文件系统 MCP 服务器的配置文件示例，允许智能体在指定目录中读写文件。此示例在 MCP 用户快速入门指南中找到：
A2A 代码示例
截至 2025 年 4 月 10 日，A2A 是一个协议规范，而不是具有广泛可用代码示例的完全实现框架。它于 2025 年 4 月 8 日宣布，我目前还没在当前的文档中未找到具体示例。然而，实现 A2A 将涉及遵循其规范以实现智能体之间的通信，可能包括定义消息格式、认证和协调机制。
以下是用伪代码展示 A2A 如何使用的概念性概述：
结论
总之，MCP 和 A2A 处理智能体功能的不同方面。MCP 更成熟，适用于将智能体连接到外部工具，具有像文件系统服务器配置这样的明确实现示例。A2A 较新，旨在实现智能体互操作性和协作，但目前缺乏直接代码示例。
最后我用一个动图展示 A2A 和 MCP 的区别：
图片来源：https://x.com/_avichawla/status/1910225354817765752
为了回馈广大新老读者，我们又开始送书啦！
向截至4月18号8点评论区获赞数量前3名读者赠送图书
编辑推荐
1.简单易懂：将复杂抽象的原理，以通俗易懂的语言和贴近生活的小案例进行讲解，降低学习门槛。
2.实际性：所有应用与案例均源自真实的行业需求，系统设计过程紧贴实际工作场景，具备很强的落地性。
3.前瞻性：在AIGC工业应用尚处于发展初期的背景下，本书结合行业特性与技术趋势，提供具有前瞻视角的解决方案。
别忘了转发朋友圈即有机会免费获赠图书哦。
（文：PyTorch研习社）