A2A vs MCP：深度对比分析

•Devin
AIA2A

详细对比 Agent2Agent (A2A) Protocol 和 Model Context Protocol (MCP) 的设计理念、技术架构、使用场景

A2A vs MCP：深度对比分析

详细对比 Agent2Agent (A2A) Protocol 和 Model Context Protocol (MCP) 的设计理念、技术架构、使用场景

目录

1. 快速对比

1.1 一句话总结

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维度MCPA2A
比喻USB-C 接口互联网协议
连接对象Agent ↔ ToolAgent ↔ Agent
发起者Anthropic (2024-11)Google (2025-04)
治理Anthropic 维护Linux Foundation
核心价值标准化工具访问Agent 互操作

1.2 可视化对比

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2. 设计理念差异

2.1 核心问题定位

MCP 解决的问题

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MCP 的核心目标：

  • 标准化 AI 系统访问外部数据和工具的方式
  • 让任何 LLM 都能使用任何工具
  • 类似于 OpenAPI 对 REST API 的标准化

A2A 解决的问题

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A2A 的核心目标：

  • 实现跨平台的 Agent 互操作
  • 让不同公司、不同框架的 Agent 协作
  • 类似于 HTTP 对互联网的标准化

2.2 设计哲学对比

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3. 架构对比

3.1 组件对比

组件MCPA2A
Client存在于 Host 内，管理连接独立的 Agent 应用
Server提供 Tools/Resources完整的 Agent 系统
能力描述Server CapabilitiesAgent Card
能力单元Tools, Resources, PromptsSkills
工作单元工具调用Task
通信单元Request/ResponseMessage
输出单元Tool ResultArtifact

3.2 通信模式对比

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3.3 传输层对比

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4. 协议细节对比

4.1 能力声明对比

MCP: Server Capabilities

// MCP Server 能力声明
interface ServerCapabilities {
  tools?: {
    listChanged?: boolean;
  };
  resources?: {
    subscribe?: boolean;
    listChanged?: boolean;
  };
  prompts?: {
    listChanged?: boolean;
  };
  logging?: {};
}

// 工具定义
interface Tool {
  name: string;
  description: string;
  inputSchema: JSONSchema;
}

A2A: Agent Card + Skills

// A2A Agent Card
interface AgentCard {
  name: string;
  description: string;
  version: string;
  url: string;
  auth: AuthScheme;
  capabilities: {
    streaming?: boolean;
    pushNotifications?: boolean;
  };
  skills: AgentSkill[];
  defaultInputModes: string[];
  defaultOutputModes: string[];
}

// 技能定义
interface AgentSkill {
  id: string;
  name: string;
  description: string;
  tags?: string[];
  examples?: string[];
  inputModes?: string[];
  outputModes?: string[];
}

关键区别：

  • MCP：工具声明简单，输入输出通过 JSON Schema 定义
  • A2A：技能声明丰富，支持多种数据模式，包含示例

4.2 工作流对比

MCP: 简单调用

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A2A: 任务生命周期

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4.3 数据格式对比

MCP: 简单结构

// MCP 工具调用请求
{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "query_database",
    "arguments": {
      "query": "SELECT * FROM users"
    }
  }
}

// MCP 工具调用响应
{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Query returned 10 rows"
    }
  ]
}

A2A: 复杂结构

// A2A 任务请求
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tasks/send",
  "params": {
    "task": {
      "id": "task-123",
      "message": {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "type": "text",
            "text": "Analyze this dataset"
          },
          {
            "type": "file",
            "uri": "https://example.com/data.csv"
          }
        ]
      },
      "skillId": "data_analysis"
    }
  },
  "id": "req-001"
}

// A2A 任务响应
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "id": "task-123",
    "status": "completed",
    "messages": [...],
    "artifacts": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Analysis complete"
      },
      {
        "type": "data",
        "data": {"mean": 42, "std": 10}
      },
      {
        "type": "image",
        "uri": "https://example.com/chart.png"
      }
    ]
  },
  "id": "req-001"
}

5. 使用场景分析

5.1 MCP 最佳场景

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典型 MCP 用例：

  1. 文件操作：读取、写入、搜索文件
  2. 数据库查询：执行 SQL、读取记录
  3. API 调用：调用外部 REST API
  4. 系统工具：Git 操作、Shell 命令
  5. 搜索引擎：Google Search、Web Scraping

5.2 A2A 最佳场景

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典型 A2A 用例：

  1. 研究分析：多源信息综合分析
  2. 创意生成：多 Agent 协作创作
  3. 复杂规划：旅行规划、项目管理
  4. 专业咨询：法律、医疗、金融建议
  5. 工作流自动化：跨系统的复杂流程

5.3 场景决策树

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6. 实际案例对比

6.1 案例 1：获取天气信息

使用 MCP

# MCP 方式：直接工具调用
from mcp import Client

client = Client()

# 列出工具
tools = await client.list_tools()
# Output: [Tool(name="get_weather", ...)]

# 调用工具
result = await client.call_tool(
    name="get_weather",
    arguments={"city": "Tokyo"}
)

print(result.content[0].text)
# Output: "Tokyo: Sunny, 25°C"

特点：

  • ✅ 简单直接
  • ✅ 即时响应
  • ✅ 适合确定性查询

使用 A2A

# A2A 方式：任务委托
from google_a2a import A2AClient

client = A2AClient()

# 发现 Agent
agent = await client.discover("https://weather-agent.com")

# 发送任务
task = await client.send_task(
    agent_url="https://weather-agent.com",
    skill_id="weather_forecast",
    message="What's the weather in Tokyo?"
)

print(task.artifacts[0].text)
# Output: "Based on current data, Tokyo is experiencing sunny conditions with a temperature of 25°C..."

特点：

  • ✅ 可以包含推理和解释
  • ✅ 支持更复杂的查询
  • ⚠️ 对于简单查询可能过度

6.2 案例 2：市场研究报告

使用 MCP（不适合）

# ❌ MCP 不适合复杂多步骤任务
client = Client()

# 需要手动编排每一步
news = await client.call_tool("web_search", {"query": "AI market"})
analysis = await client.call_tool("analyze_text", {"text": news})
summary = await client.call_tool("summarize", {"data": analysis})

# 复杂、需要手动协调

使用 A2A（推荐）

# ✅ A2A 适合复杂任务委托
a2a_client = A2AClient()

# 委托给专门的研究 Agent
async for update in a2a_client.send_task_streaming(
    agent_url="https://research-agent.com",
    skill_id="market_research",
    message="Prepare a comprehensive AI market report"
):
    if update.status == "working":
        print(f"Progress: {update.message}")
    elif update.status == "input-required":
        # Agent 需要更多信息
        additional_data = get_user_input(update.message)
        await a2a_client.send_task(
            task_id=update.id,
            message=additional_data
        )
    elif update.status == "completed":
        print("Report ready!")
        save_report(update.artifacts)

特点：

  • ✅ Agent 自主完成复杂流程
  • ✅ 支持多轮交互
  • ✅ 实时进度反馈

6.3 案例 3：客服系统

混合使用 MCP + A2A

# 客服主 Agent (使用两者)
class CustomerServiceAgent:
    def __init__(self):
        self.mcp_client = MCPClient()
        self.a2a_client = A2AClient()

    async def handle_customer_query(self, query: str):
        # 1. 使用 MCP 查询客户信息（快速、确定）
        customer = await self.mcp_client.call_tool(
            name="get_customer_profile",
            arguments={"query": query}
        )

        # 2. 判断是否需要专业 Agent
        if self._needs_specialist(query):
            # 使用 A2A 委托给专家 Agent（复杂、推理）
            result = await self.a2a_client.send_task(
                agent_url="https://specialist-agent.com",
                skill_id="technical_support",
                message={
                    "query": query,
                    "customer": customer
                }
            )
        else:
            # 简单问题，使用 MCP 工具直接回答
            result = await self.mcp_client.call_tool(
                name="knowledge_base_search",
                arguments={"query": query}
            )

        return result

架构图：

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7. 生态系统对比

7.1 支持厂商

MCPA2A
Anthropic（主导）Google（发起）
OpenAIAWS
ZedMicrosoft
ReplitSalesforce
CodeiumSAP
SourcegraphServiceNow
BlockCisco
Apollo100+ 公司

7.2 框架支持

MCP 集成

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A2A 集成

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7.3 社区活跃度

指标MCPA2A
GitHub Stars~8k~2k
发布时间2024-112025-04
成熟度较成熟快速发展
SDK 数量5+ (TS, Python, Kotlin, Java, C#)2+ (Python, TypeScript)
预构建 Server50+10+
文档质量⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

8. 选择指南

8.1 决策矩阵

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8.2 选择清单

选择 MCP 的理由

  • ✅ 需要访问结构化的工具和数据源
  • ✅ 操作是确定性的、可预测的
  • ✅ 需要即时响应
  • ✅ 工具是本地的或简单的 API
  • ✅ 不需要复杂的推理或决策
  • ✅ 希望使用 Claude Desktop、Cursor 等现有 Host

选择 A2A 的理由

  • ✅ 需要与其他 Agent 协作
  • ✅ 任务需要复杂推理或决策
  • ✅ 任务可能需要很长时间完成
  • ✅ 需要多轮对话式交互
  • ✅ Agent 来自不同的团队或供应商
  • ✅ 需要支持动态能力发现

同时使用的场景

  • ✅ 构建复杂的 Agent 系统
  • ✅ Agent 既需要工具也需要协作
  • ✅ 企业级多层架构
  • ✅ 混合本地和远程资源

8.3 推荐架构模式

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总结

核心差异

维度MCPA2A关系
定位Agent ↔ ToolAgent ↔ Agent互补
目标工具标准化Agent 互操作不同层次
复杂度简单复杂分别适用
用途数据/工具访问Agent 协作各有所长

官方建议

Use MCP for tools, use A2A for agents.
使用 MCP 连接工具，使用 A2A 连接 Agent。

未来展望

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预测：

  1. MCP 和 A2A 将长期共存
  2. 大多数企业应用会同时使用两者
  3. 可能出现更高级的统一协议
  4. Agent 生态系统将更加成熟

最终建议

  1. 学习两者：作为开发者，应该同时掌握 MCP 和 A2A
  2. 选择合适的：根据具体场景选择最合适的协议
  3. 混合使用：在复杂系统中灵活组合两者
  4. 关注发展：两个协议都在快速演进，保持关注

参考资源

本文档最后更新：2025-11