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。

需要特别强调的是：

A2A 是一个通信协议，允许 AI 智能体之间发现彼此并交换消息。

A2A 定义了：

• 智能体如何发现彼此、识别彼此、传递结构化消息，
• 但并没有定义智能体如何谈判、优化或执行复杂合作。

这些更高层次的行为，必须建立在 A2A之上，由完整的 **多智能体系统（MAS）**来实现。

简单来说：

• A2A = 连接智能体之间的道路和语言，
• MAS = 在道路上发展起来的社会、经济和合作网络。

A2A 让智能体能够通信，但通信内容与合作方式必须由多智能体系统来决定。

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3. 主从（Host/Tool）模式 vs 智能体平等（Agent/Agent）模式

这里是最根本的差异。

MCP 基于主从（Host/Tool）模式：

• 模型是主机，拥有决策权。
• 文档、API、记忆体是工具，被动提供服务。
• 工具没有自主性，也不会主动行动或决策。

A2A 则基于智能体之间的平等关系：

• 每个智能体都是独立自主的个体，
• 可以自行决策、寻找合作伙伴、谈判任务、适应环境变化，
• 没有中心控制，每个智能体都是平等参与者。

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4. 为什么 MCP 无法取代 A2A

有人可能会问：

「MCP 加一点扩展，不也能做到 A2A 的事情吗？」

理论上可以硬加，
但实际上，这违背了 MCP 的设计理念。

主要原因包括：

5. 一个简单的比喻

想象两个世界：

• MCP 的世界：
  国王向他的仆人们发布命令，仆人们只能各自执行，彼此之间无法沟通。
• A2A 的世界：
  每个城镇都有自己的市长和商人，通过道路和电话自由交流、交易、合作。

两种世界都可以有秩序，
但运作方式完全不同。

你不能靠增加仆人数量，把王宫变成自由市场，
必须从根本上设计新的结构 —— A2A 正是为此而生的。

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6. 最后的思考

MCP 和 A2A 都很重要 —— 但它们解决的是不同层级的问题。

• MCP 优化的是单一模型内部的信息组织，
• A2A 提供的是独立智能体之间的通信协议。

但如果想要实现真正的多智能体协作 ——
如谈判、竞争、弹性应对和最优决策 ——
就需要在 A2A 之上构建完整的多智能体系统（MAS）。

一个例子就是 Prompits ——
它是一个开源的多智能体系统框架，专门设计来：

• 组织智能体，
• 匹配技能，
• 优化工作流程，
• 通过进化机制不断提升系统智能。

Prompits 构建在 A2A 通讯之上，
但真正让智能体社会能够成长、适应、进化。

你可以在 prompits.ai 了解更多。

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简单总结：

• MCP 是让单一模型拥有更好的记忆和工具，
• A2A 是为智能体之间搭建沟通的高速公路，
• MAS 框架（如 Prompits） 则是在这条高速公路上建立真正充满活力的智能社会。

未来的 AI，不只是更大，
而是更聪明、更互联、更具弹性。

而这一切，才刚刚开始。