引言
随着生成式 AI 技术的发展，业界相继推出了用于标准化 AI Agent 协作和工具集成的协议。Google 提出的 Agent-to-Agent (A2A) 协议 和 Anthropic 提出的 Model Context Protocol (MCP) 代表了两种重要的方向：前者旨在让不同智能代理彼此通信协作，后者则专注于为大型语言模型（LLM）提供统一的外部工具与数据接入方式。本文将对比分析 A2A 与 MCP 两种协议的核心理念和设计目标，以及它们对现代软件架构设计和开发流程的影响，并探讨对从业人员角色和技能的要求变化。
1.协议设计理念和目标
Google A2A：核心设计理念与目标
Google 的 A2A (Agent2Agent) 是一种开放协议，旨在实现 AI Agent 之间的互操作性。其核心理念是在不同厂商、不同框架下构建的自主智能代理之间建立一个统一沟通的“语言”，打破数据和应用孤岛，实现动态的多代理协作 。A2A 特别关注让多个独立智能体能够协同完成复杂任务，比如企业中各部门部署的客服代理、供应链代理等可以通过 A2A 安全地交换信息、协调动作 。这将提高 AI 代理系统的效率和自主性，并降低长期集成成本 。为此，A2A 确立了以下设计原则 ：
- 以代理为中心，不限于工具：支持智能体以自然的非结构化方式互动，即使它们不共享内存或工具，也能进行真正的多智能体协作，而不是将某个代理简单视作另一个的“工具” 。
- 基于开放标准：构建在现有成熟标准之上，如 HTTP、JSON-RPC 和 SSE(EventSource)，方便与既有 IT 技术栈集成 。
- 默认安全：提供企业级的认证和授权机制，初版即支持与 OpenAPI 等认证方案对等的安全策略 。
- 支持长任务：允许代理执行耗时较长的任务（甚至可持续数小时或数天），过程中提供实时状态更新和通知，以便在人类参与时保持同步 。
- 多模态协作：协议对交互内容的模态不设限，支持文本、音频、视频等多种形式，从而使智能体能协作处理多模态内容。
总的来说，A2A 的目标是为跨平台、多智能体的生态奠定基础。通过 A2A，不同供应商或框架下构建的代理可以在一个标准化协议下协同自动化复杂工作流，例如让 Salesforce 的销售AI与SAP的财务AI直接对话 。这为企业释放出更大的自动化潜力：过去各自为政的AI代理如今可无缝协作，提高效率并创新业务流程。下图来自谷歌官方，介绍A2A如何工作。
Anthropic MCP：核心设计理念与目标
Anthropic 的 MCP (Model Context Protocol) 则瞄准另一关键问题：连接 LLM 与外部数据和工具。MCP 定位为一种开放标准，让AI系统能够安全、双向地访问外部资源，包括内容库、业务应用、开发环境等，从而为模型提供更丰富的上下文 。其诞生源于这样的背景：尽管大型模型推理能力飞速提升，但它们往往与实时数据隔绝，难以获取企业内部知识或最新信息，每接入一个新数据源都需要定制集成，难以扩展 。MCP 的目标就是消除这一碎片化， 通过一个统一协议替代各式各样的定制集成，让 AI 助手能够像插上“标准接口 (USB-C)”一样方便地获取所需数据 。MCP 的设计理念体现在：
- 标准化接口：为 AI 应用与外部工具/数据的交互提供统一的开放协议，让不同团队不再各自开发定制集成，而是共享同一个连接标准 。这降低了集成门槛和重复造轮子的成本 。
- 上下文增强：通过标准协议，LLM 可以在需要时动态发现并调用新的工具或数据源，将其结果纳入模型上下文，无需预先硬编码所有可能用到的工具 。这使 AI 系统具有更高的可组合性。
- 安全双向连接：采用客户端–服务器模式架构，支持安全认证和权限控制。开发者可以将数据源包装为 MCP 服务器，LLM 应用作为 MCP 客户端连接它们，从而实现数据的双向流动（如查询信息或写入结果），同时保持每个数据源的安全边界 。
- 促进企业协作：MCP 支持团队分工：每个团队可负责自有领域的服务（例如矢量数据库、CRM系统），并通过 MCP 对外暴露接口供 AI 使用 。随着生态成熟，多个工具和数据源能被AI系统同时利用，并在不同工具和数据集之间保留上下文，取代今天割裂的集成方式，实现更可持续的架构。
归结起来，MCP 致力于成为 AI 系统的上下文支柱。它为 AI 模型连接现实数据世界架起桥梁，让模型的应答更相关、更及时 。例如，Claude 通过 MCP 接入 Google Drive、Slack、GitHub 等数据源后，可以基于公司最新文件或其他数据载体（比如数据API、多媒体内容等）回答问题，而开发者无需为每种数据源各写一套接入代码，只需遵循 MCP 的统一规范 。这种“一次开发，随处使用”的标准化能力，被视为让 AI 真正走向实用和可扩展的关键 。Anthropic 将 MCP 视作AI 代理的基础层，通过工具集成标准化，加速 AI 应用开发，同时保持灵活性和安全性。下图来自于MCP官方文档，描述MCP的整体架构。
定位与关系：互补的两大协议
A2A 与 MCP 虽然都旨在改进 AI 应用的能力，但侧重点不同。正如技术社区所总结的，A2A 偏重于代理之间的横向协作，而 MCP 专注于模型与外部资源的纵向集成 。简单来说：
- A2A：面向Agent-Agent通信，让独立智能体彼此对话与协同 。
- MCP：面向LLM-工具/数据连接，为单个语言模型提供扩展能力和上下文支撑 。
Google 也将二者视为互补关系：MCP 为代理提供工具和环境上下文，而 A2A 则让多个代理基于丰富上下文展开协作 。下面我们将从架构和开发流程角度对比它们的具体影响。
2.两个协议对软件架构的影响
目前，两个协议都属于起步阶段，MCP起步较早，已经得到了开发社区和大型企业的支持，A2A则刚刚发布。但可以预计，这两个协议都将随着LLM技术的快速发展，对软件架构产生巨大影响，涉及微服务化、模块化、组件通信方式以及系统边界的重塑。下表总结了两种协议在架构层面的定位和特性差异：
| 架构维度 (Architecture) | A2A 协议 | MCP 协议 |
|---|---|---|
| 主要定位 | 智能代理之间的通信与协作 | 为 LLM 提供上下文及工具接入（外部 API/SDK） |
| 核心架构 | 客户端-服务器 模式（Agent 对 Agent 交互） | 客户端-宿主-服务器 模式（应用–LLM–外部资源三层） |
| 标准接口 | 基于 JSON 规范定义 Agent Card、Task、Message、Artifact 等实体 ；通信采用 HTTP、JSON-RPC、SSE 等 | 基于 JSON-RPC 2.0 的消息格式，通过 stdio 或 HTTP(SSE) 传输 ；定义 Resource、Tool、Memory、Prompt 等概念 |
| 关键特性 | 多模态动态协作，安全通信；内置任务管理（生命周期、状态同步）与能力发现（Agent Card 广告能力） | 模块化集成，明确安全边界；连接器/工具的重用与发现（开放 SDK 与目录）；提供内存管理与上下文缓存优化 |
从上表可以看出，A2A 将“AI代理”抽象成一种可相互通信的服务，而 MCP 则将外部数据/功能抽象为可供“AI模型”访问的资源。这两种抽象对现代软件架构产生了如下影响：
- 模块化和微服务化：A2A 和 MCP 都推动了架构更加模块化、微服务化的演进，但方式略有不同。借助 A2A，开发者可以将复杂系统划分为职责各异的智能代理（类似于AI微服务），每个代理封装自己的状态和能力，通过标准协议对外提供“服务” 。这种架构类似传统微服务架构，只是服务的执行逻辑由AI驱动且更灵活。这意味着系统可以由多个专业化AI模块组成，如一个处理报销审批的Agent，一个生成图像的Agent，一个查询外汇行情的Agent，它们各自独立部署，通过A2A互联协作完成端到端任务 。相应地，系统边界被重新定义为每个Agent的能力范围：每个Agent保持自身“专家领域”，需要别的技能时就通过协议请求其他Agent协助 。这种边界清晰又灵活的模式，使不同部门或团队可以维护各自的AI服务模块，同时在需要时通过标准接口共享能力，正如组织架构中不同部门通过标准化沟通机制打破信息孤岛一样。
- 跨系统通信与异构集成：A2A 引入了一种异构系统协作的新方式。由于它基于 HTTP/JSON-RPC 等标准协议 且提供“Agent Card”机制公告自身接口，任意采用A2A协议的Agent都能被发现和调用。这等于在不同平台、语言实现的AI组件间架起桥梁，实现跨框架甚至跨组织边界的自动化协作 。例如，一个运行在SAP系统中的采购代理可以通过A2A与运行在Salesforce平台的供应商代理通信，无需双方了解彼此底层实现细节。这种跨系统的解耦通信以前往往通过复杂的集成中间件或定制API来实现，而现在通过统一的A2A “协作语言” 就能做到 ************。在架构上，这减少了异构系统集成的偶合度，使AI能力成为可组合的 “积木” ：企业可以灵活组合内部、第三方的AI代理，构建复杂流程，系统间的边界因此变得更加开放且可协商。然而，这种开放也要求清晰的安全隔离——A2A 内置的认证授权机制确保跨系统调用在授权范围内进行，企业架构师需要仔细规划哪些Agent对外暴露哪些能力。
- 工具和数据的服务化：MCP 则将数据源和工具进行了服务化封装。传统架构中，业务数据和第三方服务通常通过REST API、数据库连接等方式供应用调用。而在 MCP 模式下，这些资源被封装为标准化的 MCP Server，对AI模型提供统一的接口。这样一来，各种内部系统、数据库乃至第三方API都可视作“MCP服务”接入AI应用 。架构上的好处是外部资源的接入变得高度模块化：每种资源对应一个独立的MCP连接器，实现了一次开发、多处复用 。例如，一个Slack消息库的MCP连接器开发完成后，公司内任意AI应用（聊天助手、编程助手等）都可以通过同样协议访问Slack数据，而不用每个应用各自实现一遍Slack集成 。这很类似微服务中“服务重用”的理念——将数据访问逻辑集中在MCP服务里，实现关注点分离。同时，MCP对 “上下文” 的处理也促使架构调整：AI应用可以在不同工具间传递上下文而不断裂 ，这需要后端架构支持例如向量数据库缓存共享上下文等设计，以便多个调用串联服务于同一会话。总的来说，MCP 推动架构朝“以AI为中心的星型架构”发展：LLM成为中心节点，通过MCP标准接口连接众多数据/功能节点（类似星状拓扑中的hub and spoke 模式）。这种模式下，系统边界更加清晰——数据仍保留在各自服务内（遵循安全边界原则），AI仅通过受控接口获取所需信息 。企业可以在不暴露底层数据库细节的情况下，让AI安全访问内部信息，架构上实现了AI层与数据层的解耦。
- 动态可扩展的体系：通过这些协议，现代架构正变得更加动态与可扩展。当需要增加新能力时，A2A方式下可以部署一个新Agent并注册其Agent Card；MCP方式下可以添加一个新MCP服务器提供新数据源，然后AI应用即可发现并使用它们 。这种按需扩展而无需大改现有系统的能力，提升了架构的弹性。例如，面对新的业务需求，架构师可以选择增加一个专门的Agent或MCP工具，而不是改造已有的AI模型或服务。由此产生的插件化架构让AI系统的边界变得弹性：当插件可用时AI可以扩展出新功能，不需要时则边界收缩到核心能力。这与传统微服务的弹性扩展理念一脉相承，只不过这里插件是AI智能体或数据工具。需要注意的是，目前 A2A/MCP 在自动发现和注册方面仍有改进空间——现有实现多半需要手动配置对接哪些Agent或工具 。随着类似 MCP Registry （阿里的nacos已经进行了相关实践，可参考《Nacos 发布 MCP Registry，实现存量应用接口“0改动”升级到 MCP 协议》）A2A Registry 等机制出现 ，我们可能看到真正自适应的AI架构，能自动感知环境中可用组件并加以利用。
A2A 和 MCP 正在从两个方向重塑软件架构：A2A 引入了“Agent微服务”式的体系，让各Agent松耦合协同；MCP 则提供了统一的“模型上下文接口层” ，将各种后端能力有序地纳入AI应用。二者相辅相成，共同指向一种新架构范式——即以标准协议为纽带，将AI深度嵌入企业系统，实现既分布、协作的智能体系。
3.对开发流程的改变
除了架构层面的变革，A2A 和 MCP 也深刻影响了软件开发的日常流程，包括 API 设计方式、模型集成策略、部署运维方法，以及调试测试手段 等方面。
- API 设计与接口规范：在传统开发中，API 设计通常面向其他软件模块（RESTful、gRPC 等），而引入 A2A/MCP 后，开发者开始设计面向 AI Agent的接口。这带来了思维上的转变：例如在 A2A 下，我们使用 Agent Card 来描述代理能力和接口契约（如支持的任务类型、输入输出格式），而不是写给人看的 API 文档 。代理之间通过 JSON 任务对象交互，相当于远程过程调用但语义层次更高。这要求开发者以任务和意图为中心来设计接口，而不是细粒度的CRUD操作。例如一个报销Agent会暴露“提交报销单”任务接口，而不是原先可能有的/createExpense HTTP端点。对于 MCP，API 设计表现为定义标准化的工具/资源接口。开发者需要按照 MCP 规范实现特定数据源的服务端，比如一个文件库的 MCP Server，需要定义诸如 search_files(query) 这样通用的方法，通过 JSON-RPC 提供给 LLM 使用。这比起直接开放数据库查询API要高级：开发者要考虑如何让LLM方便地调用、如何描述功能，使模型“看懂”它可以用这个工具完成什么。 指出 MCP 把外部操作抽象成三类组件：工具（模型可调用的动作）、资源（应用提供的数据）和提示模板（预定义指令） 。这使得 API 设计更偏向声明式——描述“有什么功能”而非具体实现细节。总之，开发者开始为AI设计接口：既包括提供给AI调用的函数说明，也包括提供给AI的说明性文本（例如OpenAPI定义、Agent Card描述）。这种设计方式需要开发者既懂AI的习性又遵循规范，以确保模型能正确理解和使用接口 。很多情况下，这类似于编写插件或函数规范给 ChatGPT/Claude 等模型使用，例如 OpenAI 的函数调用接口要求提供函数签名，模型会按需输出JSON来调用它 。这一过程更像人与AI协作定义协议，而不仅是人与人。
- 模型集成方式：A2A/MCP 使 LLM 模型的集成从原来的“黑盒调用”变为“可编排组件”。以往将 AI 能力融入应用，往往是在后端某处调用一次模型API，然后将结果用于业务逻辑。现在，通过 MCP，一个 AI 应用可以持续地与模型互动、多次调用外部工具，模型仿佛成为应用逻辑的一部分，驱动整个流程。这实际上是将LLM“嵌入”到应用主循环中：开发者可能编写一个主代理来与用户交互，然后这个代理利用 MCP 去获取知识、调用操作，再把结果反馈给用户。这种集成方式需要开发者转变思路：更多地让模型做决策流程。例如在传统编排中，开发者也许会写明：“先调用数据库API取数据，再把结果插入模板生成回答”。但采用 MCP 时，开发者可以让模型自行决定何时调用数据库MCP服务、何时调用计算工具，而开发者提供的只是可用工具列表和大致时机。类似地，在 A2A 场景下，模型集成扩展为多模型/多Agent协同：开发者可以集成多个不同专长的模型，通过A2A协议交互。例如 Google Gemini 2.5 等高级模型可用作主代理，负责推理规划，而一些小模型或工具充当从属Agent处理子任务 。这种集成模式下，开发人员更像是在排兵布阵：选取合适的模型（或API）作为Agent，规划它们的合作方式，而不是单纯调用一个模型完事 。需要指出，MCP 也把外部系统纳入模型推理的一部分：比如通过 MCP，Claude 模型可以在对话中实时查询数据库或执行代码，然后将结果写回回答 。从开发流程看，这接近于传统软件的插件机制——开发者为AI扩展“插件”，模型在需要时触发。这要求开发者具备编写这些“AI插件”的能力，包括定义接口、处理模型请求和响应等。整体而言，A2A/MCP 将模型集成从简单的函数调用演进为事件驱动的交互流程，开发者必须设计和管理这一流程的各环节，确保模型与系统其他部分配合良好。
- 部署与运维方式：随着体系从单体AI服务走向多Agent、多工具的分布式系统，部署和运维也发生了变化。首先，组件数量增加：使用 A2A 时，一个完整应用可能由多个Agent服务进程构成（每个Agent可以独立部署在容器或服务器上），还可能包括负责协调的主控Agent。MCP 集成下，也会部署若干 MCP Server 服务提供数据接入。于是，开发团队需要像管理微服务那样来管理AI相关的组件。这催生了一些专门的框架和工具：例如 Google 提供的 Agent Development Kit (ADK) 来简化多Agent的开发部署，并推出 Agent Engine 这样的托管运行环境，帮助开发者一键部署AI代理到生产并内置测试、发布和可靠性支持 。开发流程因此更接近云原生开发——编排容器、使用Kubernetes或Serverless来部署Agent/MCP服务 。开发者需要考虑扩展性和容错：例如某个Agent可能因为请求过载需要横向扩展更多实例，某个MCP工具服务宕机需要有降级方案。这都要求运维上具备传统分布式系统的最佳实践。另外，A2A 的长任务支持意味着Agent可能保持长时间会话，这带来状态管理的新挑战。部署时可能需要使用数据库或其他持久层来存储任务的中间状态以防止单实例重启丢失进度。Google 的 Agent Engine 声称帮助开发者处理了很多基础设施细节，包括上下文管理、弹性伸缩、安全、监控等，让开发者专注于编写Agent逻辑 。总的来说，部署流程从一次部署一个模型API，变为部署一个由AI代理和工具服务组成的生态。这对 DevOps 提出了新要求：团队需要自动化脚本和监控来保障整个AI服务网络的健康，而非仅关注某个模型服务的响应时间。
- 调试与测试：引入AI代理协作和工具链后，调试测试变得更加复杂但也有新方法。过去调用一次模型，只需检查输入输出是否符合预期；现在可能要检查交互过程：例如一个用户请求经过主Agent转发给子Agent，子Agent通过MCP取数，再返回主Agent整合回答——这一系列步骤都有可能出错或延迟。为此，开发者需要全链路的可观察性，包括日志每个Agent收到和发送的消息、每次MCP调用的请求和响应内容等。这类似分布式追踪，只不过信息内容更复杂（可能包含自然语言片段）。为了辅助开发者，框架开始内置测试工具，例如前述 Google Agent Engine 提供了内建的测试功能，支持在推到生产前对代理进行集成测试和可靠性验证 。开发者可以编写场景测试用例：模拟多Agent的对话，断言最终输出是否符合预期。在调试阶段，也常需要让Agent运行在“沙盒模式”，对接测试用MCP服务器（返回可控的数据），以验证AI决策逻辑。例如Anthropic提供了Claude的本地MCP服务器支持，开发者可以在桌面环境先连接本地数据源试验Agent行为 。另外，测试AI系统常涉及prompt调优：如果发现模型没有正确调用某工具，开发者可能需要调整系统消息或Agent Card描述，指导其按预期流程执行。这不同于传统软件通过修改代码修Bug，更像调教AI。因此测试流程也延伸到 prompt/指令层面的验证。值得一提的是，MCP和A2A采用结构化的JSON消息，使模型调用工具行为变得可预期、易解析，一定程度上减少了调试的随意性 。例如OpenAI的函数调用设计就是希望模型输出严格的JSON格式，好让程序解析 。MCP同样要求工具交互遵循JSON-RPC规范，这使开发者可以确定地复现和检查工具调用序列。这种结构化交互给测试带来了抓手。此外，一些开发者开始借鉴传统软件测试方法，如模拟代理或桩(stub)替换真实Agent，以隔离测试某个Agent的行为。这在A2A体系下可通过实现一个简单的HTTP服务假扮对方Agent并返回预设响应来完成。总的来说，调试AI交互需要新的技能和工具，但社区也在迅速构建支持，例如专用的Agent监控仪表板、MCP 调试控制台等，帮助开发者洞察运行时的AI决策过程。开发流程因此包含更多的迭代试验：不断调整AI的提示和协议交互，直到系统整体表现达标。
- 开发者体验与效率：从正面来看，A2A 和 MCP 虽增加了系统复杂度，但也提高了开发效率在某些方面。由于它们标准化了大量重复性工作，开发团队可以专注于业务逻辑本身。例如，以前要让AI访问5个不同数据源，需要写5套接口对接代码；有了 MCP，只需针对5个数据源各部署/配置一个标准连接器，然后AI应用用统一方式访问它们，省去了大量样板代码 。这种统一降低了心智负担：开发者学习一次 MCP 规范，就能连接任意新工具，而不用学习每个工具各自的API细节。碎片化整合为一致性让团队协作也更顺畅——不同开发人员编写的连接器遵循同样格式，更容易相互 review 和集成。A2A 则使多Agent协作模板化：Google开源了不少样例Agent和Agent交互模式，开发者可以快速复制粘贴调整，而不必从零设计交互协议 。举例来说，招聘流程中让三个Agent串联（简历筛选、日程安排、背景调查），过去可能需要写复杂的控制流，现在只需配置三个Agent让它们通过A2A沟通即可 。因此，在开发流程上，实现某些复杂AI流程的门槛降低了：更多精力转移到编排哪些Agent、提供什么工具，以及高层策略，而较少花在低层通信、鉴权、格式转换等杂务上。这一点也从行业经验有所体现：Anthropic引用早期采用者的话说，开放协议如 MCP 消除了 AI 与真实应用之间的鸿沟，让创新变得更易实现，开发者不再被繁琐的集成工作束缚，可以专注创造性的问题 。这种从“机械集成”转向“创意集成”的变化极大地影响了开发流程的重心。
A2A 和 MCP 正改变开发团队构建 AI 应用的方式：接口设计更语义化、集成过程更配置化、部署运维更靠近微服务实践、测试调试需要新的方法。开发流程因此更加迭代敏捷：因为有了标准协议和工具库支撑，团队可以快速尝试新的AI组合和功能，而不是被底层集成问题拖慢。
最后
A2A协议和MCP 协议分别为 AI代理协同 和 AI工具集成 提供了开放标准，正在推动AI时代开发范式的演进。A2A 通过标准化 Agent 之间的对话与任务分配，使架构师能够构建松耦合、多智能体的系统，实现跨平台的AI协同；MCP 则通过统一模型与外部资源的接口，极大降低了为 LLM 提供实时数据和操作能力的难度，让开发者可以以插件式方式扩展AI能力 。在架构方面，我们看到了微服务思想的延伸——AI代理和工具被模块化，系统边界更开放但又通过协议保持确定性和安全。在开发流程方面，传统的软件工程正融入AI交互的新要素：API设计变得语义驱动、部署涉及AI专用基础设施、测试需要关注模型行为。总之，基于A2A和MCP所代表的开放标准化趋势，AI不再是孤立的模块，而是通过标准接口深度嵌入软件架构本身，为各行各业带来前所未有的协作效率与创新可能。
