A2A 与 MCP：理解它们的区别以及何时使用

随着 AI 不断深入到商业工作流中，多个 AI 代理（Agent）之间的无缝协作成为了一个主要挑战。

为了解决这个问题，Google Cloud 推出了一种名为**Agent2Agent（A2A）**的开放协议，旨在使不同平台和系统中的 AI 代理能够高效地协作。

在本文中，我们将详细讲解 A2A 协议，它如何改变我们与 AI 代理互动的方式，并探讨其与 API 开发的关系。我们还将深入探讨模型上下文协议（MCP），一个相关的概念，并澄清 A2A 与 MCP 之间的差异，帮助你了解何时使用其中一种协议。

什么是 A2A 协议？

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简而言之，A2A（Agent-to-Agent）是一种标准化的通信协议，允许不同的 AI 代理进行协作和信息交换。可以把它理解为人类通过电话或电子邮件进行沟通，但在这种情况下，AI 代理通过共同的语言和规则与彼此交流。这使得不同平台和应用中的代理能够互操作，协作完成更复杂的任务。

A2A 并不是一个封闭的系统，它是一个开放标准，这意味着它鼓励来自各种技术合作伙伴的支持，并允许创建多样化的生态系统。无论你是使用自然语言处理、机器学习还是其他 AI 技术，通过 A2A 协议的代理可以跨不同技术栈进行协作，在复杂的企业工作流中无缝协作。

A2A 中的 API 角色

你可能会想，API（应用程序编程接口）在这其中扮演什么角色？事实上，API 是 A2A 协议的核心组成部分。A2A 本质上是一个基于 API 的标准。它定义了 AI 代理通过 API 进行互动的方式，包括数据传输、任务管理和反馈协调。A2A 中的一些关键 API 操作包括：

1. 能力发现：就像 API 允许你查询一个服务的功能一样，AI 代理也可以通过 API 以标准化的格式（通常表示为“Agent Card”）来“宣布”它们的能力。这使得代理能够发现彼此的功能，并进行协作。

2. 任务管理：通过 API，代理可以相互发送任务请求，跟踪任务进度并处理结果。例如，一个“客户支持代理”可能请求一个“推荐系统代理”分析客户的购买历史并提供个性化建议。

3. 协作：代理通过 API 发送消息、共享数据、提供上下文，甚至交付已完成的工作。这种交换不限于文本，还可以涉及音频、视频和其他数据格式。

4. 用户体验协商：API 允许代理彼此协商最终输出。例如，它们可能在选择用户结果的最佳格式（HTML、图像等）时进行协作。

所有这些都依赖于定义良好的 API，确保代理能够“理解”彼此的能力和任务，从而实现顺畅的协作而不受干扰。

A2A 协议设计原则

在设计 A2A 时，Google 及其合作伙伴遵循了几个核心原则：

1. 无缝协作：A2A 支持跨多种 AI 技术和架构的协作，从文本通信到多媒体支持，如音频和视频。

2. 安全性：A2A 实现了企业级的认证和授权机制，确保数据交换的安全性和机密性。

3. 支持长期任务：A2A 支持长期运行的任务，这意味着它可以处理从几个小时到几天甚至几周的任务。协议确保任务通过 API 得到持续更新和管理。

4. 兼容性：A2A 与常见的技术标准（如 HTTP 和 JSON-RPC）兼容，这意味着它可以顺利集成到现有的 IT 生态系统中，减少企业集成的复杂性。

A2A 与 API 测试

为了确保 A2A 协议按预期工作，我们需要有效的 API 测试。这确保了 AI 代理能够按计划协作，不会发生通信中断。A2A 的 API 测试的关键步骤包括：

• 功能测试：验证 API 是否正确支持任务管理、能力发现和消息传递等功能。这确保了 A2A 的核心功能是有效的。

• 安全性测试：确保通过 API 交换的数据是加密的，并且可以防止潜在的泄露或篡改。安全性在企业环境中至关重要，API 测试将确认这一点。

• 负载和性能测试：A2A 被设计用来处理长期任务，因此测试系统在高负载和长时间运行下的表现非常重要。

• 兼容性测试：由于 A2A 是一个开放标准，API 必须与多个平台和技术兼容。兼容性测试确保 AI 代理可以连接到彼此，无论它们使用的技术栈是什么。

A2A 与模型上下文协议（MCP）

现在，让我们来谈谈模型上下文协议（MCP），这是 AI 生态系统中另一个重要的协议。虽然 A2A 侧重于使 AI 代理之间实现无缝协作，MCP 则旨在为单个 AI 模型提供更好的任务上下文理解。让我们来探讨它们的区别：

何时使用 A2A：

• 代理之间的协作：当多个 AI 代理需要共同完成一个任务时，使用 A2A。这包括不同代理具有专业化能力的场景（例如，客户服务机器人、推荐系统和物流助手）。

• 跨系统通信：如果你的组织中有在不同平台或技术栈上运行的代理，A2A 帮助它们进行通信和协作。

• 任务管理：如果你需要 AI 代理管理复杂的工作流，A2A 可以协调任务并跟踪进度。

何时使用 MCP：

• 增强模型理解：当一个 AI 模型需要更多的详细信息和上下文来做出更好的决策或执行复杂推理时，MCP 是理想的选择。

• 上下文辅助：当 AI 模型需要特定的任务上下文，例如理解历史背景、之前的互动或任务目标时，使用 MCP。

• 单代理上下文：与 A2A 不同，MCP 主要用于增强单个代理对其操作环境的理解。它为代理提供更好的上下文，改善其决策能力。

关键区别：

为什么 Apipost 对 MCP 和 A2A 集成至关重要

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在处理像模型上下文协议（MCP）和 Agent-to-Agent（A2A）这样的前沿 AI 协议时，强大且高效的 API 管理显得尤为重要。Apipost 作为一个全面的 API 解决方案，在简化设计、测试和跨复杂 AI 生态系统协作方面完美地补充了 MCP 和 A2A 的实现。以下是 Apipost 对这些协议至关重要的原因：

1. 统一的 API 平台，实现无缝集成

A2A 和 MCP 都高度依赖 API 交互——无论是代理的实时协作，还是单个模型提升其上下文理解。Apipost 的全能平台使你能够设计、测试和调试不同通信协议（如 HTTP、WebSocket 和 GraphQL）下的 API，确保不同 AI 代理和模型之间的顺畅高效集成，这对 A2A 的多代理协作和 MCP 的深度上下文处理至关重要。

2. 智能认证与跨工具兼容

由于 AI 驱动的系统常常需要安全、可扩展的认证机制，如 OAuth 2.0、JWT 和 AWS 签名，Apipost 支持先进的安全协议，确保在 A2A 中代理之间可以安全通信，或者在 MCP 中工作在一个受保护的环境中。而且，Apipost 能够从流行工具如 Postman、Swagger 和 Insomnia 导入/导出项目，确保不同平台之间的团队能够无缝协作，简化 A2A 和 MCP 的集成。

3. AI 驱动的导入，轻松集成

Apipost 的智能文档识别工具允许你自动将 API 文档转换为可操作的接口，节省宝贵时间。在 A2A 中，当多个来自不同系统的代理需要共同工作时，这非常有用，而在 MCP 中，精确的上下文映射对于模型优化至关重要。Apipost 使得根据不断变化的 AI 工作流快速设置和调整 API 定义变得更加轻松。

4. 离线支持，持续开发

无论你是在 A2A 协作项目中与多个代理合作，还是在开发一个 MCP 增强的 AI 模型，Apipost 的离线支持功能都允许你在没有互联网连接的情况下继续工作。这种灵活性确保团队能够始终保持高效，不论身处何地，确保 API 开发和测试顺利进行。

5. 轻松团队协作

Apipost 的实时协作功能对在复杂 A2A 或 MCP 项目中工作的团队来说是一个巨大的突破。数据的即时同步，以及轻松共享进展的能力，确保所有团队成员无论是在测试代理交互还是优化模型上下文时都能始终保持同步。这促进了高效沟通，加速了开发周期，对于处理复杂的 AI 集成至关重要。

通过将这些功能结合起来，Apipost为 A2A 和 MCP 协议提供了完美的 API 工具包，使得构建、测试和维护可扩展、安全和高效的协作 AI 系统变得更加轻松。无论你是在集成多个 AI 代理还是提升模型的上下文智能，Apipost 的无缝强大 API 解决方案确保你的 AI 工作流得到优化，并为未来做好准备。

结论：A2A 与 MCP — 何时使用哪一个

总之，A2A 和 MCP 是互补的，但它们有不同的用途：

• A2A 是当你需要 AI 代理协作、共享任务并无缝协作时的首选协议。它确保来自不同系统和平台的代理可以相互通信和协调任务。

• MCP 旨在为单个 AI 模型提供更丰富的上下文，帮助它做出更明智的决策，并更有效地处理复杂任务。它专注于提升代理对其环境和目标的理解。

随着 AI 系统变得愈加复杂，知道何时使用 A2A 以及何时应用 MCP 对于构建高效、可扩展和智能的 AI 驱动系统至关重要。