Agent2Agent（A2A）协议

Agent2Agent(A2A) Protocol

智能体应用需要同时用到 A2A 和 MCP。

MCP 让智能体（Agent）能够访问工具，而 A2A 则让智能体之间可以相互连接、协同组队工作。让我们来彻底搞清楚 A2A 究竟是什么，以及它如何与 MCP 协同工作。如果你还不了解 MCP 服务器，我们会在下一节中详细介绍。简单来说：Agent2Agent（A2A）协议让 AI 智能体能够连接到其他智能体；而模型上下文协议（MCP）则让 AI 智能体能够连接到工具/API。因此，当两个智能体借助 A2A 相互通信时……它们各自内部也可能正在与 MCP 服务器进行通信。从这个角度看，这两者并不是相互竞争的关系。进一步来说，Agent2Agent（A2A）让多个 AI 智能体能够在不直接共享各自内部记忆、思考过程或工具的前提下，协同完成任务。

相反，它们是通过交换上下文、任务更新、指令和数据来进行通信的。从本质上讲，AI 应用可以把 A2A 智能体建模为 MCP 资源，

并用它们各自的 AgentCard 来表示（稍后会详细介绍）。

借助这一点，连接到 MCP 服务器的 AI 智能体可以发现新的、可协作的智能体，并通过 A2A 协议与它们建立连接。

支持 A2A 的远程智能体（Remote Agent）必须发布一份「JSON Agent Card」，详细说明自己的能力和认证方式。客户端会利用这份信息，为某项任务找到最合适的智能体并与之通信。以下几点，是 A2A 之所以强大的原因：

• 安全协作
• 任务与状态管理
• 能力发现
• 让来自不同框架（LlamaIndex、CrewAI 等）的智能体协同工作。此外，它还能与 MCP 集成。为「智能体对智能体」的协作制定标准是一件好事，这就像 MCP 为「智能体对工具」的交互所做的那样。