MCP、A2A、Function Calling：AI架构设计的三驾马车

随着AI浪潮的到来，各种技术和概念也层出不穷，作为技术人应该第一时间掌握其核心概念与原理，以便于在工作和交流中傻傻分不清楚，本文主要就最近大家提及比较多的MCP、A2A和Function Call做下普及与区分
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在当今快速发展的AI领域，架构设计的创新正推动着AI技术从个体智能迈向集体智能的进化之路。近期，MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent2Agent）和Function Calling这三种架构设计和技术标准成为了行业的焦点。它们分别由不同的科技巨头推出，旨在解决AI大模型与外部工具、数据源以及Agent之间的交互和协作问题。本文将全面总结这三种架构设计之间的关系，并分析它们的特点和未来趋势。

一、Function Calling：单模型与外部工具的桥梁

Function Calling是由OpenAI等公司推动的一种技术，它允许大语言模型（LLM）通过自然语言指令与外部工具和服务进行交互，从而将自然语言转换为具体的API调用。这种技术的核心在于解决大语言模型在训练完成后知识更新停滞的问题，使模型能够获取实时信息，如天气、股市数据等。

工作原理

Function Calling的工作过程可以分为四个步骤：
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识别需求：大模型识别出用户问题需要调用外部API来获取实时信息。
选择函数：从可用函数库中选择合适的函数。
准备参数：大模型准备调用函数所需的参数。
调用函数：AI应用使用这些参数调用实际的API，获取数据。
整合回答：大模型将获取的数据整合成完整的回答。

优点

入门简单：开发者只需按照API要求定义函数规格（通常是JSON格式），并将其随Prompt请求发送给大模型，整个逻辑直观，适合单一大模型、少量功能的简单应用。
快速实现：几乎可以“一键”将大模型输出对接到代码逻辑中。

局限性

缺乏跨模型一致性：不同LLM供应商的接口格式略有差异，开发者在支持多个大模型时需要为不同API做适配。
平台依赖性：通常依赖于特定平台或框架，限制了其在不同环境中的通用性。
扩展性有限：在面对复杂任务时，扩展性可能受限，开发者可能需要为每个新功能编写新函数，并确保与模型交互逻辑兼容。

二、MCP：构建AI应用与外部工具的统一桥梁

MCP是由Anthropic公司提出的一种协议，旨在解决不同大语言模型与不同外部工具集成的标准化问题。通过MCP，开发者能够以统一的方式将各种数据源和工具连接到AI大模型，从而提升模型的实用性和灵活性
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设计原图可参考链接：https://www.processon.com/view/link/6800bdbe24661c6c596090fc?cid=67c3e2c97be9e31f5473d1d0

设计原图可参考链接：https://www.processon.com/view/link/6800bdbe24661c6c596090fc?cid=67c3e2c97be9e31f5473d1d0

架构设计

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MCP采用了客户端-服务器架构，主要包括以下几个核心组件：

MCP主机（Hosts）：需要访问数据的程序，如Claude Desktop、各种IDE或AI工具，是MCP生态系统的入口点，负责向用户提供AI功能。
MCP客户端（Clients）：协议客户端，负责维持与MCP服务器的1:1连接，处理通信细节。
MCP服务器（Servers）：轻量级程序，通过标准化的Model Context Protocol暴露特定功能，连接AI大模型与实际数据源。
数据源：包括本地数据源（计算机上的文件、数据库和服务）和远程服务（通过互联网可用的外部系统）。

优点

统一性：提供统一的协议标准，避免了平台依赖性问题。
安全性：数据传输和访问过程更加安全，敏感数据可以保留在本地。
灵活性：支持多种数据源和工具的连接，无论是本地资源还是远程服务，都可以轻松集成到AI应用中。
生态丰富：MCP生态得到了广泛支持，开发者可以利用现有的MCP服务器和工具，快速构建和部署AI应用。

三、A2A：助力Agent间的通信与协同

谷歌最新推出的A2A开放协议专注于解决不同Agent之间的通信和协同问题，旨在构建一个更加灵活和高效的多Agent系统。A2A通过标准化的通信机制，使得Agent之间能够动态通信和协作，共同完成复杂任务。

关键概念

A2A Client：类似于点餐的顾客，负责向A2A Server发送请求，启动任务。
A2A Server：类似于餐厅的服务员和厨师团队，负责处理请求并返回响应，告知任务的状态。
任务状态：任务在执行过程中可能会经历多个状态，如已提交、处理中、需要输入等，最终完成或失败。
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工作流程

A2A协议的典型工作流程分为以下几个步骤：
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请求发送：A2A Client向A2A Server发送请求，启动任务。
请求处理：A2A Server接收请求后开始处理任务，并返回初始响应，告知任务当前状态。
状态更新：任务执行过程中状态发生变化，A2A Server定期更新状态信息并反馈给A2A Client。
任务完成或失败：任务最终完成或失败，A2A Server将最终结果返回给A2A Client。

优点

灵活性：允许不同Agent之间的动态通信和协同，能够灵活应对各种复杂任务。
扩展性：通过标准化的通信机制，支持多Agent系统的扩展，可以轻松添加新的Agent或服务。
任务管理：提供丰富的任务状态管理功能，使任务执行过程更加透明和可控。
协同能力：促进Agent之间的协作，多个Agent可以共同完成复杂任务，提高系统整体效率。

四、三者之间的关系

MCP与Function Calling : 设计理念与应用场景的差异

设计理念与应用场景差异：尽管两者都旨在促进大语言模型与外部工具和服务的交互，但在设计理念和应用场景上存在显著差异，尤其是在可扩展性方面。
Function Calling的局限性：缺乏统一标准，不同LLM需要各自的函数定义格式，且不直接支持多步调用组合，需要开发者在应用层精心编排。
MCP的扩展性优势：通过统一的接口标准，将复杂的M×N（模型×工具对接）问题转化为M+N的问题，大幅降低了扩展新功能的边际成本。

MCP与A2A: 能力互补

能力互补：MCP让Agent能够使用工具，而A2A让Agent能够与其他Agent协作。MCP解决“做什么”，A2A解决“与谁合作”。
A2A与Function Calling
能力协同：A2A支持Agent之间的通信，而每个Agent可以通过Function Calling调用外部工具。这种结合可以实现复杂的任务分配和协作，提升系统整体性能。

A2A ↔ Function Calling 关系：能力协同

A2A 可以支持 Agent 之间的通信，而每个 Agent 可以通过 Function Calling 调用外部工具
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这种结合可以实现复杂的任务分配和协作，提升系统的整体性能。

五、未来趋势：技术融合

从长期来看，Function Calling、MCP和A2A这三大通信机制可能会逐渐融合。虽然目前OpenAI和Anthropic尚未支持A2A，但技术融合是未来发展的必然趋势。这种融合将为AI技术的发展带来更广阔的应用前景，推动AI从个体智能向集体智能的进化。
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六、结语

在AI技术快速发展的今天，MCP、A2A和Function Calling这三种架构设计和技术标准为我们提供了不同的视角和解决方案。它们各自具有独特的优点和应用场景，同时也存在一定的局限性。通过深入理解它们之间的关系和特点，我们可以更好地选择适合的技术方案，推动AI应用的开发和落地。未来，随着技术的不断融合和创新，AI将具备更强的协作能力和更广泛的应用范围，为我们的生活和工作带来更多的便利和价值。