Google A2A 與 MCP
來源資訊
- 原始 URL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1893578344324379306
- 作者：北方的郎
- 編輯時間：2025-04-11 07:43
- 主題：Agent2Agent、Model-Context-Protocol、Agent、Google
摘要
這篇文章分析 Google 於 2025-04-09 發布的 Agent2Agent（A2A）協議，說明它如何讓 AI agent 之間互相發現能力、提交任務、追蹤長期任務狀態、交換訊息與工件。文章也把 A2A 和 Model-Context-Protocol（MCP）做對照：MCP 偏向連接 agent 與工具 / 資料，A2A 偏向連接 agent 與 agent。
作者使用「電話簿 vs 工具說明書」比喻兩者關係：A2A 像電話簿，讓 agent 知道有哪些其他 agent、它們會什麼、怎麼聯絡；MCP 像工具說明書，讓 agent 知道有哪些工具與資料源，以及如何用結構化方式操作它們。
核心提取
- A2A 目標：促進 AI agent 之間的協作，特別適合大規模、多 agent 系統。
- 設計原則：支援自然非結構化協作、利用 HTTP / SSE / JSON-RPC 等現有標準、預設安全、支援長期任務、多模態通訊。
- Agent Card：位於
/.well-known/agent.json的公共 metadata，描述 agent 能力、技能、端點 URL 與認證需求，用於能力發現。 - A2A Server / Client：server 暴露 A2A 協議方法並管理任務；client 或其他 agent 透過
tasks/send或tasks/sendSubscribe與 server 互動。 - Task：A2A 的工作單位，具有 submitted、working、input-required、completed、failed、canceled 等狀態。
- Message / Part / Artifact：message 是通訊單位，part 可包含文字、檔案、結構化資料；artifact 是任務輸出，也包含 parts。
- 長期任務支援：
tasks/sendSubscribe可用 SSE 傳送任務狀態與 artifact 更新，並可透過 webhook 做 push notification。 - A2A 與 MCP 互補：MCP 讓 agent 連到資料與工具；A2A 讓 agent 以 agent 身份互相溝通與協作。
- 交集模式：Google 建議可把 A2A agent 建模為 MCP resource，讓框架同時能用 MCP 調工具，也能用 A2A 與使用者、遠端 agent 或其他 agent 通訊。
對本庫的意義
- 補上 Agent2Agent 作為多 agent 協作協議概念。
- 將既有 Augmented-LLM 中提到的 MCP 抽出為 Model-Context-Protocol，方便後續累積工具協議與 agent 協議的差異。
- 補強 Agent-Computer-Interface：Agent Card、task 狀態、message parts、artifact 都是 agent 互操作時的介面設計問題。
待追問
- A2A 與 MCP 在實作上應如何分層，避免 agent-to-agent 與 tool-calling 邊界混亂？
- Agent Card 是否會成為 agent 生態的 discovery / SEO 層？
- 多 agent 協作中的安全、認證、授權與責任歸屬如何設計？