A2A 1.0 到底和 MCP 差在哪：从 Agent Card、Task 到 Java 最小互操作

A2A 1.0 到底和 MCP 差在哪：从 Agent Card、Task 到 Java 最小互操作

实验环境：Windows 11、Oracle JDK 17.0.12、Maven 3.9.14、a2a-java 1.4.0.Final
规范依据：A2A Protocol 1.0.x、A2A and MCP、Life of a Task
说明：文中使用官方 Java Client 连接本地规范级 mock Server，验证发现、任务状态和上下文续接，不代表通过全部厂商的兼容性认证。

目录

• MCP 管工具，A2A 管 Agent 之间的委托
• Agent Card 解决的是“先找到谁”
• Message 先进入，Task 负责持续状态
• Task 状态机比 HTTP 返回值更重要
• 终态之后，为什么同一上下文要新建 Task
• 用 a2a-java 跑一条最小互操作链路
• 运行输出里最值得看的六行
• A2A 不是把 MCP 再包一层
• 接生产环境前要补的边界
• 结论与参考资料

很多文章把 MCP 和 A2A 放在一张对比表里，最后得出“新协议会替代旧协议”的结论。这个判断容易误导。MCP 解决的是 Agent 如何调用工具和读取资源，A2A 解决的是一个 Agent 如何发现另一个 Agent、把任务委托出去，并持续跟踪任务状态。两者连接的对象不同，通常放在同一条系统链路里使用。

这篇文章不继续堆概念。我用 a2a-java 1.4.0.Final 的 Client 连接一个本地 mock Server，实际跑通 Agent Card 发现、SendMessage、GetTask、状态迁移和同一 context_id 下创建第二个 Task。实验支持什么、不能证明什么，我会在对应章节写清楚。先给结论：A2A 的工程价值主要落在三处，公开能力描述、可观察的 Task 生命周期、跨 Agent 的任务续接。

MCP 管工具，A2A 管 Agent 之间的委托

把一次业务请求拆开看，模型可能既要查询数据库，又要调用发布系统，还要把最终文档交给另一个负责审核的 Agent。数据库查询和发布系统属于工具或资源访问，Agent 之间的审核协作属于任务委托。两类能力都可以出现在一次执行里，但协议关注的边界不同。

维度	MCP	A2A
主要连接对象	Agent 与工具、资源、提示模板	独立 Agent 与独立 Agent
核心问题	有哪些能力可调用，参数和结果怎么表达	谁提供了什么能力，任务现在执行到哪一步
典型调用单位	Tool、Resource、Prompt	Message、Task、Artifact
状态关注点	单次工具调用及其结果	长任务、输入补充、鉴权、终结状态
发现方式	MCP Server 暴露能力列表	Agent Card 描述 Agent 和接口
常见耦合方式	Agent 通过 MCP Client 使用工具	Agent 通过 A2A Client 委托另一个 Agent

官方在 A2A and MCP 中把两者描述为互补关系。一个 Agent 可以既作为 MCP Client 调用数据库工具，又作为 A2A Server 接收另一个 Agent 的审核任务。选型时先问“我要连接的是能力还是执行者”，比只问“谁更新”更有用。

Agent Card 解决的是“先找到谁”

A2A Client 不会凭一个函数名找到远端 Agent。它需要先拿到 Agent Card，知道对方叫什么、支持哪些接口、具有什么能力，以及应该把请求发到哪里。常用发现路径是：

/.well-known/agent-card.json

规范中的 supported_interfaces 是有序列表。客户端通常从第一项开始尝试；每一项 AgentInterface 包含接口 URL、protocol_binding、协议版本和可选的 tenant。tenant 对客户端是不透明值，Server 设置以后，后续请求需要原样带回，不能自行猜测或改写。

实验中的 Agent Card 由本地 HTTP Server 动态生成：

AgentCard card = AgentCard.builder()
        .name("Release Notes Agent")
        .description("A local A2A probe for task and context boundaries.")
        .version("1.0.0")
        .capabilities(AgentCapabilities.builder()
                .streaming(false)
                .pushNotifications(false)
                .build())
        .defaultInputModes(List.of("text/plain"))
        .defaultOutputModes(List.of("text/plain"))
        .skills(List.of(AgentSkill.builder()
                .id("release-notes")
                .name("Release notes")
                .description("Draft a release note from a user request.")
                .tags(List.of("release", "documentation"))
                .examples(List.of("Create release notes for version 1.4.0"))
                .inputModes(List.of("text/plain"))
                .outputModes(List.of("text/plain"))
                .build()))
        .supportedInterfaces(List.of(new AgentInterface(
                "JSONRPC",
                baseUrl,
                null,
                AgentInterface.CURRENT_PROTOCOL_VERSION)))
        .build();

客户端使用 SDK 的 A2ACardResolver 读取该路径：

AgentCard card = A2ACardResolver.builder()
        .baseUrl(baseUrl)
        .build()
        .getAgentCard();

这一步只解决“怎么找到并描述 Agent”。它不证明远端业务真的可用，也不替代鉴权。生产环境还要处理 DNS、TLS、证书、租户、版本协商和卡片缓存。Agent Card 可以动态发布，客户端不能假设它永远不变。

Message 先进入，Task 负责持续状态

Agent 之间传递的一条消息包含角色、消息 ID、内容和可选的 context_id。当远端需要持续执行、等待输入或进行鉴权时，请求会关联到一个 Task。Task 有独立 ID、状态、历史记录和上下文 ID，Client 可以通过轮询、订阅或推送继续观察。

实验先发送一条普通 Message：

Message message = Message.builder()
        .role(Message.Role.ROLE_USER)
        .messageId("msg-" + UUID.randomUUID())
        .contextId("ctx-release-1")
        .parts(new TextPart("Create release notes for version 1.4.0"))
        .build();

MessageSendParams params = MessageSendParams.builder()
        .message(message)
        .configuration(MessageSendConfiguration.builder()
                .returnImmediately(true)
                .build())
        .build();

return_immediately 的默认值是 false。默认情况下，调用方会等到 Task 进入终态或中断态。实验把它设为 true，让 Server 尽快返回 Task，再由 Client 主动调用 GetTask。这个选择适合观察状态变化；真实业务是否立即返回，要看请求时长、网关超时和用户体验。

需要区分 Message 和 Task 的职责。Message 是交互内容，Task 是可跟踪的执行实例。只返回一段文本的轻量调用可以结束在 Message；需要跨多次请求完成的工作，则需要 Task 承载状态。

Task 状态机比 HTTP 返回值更重要

一次 HTTP 200 只能说明请求被协议层接收，不能说明任务已经完成。A2A Task 的状态决定调用方下一步该做什么。

状态类别	状态	客户端处理方向
进行中	SUBMITTED、WORKING	等待、订阅或轮询
需要输入	INPUT_REQUIRED	收集补充信息，再继续同一 Task
需要鉴权	AUTH_REQUIRED	完成鉴权，再恢复任务
终态	COMPLETED、FAILED、CANCELED、REJECTED	读取结果或错误，结束本次任务

COMPLETED、FAILED、CANCELED、REJECTED 是终态。INPUT_REQUIRED 和 AUTH_REQUIRED 属于中断态，任务还没有完成，也不应该被当成失败。客户端如果只看 HTTP 状态码，很容易把“正在等待用户补充版本号”误判成调用成功。

轮询并不复杂，但条件要写对：

Task task = client.getTask(
        TaskQueryParams.builder().id(taskId).build());

if (task.status().state().isFinal()) {
    // 读取最终产物或失败原因
}

生产代码还要设置轮询退避、总超时、最大次数和取消逻辑。SubscribeToTask 只适合活跃且未终结的 Task。终结后再订阅，协议层可能直接拒绝，客户端也不应该继续等待新事件。

终态之后，为什么同一上下文要新建 Task

实验中，第一个 Task 完成后，又发送了一条属于同一发布说明流程的消息：

String contextId = "ctx-release-1";

Task first = send(client, contextId,
        "Create release notes for version 1.4.0");

// 等待 first 进入 COMPLETED

Task second = send(client, contextId,
        "Add a migration note for version 1.4.1");

第二次调用返回了 task-2，但 context_id 仍然是 ctx-release-1。这说明上下文和 Task 不是同一个概念。context_id 把一组相关工作串在一起，方便保留连续会话；终结的 Task 本身不能被重新启动。

这个边界对后端设计很重要。数据库中的任务表如果只有 context_id 一个主键，就可能把“同一会话”和“同一次执行”混为一谈。更稳妥的模型至少要有 task_id、context_id、状态、重试次数和终态时间，历史消息与产物再单独关联。

重试也要小心。规范允许 SendMessage 实现幂等，但没有要求所有 Server 都这样做。网络超时后直接重发，可能产生两个 Task。调用方可以先按消息 ID 或业务幂等键查询已有执行，再决定重试。Push Notification 则按至少一次投递设计，接收端必须能处理重复事件。

用 a2a-java 跑一条最小互操作链路

项目只依赖官方 Java Client：

<dependency>
  <groupId>org.a2aproject.sdk</groupId>
  <artifactId>a2a-java-sdk-client</artifactId>
  <version>1.4.0.Final</version>
</dependency>

本地 mock Server 使用 JDK 自带的 HttpServer，实现了两个最小端点：

server.createContext(
        "/.well-known/agent-card.json",
        A2AInteropDemo::serveAgentCard);
server.createContext("/", A2AInteropDemo::serveJsonRpc);

JSON-RPC 端只处理 SendMessage 和 GetTask。SendMessage 创建 task-1，第一次 GetTask 返回 WORKING，第二次返回 COMPLETED。再次发送消息时，Server 创建 task-2 并沿用原来的上下文：

if ("SendMessage".equals(method)) {
    String taskId = "task-" + TASK_SEQUENCE.incrementAndGet();
    Task working = Task.builder()
            .id(taskId)
            .contextId(contextId)
            .status(new TaskStatus(TaskState.TASK_STATE_WORKING))
            .history(List.of(userMessage))
            .build();
    TASKS.put(taskId, new TaskRecord(working, new AtomicInteger()));
    return;
}

if ("GetTask".equals(method)) {
    String taskId = request.getAsJsonObject("params")
            .get("id").getAsString();
    TaskRecord record = TASKS.get(taskId);
    Task task = record.polls().incrementAndGet() >= 2
            ? completedTask(record.task())
            : record.task();
    return;
}

这里有一个容易踩的版本差异：Java SDK 的 JSON-RPC 方法名是 SendMessage 和 GetTask。旧示例里常见的 message/send、tasks/get 写法不能直接照搬。核对方法名时，应以当前规范和 SDK 实际发送的请求为准。

编译运行命令如下：

mvn -q dependency:build-classpath `
  -Dmdep.outputFile=classpath.txt

$cp = (Get-Content -Raw -Encoding UTF8 .\classpath.txt).Trim()

javac -encoding UTF-8 -cp $cp .\A2AInteropDemo.java

java '-Dfile.encoding=UTF-8' `
  -cp "$cp;." A2AInteropDemo

运行输出里最值得看的六行

端口由操作系统动态分配，所以每次运行都可能不同。本次关键输出是：

discovery: resolver accepted Release Notes Agent v1.0.0
interface: JSONRPC http://127.0.0.1:62452 protocol=1.0
tenant omitted: true
server-call-1: SendMessage
client-event: Task id=task-1 state=TASK_STATE_WORKING
poll-2: task=task-1 state=TASK_STATE_COMPLETED final=true
server-call-4: SendMessage
client-event: Task id=task-2 state=TASK_STATE_WORKING
send-2: task=task-2 context=ctx-release-1 newTask=true

前几行证明 Client 能从约定路径发现 Agent，并选择了第一个 JSONRPC 接口。中间输出证明请求先返回 WORKING，两次轮询后进入 COMPLETED。最后几行证明终结 Task 没有被复用，而是在同一上下文里创建了新 Task。

这个探针能验证协议对象、方法名、状态判断和上下文续接。它不覆盖跨厂商兼容、真实模型输出、鉴权、TLS、Push Notification、断线重连和持久化，也不能证明业务结果正确。官方 Client 加本地 mock Server 的测试范围，应当明确限制在互操作结构，而不是包装成完整生产验证。

A2A 不是把 MCP 再包一层

从代码形态看，A2A 也使用 JSON-RPC，也有请求和响应，所以很容易被理解成“另一套 MCP”。这种类比会漏掉关键差别。

MCP Client 关心“我现在能调用哪些工具”。工具通常是相对短的操作，参数和返回结果可以很快确定。A2A Client 关心“哪个 Agent 能承担这项工作，任务是否还在执行，是否需要补充输入，最终产物在哪里”。任务可以持续几分钟、几天，甚至跨越多次人工确认。

这决定了两边的工程重点不同。MCP 更强调能力列表、参数 Schema、资源读取和工具权限；A2A 更强调 Agent Card、任务状态、上下文关联、事件订阅和任务防护。一个 Java 服务完全可以同时扮演两种角色：

当前职责	适合的协议入口
查询订单数据库	MCP Resource 或 Tool
调用内部发布接口	MCP Tool
把发布说明交给审核 Agent	A2A Message 和 Task
等待审核 Agent 补传附件	A2A INPUT_REQUIRED
恢复审核任务的订阅	A2A SubscribeToTask
把最终审核结果落库	A2A Artifact，再通过业务代码持久化

选型时不要从“哪个协议更高级”出发。先画出系统里有哪些工具、资源和执行者，再决定哪些边界需要暴露。一个单体 Agent 内部的函数调用不需要 A2A；一个只在启动时读取本地文件的 Skill 也不需要 A2A。只有跨进程、跨团队或跨厂商的 Agent 协作，才更容易体现出它的价值。

接生产环境前要补的边界

最小互操作跑通以后，距离生产系统还有一段路。下面这些问题应该在设计阶段就进入检查表。

边界	需要实现的行为
鉴权	校验 Agent Card、请求来源、租户和接口权限
幂等	为业务请求设置幂等键，处理超时重发和重复 Task
超时	区分连接超时、任务等待超时和业务执行超时
状态持久化	Task、Context、历史和 Artifact 不能只放内存
事件恢复	断线后重新拉取状态，订阅只面向活跃 Task
人工接管	INPUT_REQUIRED、AUTH_REQUIRED 要有明确处理人
取消	区分客户端取消、服务端取消和任务已经终结
观测	记录 task ID、context ID、方法名、耗时和错误码
成本	限制最大步骤、工具调用次数、模型调用量和产物大小
安全	Agent Card 和 Artifact 都按不可信输入处理

最容易漏掉的是状态持久化和幂等。Agent 任务跨越服务重启以后，内存中的 TASKS 会直接消失。客户端重试时，如果没有业务幂等键，服务端就会再次执行。把 Task 当成一个普通的数据库状态机来设计，通常比在 Client 侧堆重试逻辑更可靠。

监控也要围绕 Task 做。只记录 HTTP 200 没有意义，至少要能看到创建了多少 Task、有多少进入终态、多少长时间停在 WORKING、多少等待人工输入，以及重试后是否产生重复执行。没有这些数据，Agent 协作的表面成功率很容易掩盖任务层面的失败。

结论与参考资料

A2A 和 MCP 的共同点是都出现在 Agent 链路里，区别在于连接对象。MCP 连接 Agent 与工具、资源，A2A 连接独立 Agent 与独立 Agent。A2A 的 Agent Card 解决发现，Message 负责传递交互内容，Task 负责持续状态，context_id 负责关联一组相关工作。

这次 Java 实验确认了三件事：Client 能从 /.well-known/agent-card.json 读取 Agent Card；JSON-RPC SDK 实际调用 SendMessage 和 GetTask；终结 Task 不会被重启，同一上下文中的后续请求会创建新 Task。它还暴露了一个工程上很重要的判断，HTTP 调用成功不等于任务完成，必须看 Task 状态和最终产物。

如果你准备把 A2A 接进 Java 服务，建议先把 Task、Context、鉴权、幂等和持久化画成状态图，再写协议 Client。最小 Demo 适合验证发现和状态，生产实现还要补上超时、重试、删除、权限和可观测性。下一步值得单独验证的是 INPUT_REQUIRED 的人工接管流程，以及 Push Notification 重复投递时的幂等处理。

参考资料：

• A2A Protocol Specification
• A2A Protocol a2a.proto
• Life of a Task
• Streaming and Async
• A2A and MCP
• a2a-java
• a2a-java v1.4.0.Final

标签：A2A、MCP、AI Agent、Java、JSON-RPC