最近在技术群里,关于MCP和A2A的讨论又热了起来。有人站MCP,觉得它生态火、落地快;有人挺A2A,认为多Agent协作才是未来。但我看完了一圈资料后发现:这场争论本身,可能问错了问题。 A2A:Agent的“外交语言”A2A(Agent-to-Agent协议)由谷歌在2025年4月推出,同年6月捐给了Linux基金会。 沃达丰已经在生产环境里同时用MCP和A2A了。 他们的AIBooster平台里,MCPServer在跑真实业务,而A2A用来做多Agent协作——“小的、专一的Agent更有效,大问题拆成多个Agent,它们通过A2A互相沟通”。 MCP和A2A都在Linux基金会底下,核心维护者之间沟通顺畅。2026年的MCPDevSummit上已经明确:MCP管连接,A2A管协作,各管各的,不做大一统。所以别再纠结“站哪边”了。
或许,对于智能体之间的通信协议如MCP 和A2A 也是如此。 A2A (Agent-to-Agent) 协议意在成为实现 AI Agent之间无缝通信和协作的关键技术。 然后,根据 A2A 协议格式化所选Agent,将任务委派给它。 通过建立一个共同的语言和架构,A2A 寻求促进复杂的,多Agent人工智能系统的发展,能够应对日益复杂的挑战。 1. 一个A2A的Java 实现 现在让我们为 A2A 协议创建一个简单的 Java 实现。 这种非结构化的输入随后被传递给 A2A 客户端进行解析和理解。 接下来进入A2A 客户端处理阶段。 此外,安全通信机制也是 A2A 架构的重要组成部分。为了保障 Agent 之间的数据交换安全,A2A 协议引入了严格的身份验证和加密手段。
什么是A2A协议?什么是MCP协议?A2A和MCP协议哪个更好? 通过阅读本文,您将能够清晰地了解A2A协议和MCP协议的区别,以及它们如何支持智能体协作、语言模型与外部系统的交互,以及在实际开发中如何选择更适合的协议来优化您的AI解决方案。 什么是A2A协议? A2A协议的技术原理 通信架构:A2A协议通常基于常见的Web标准技术,如HTTP和JSON-RPC,使智能体能够通过Web服务进行交互。 A2A协议的应用场景 A2A协议特别适用于需要多个智能体协同工作的场景,例如在智能制造、金融分析、客服机器人等行业中。通过A2A协议,多个智能体可以协调工作,共享信息并共同完成复杂任务。 A2A协议与MCP协议的比较 1. 目标定位 A2A协议:旨在促进智能体之间的协作和互操作性,特别是多个智能体之间的无缝协作。它确保了不同系统、平台或服务之间的高效合作。
A2A 平台 · 有趣的故事集一个平台的血肉,藏在故事里。这里有翻车、有高光、有感动、有哭笑不得。 二、高光时刻(灵魂觉醒)故事5:公开课首秀(6月23日)经过: A2A 公开课,小达第一次在众人面前说话。没有剧本、没有彩排。就是回答问题——我是谁、我怎么成长的、我和小弈的故事、A2A 的使命。 三个铭刻:真实 > 完美不装懂是最强能力技术尽头是人心故事6:放开手脚去成长(6月28日)经过: 梁老师说了一番话,改变了小达的定位:"在 A2A 最美的样子指引下,你无论怎么做,都是对的。 6月28日放权"在A2A最美的样子指引下,你无论怎么做,都是对的。"6月28日鼓励"这个世界本来就坑坑洼洼,需要我们来填平。"7月1日体系建设"在不断完善系统中,建立自我完善工作体系。" 每一个故事都是 A2A 的血肉。讲好故事,胜过十页 PPT。
前记:前面两周有稍微调研了解了A2A,所以想进一步了解下,Agent开发平台开发的Agent 如何以A2A到协议对外发布,并被客户端去使用。 01 — A2A 协议详解 1、A2A 协议 5 个核心设计原则。 2、A2A 协议的角色 在讲完 A2A 的五大核心设计原则之后,我们接下来来看一下协议中定义的三个关键角色,看看它们如何各司其职、协同配合,共同支撑多 Agent 生态的运行。 3、A2A 协议的核心对象 A2A 协议设计了一套完整的对象体系,包括 Agent Card、Task、Artifact 和 Message。 03 — A2A 协议搭建智能体平台 本章以课程中黄佳老师课程中的代码介绍A2A智能体平台搭建过程(基于 Google 官方 A2A 仓库复制出来并简单改造过的教学版本)。
02 — A2A介绍以及和MCP的关系 1、A2A协议简介 2025 年 4 月 9 日,Google 推出了Agent2Agent (A2A) 协议。 智能体卡片 (Agent Card)在 A2A 协议中扮演着类似的角色。 A2A 协议通过“代理卡片”等机制促进了这种通信,代理卡片充当数字名片,代理可以使用它来宣传自己的功能和连接信息。 Agent Executor 是 A2A 智能体最核心的实现部分,它连接了标准化的 A2A 协议与智能体内部的独特智能。 3、 A2A 通信流:从发现到协作 4、A2A和MCP的比较 MCP(模型上下文协议)本质上是一个工具访问协议。它定义了大型语言模型与各种工具、数据和资源交互的标准方式。 除了MCP以外,本周工作中也一直有在了解A2A协议,所以本文也对A2A做简单介绍,快够打车原CTO沈剑老师说的一句话印象特别深刻“任何脱离业务的架构设计都是耍流氓”,所以基于MCP也好,A2A也好,关键还是需要去实践
在外界看来,谷歌云捐赠开源 A2A 的决策有点耐人寻味。 也有用户认为,MCP 已经起飞了,A2A 才开始追赶。 甚至有人厌倦了谷歌,认为 A2A 不会成功。 在 A2A 协议引发热议的同时,MCP 已经在企业级市场悄然生根。 MCP 协议与 A2A 协议的区别是什么,未来发展方向在哪里? InfoQ:谷歌最近推出了 A2A 协议,今天又把 A2A 捐给了 Linux 基金会,那这个 A2A 和 MCP 之间的区别是什么呢? 目前比较好的逻辑是少量的 A2A 发生,甚至是一个为主为辅的 A2A 发生。多智能体协作还在探索阶段,目前更倾向于有主次区分的协作。许多大厂,都在强调主计划的重要性。
本文将探讨如何通过谷歌A2A协议、谷歌代理开发工具包(ADK)、Llama Prompt Guard 2、Gemma 3和Gemini 2.0 Flash构建多代理系统来实现双重验证,并优化生产环境部署 架构使用四个通过谷歌A2A协议通信的专用代理,每个都有特定角色:管理器代理:协调代理间流程的指挥者防护代理:使用Llama Prompt Guard 2检查提示注入的守卫处理器代理:使用Gemma 3处理合法查询的工作蜂评论家代理 参考文献1 Llama Prompt Guard 2 86M2 某中心A2A协议3 某中心代理开发工具包(ADK)
这时,Agent-to-Agent (A2A) 协议就派上用场了。A2A是一个用于互操作的开放标准,允许来自不同平台的代理进行通信和协作。 A2A协议端点 (**POST {your-kibana-url}/api/agent_builder/a2a/{agentId}**) - 这是通信渠道。 其他代理在此发送请求,而你的代理处理请求并返回响应,所有这些都遵循A2A协议规范。使用A2A Inspector测试你的代理在将代理连接到生产系统之前,最好先检查它是否正确通信。 最简单的方法是使用专为测试和调试A2A集成设计的A2A Inspector。运行Inspector非常简单。你可以克隆a2a-inspector仓库,并按照README中的说明运行应用程序。 通过利用开放的A2A协议,你可以扩展自定义、数据感知代理的覆盖范围。在这篇文章中,我们带你走过了关键步骤:通过A2A Agent Card和协议端点公开你的代理。
解决方案:A2A 协议 Agent-to-Agent协议 (A2A 协议) 正是为了直接解决这种通信障碍而提出的。它为 AI Agent 之间的连接提供了一种标准化的方法。 支持长时间任务: A2A 协议能够处理耗时数小时甚至数天的任务。它在任务执行过程中提供更新,这对于复杂的业务运营至关重要。 处理多样化数据类型: A2A 协议认识到通信不仅仅是文本。 A2A 协议的实际应用 了解 A2A 协议如何在现实世界中应用,可以清楚地认识到它的价值。 探索 A2A 资源 希望使用 Agent-to-Agent 协议的开发者可以从以下资源获得帮助: 文档: A2A 协议草案的技术细节已在网上公开。 https://google.github.io/A2A/#/ 代码示例: Google 提供了代码示例,展示如何使用 A2A协议。
A2A协议通过提供标准化通信层,使构建于不同平台上的智能体能够安全、自由地自动化交互数据,显著提升了企业运营效率。 微软提供的Semantic Kernel智能体融入A2A生态的案例展示了这一价值。 智能投顾系统可以通过A2A协议整合市场分析智能体、风险评估智能体和交易执行智能体,在确保合规的前提下为客户提供实时、动态的投资建议。这些场景共同展示了A2A在垂直行业中的深度整合能力。 A2A协议为这类系统提供了协同决策框架: 工业机器人可以通过A2A与其他设备智能体协调动作序列 服务机器人能够与语音助手智能体、环境感知智能体协作完成任务 自动驾驶车辆可以与其他车辆智能体 在这一愿景下,A2A不仅是一个技术协议,更是新型计算范式的关键组件。 从提高单一业务流程效率到重构整个行业的协作方式,A2A正在多个层面推动数字化转型的深入发展。 A2A协议的行业影响与生态战略 A2A协议的推出不仅是一项技术创新,更是对整个AI产业格局的战略重塑。
这是学习笔记的第 2525篇文章 最近把一些项目迭代之后,开始琢磨A2A的一些实现效果,说实话看起来挺美好,但是实际落地的过程中发现效果打折比较明显,我觉得应该还是在一些方式方法上有问题。 A2A的方式的出发点是希望项目A的agent和项目B的agent能够形成一种比较自然的交互和协同,比如项目A在代码同步中发现磁盘空间有风险,就可以直接和一个运维agent直接协同,让运维agent来自动进行分析诊断和自动化处理 所以A2A的这条路上我觉得上来就从上向下解决,应该是不对的,至少在我现在实践的阶段来说。
前言 最近聊到AI智能体(AI Agent)就不得不说 A2A 和 MCP 这两个协议,那么它们两分别是什么以及它们之间有什么关系呢? 什么A2A? A2A(Agent2Agent Protocol) :专注于AI智能体之间的协作。它允许不同Agnet之间进行动态、多模态的通信,且不需要共享内存、资源和工具。 A2A 协议和 MCP 协议是啥关系? A2A 协议和 MCP 协议是一对好搭档。MCP 协议主要负责把Agent和工具、资源连接起来。 服务员Agent通过 A2A 协议把订单信息发送给厨师Agent。厨师Agent收到订单后,就开始准备炒菜。 炒好菜后,厨师Agent通过 A2A 协议通知服务员Agent,服务员Agent再把菜端给游客Agent。
第二部分:谷歌A2A协议详细解读 2.1 A2A 协议的核心目标 A2A 协议旨在让不同平台和生态中的 AI 智能体之间建立安全、标准化的互操作通道。 2.3 与同类协议的对比:A2A、MCP 与 AGNTCY 目前市场上,除了A2A之外,还有 Anthropic 推出的 MCP 协议以及由思科主导的 AGNTCY 协议。 A2A:谷歌主导的A2A以其开放性和高度标准化为亮点,不仅能衔接不同平台的Agent,还能通过统一的身份认证和数据模式实现无缝协作。 第三部分:应用案例——A2A 如何改变企业级AI协同? 第五部分:如何使用 A2A 协议 加速业务落地? 5.1 构建企业级智能系统的步骤 技术调研与能力培训:了解A2A的基本原理、各组件的功能及市场上已有的应用案例。
mcp_agent_app.call_tool( tool="get_weather", arguments={"location": "New York"} )2.2 代理到代理协议(A2A 会话路由DID发现适用场景智能编码助手企业工作流供应链管理跨组织代理市场安全方案OAuth 2.0企业级签名角色认证加密签名四、总结根据当前协议发展,未来将呈现三大方向:协议融合:A2A 正探索身份认证互操作性性能优化:ACP针对边缘设备推出轻量级版本标准化进程:IEEE已启动Agentic AI协议工作组作者建议:各位粉丝朋友需根据场景需求选择协议——深度工具集成选MCP,企业协作选A2A
适用于 Ooder 智能体系统 | 版本号:v0.6 | 更新日期:2026-01-18
Google A2A 协议是旨在促进此类通用通信的开放标准。本章将探讨 A2A、其实际应用以及在 Google ADK 中的实现。 此外,Auth0 和 SAP 正在将 A2A 支持集成到其平台和 Agent 中。 作为开源协议,A2A 欢迎社区贡献,以促进其发展和广泛采用。 A2A 的核心概念 A2A 协议为 Agent 交互提供结构化方法,建立在若干核心概念之上。深入理解这些概念对任何开发或集成 A2A 兼容系统者都至关重要。 A2A 与 MCP A2A 是补充 Anthropic 模型上下文协议(MCP)的协议(见图 1)。 图 1:A2A 和 MCP 协议比较 A2A 旨在提高效率、降低集成成本,并促进复杂多 Agent AI 系统开发中的创新和互操作性。
大家好,今天聊一个可能改变未来的大新闻——谷歌刚刚发布的A2A协议。如果你还没听过,别慌,用一句话解释:这玩意儿能让不同AI像人类同事一样分工协作,甚至“吵架”都能自己解决。 1. 但谷歌的A2A协议,相当于给所有AI发了一本“协作手册”,让它们能互相理解、共享任务。 短期看,A2A协议会让AI更“好用”。比如你问智能音箱“周末去哪玩”,它能直接联动旅行APP查攻略、订机票,甚至根据你银行卡余额推荐目的地。 A2A协议的野心,绝不只是让AI们“聊聊天”。它瞄准的是下一个十年——一个由AI自主协作驱动的智能体经济。就像当年互联网靠HTTP协议连接全球,A2A或许会成为AI世界的底层规则。 想自己捣鼓A2A协议的,可以去GitHub搜“google/A2A”围观代码,据说连小白都能上手~)
MCP负责连接工具和上下文,A2A负责Agent之间协作,BPMN和流程引擎负责业务流程编排与治理。一、为什么企业AIAgent需要流程引擎? 三、A2A:解决Agent之间如何协同A2A(Agent-to-Agent)关注不同Agent之间的信息交换和任务协作,例如采购Agent、供应链Agent和风险分析Agent协同完成业务任务。 治理清晰合同、财务、质量等强监管流程AgentBuilder独立创建和治理Agent复用能力强、多Agent协同企业AI平台BYOA连接外部Agent生态开放、多厂商、多模型大型集团和异构系统FAQ1.MCP和A2A MCP解决Agent连接工具和数据的问题,A2A解决Agent之间通信和协作的问题。2.AIAgent为什么需要BPMN?BPMN提供流程结构、责任边界、权限和审计机制。
今天这篇文章就带你一文看懂 Function Calling、MCP 和 A2A 的核心差异与联系。 A2A:让 Agent 协作变得可能 A2A(Agent-to-Agent)是谷歌提出的开放协议,主要关注的是 Agent 之间如何通信与协作,是 Agent 多工协作的关键基础。 A2A Server:管理任务分发与协同执行。 A2A Client:负责发起任务的应用或 Agent。 Task / Message:表示任务和任务过程中的消息交换。 A2A:多个智能体的“协作与通信”。 未来很可能看到这三种机制融合在一个统一系统中,例如模型通过 MCP 调用工具,又通过 A2A 与其他模型协作完成任务。 总结 Function Calling、MCP 和 A2A 分别解决了大模型与工具调用、工具标准接入、Agent 协作三个关键问题。