为什么 MCP 无法取代 A2A：理解 AI 协作的未来

人工智能正在迅速演变。
不仅模型越来越大 —— AI 系统之间如何协作也进入了一个全新的时代。

最近，两大概念引起了人们的关注：

• MCP（Model Context Protocol） —— 由 Anthropic 提出，
• A2A（Agent-to-Agent） —— 由 Google DeepMind 提出。

乍看之下，有些人可能认为MCP也可以扩展成像A2A一样。
但实际上，这是一个误解。

本文将带你了解：

• MCP 和 A2A 到底是什么，
• 它们在本质上的区别，
• 以及为什么 MCP 无法，也不应该试图取代 A2A。

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1. 什么是 MCP？

MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议），由 Anthropic（Claude AI 背后的公司）提出。

它的目标简单而有力：

MCP 是一种为单一 AI 模型组织结构化输入内容的标准格式。

不再是随意堆叠提示词，而是将：

• 对话、文档、用户档案、工具资源，

这些信息有系统地组织起来，帮助模型更清晰地理解上下文，就像给大厨提供一间整洁有序的厨房。

MCP 让单一模型表现得更聪明、更连贯、更具记忆性，
但它仍然聚焦在优化单一模型的内部能力，并且在受控环境中运行。

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2. 什么是 A2A？

A2A 是 Agent-to-Agent（智能体到智能体通信），由 Google DeepMind 提出。