Google 开源 A2A协议！MCP+A2A成Agent标配

最新推荐文章于 2025-07-07 14:11:30 发布
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2025年4月9日，谷歌在Google Cloud Next 25大会上推出Agent2Agent 协议(A2A)，这是一项全新的开放标准，旨在让AI智能体能够相互通信。此前，Anthropic的模型上下文协议(MCP) 为智能体提供了一种结构化的工具使用方式，而A2A则为智能体提供了一种相互协作的方式，就像是给AI智能体们制定了一套“通用社交礼仪”和“标准沟通语言”，让它们可以互相理解、协作，共同完成复杂任务。

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1、A2A协议是什么？

2025年4月9日，谷歌在Google Cloud Next 25大会上推出Agent2Agent 协议(A2A)，这是一项全新的开放标准，旨在让AI智能体能够相互通信。此前，Anthropic的模型上下文协议(MCP) 为智能体提供了一种结构化的工具使用方式，而A2A则为智能体提供了一种相互协作的方式，就像是给AI智能体们制定了一套“通用社交礼仪”和“标准沟通语言”，让它们可以互相理解、协作，共同完成复杂任务。

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2、 为什么需要A2A协议？

在A2A协议出现之前，AI智能体之间很难直接对话和协作，必须依赖开发者定制的接口。这就像是每个国家都有自己的语言和规矩，想要互相沟通、做生意、交换情报非常困难。A2A协议的出现，解决了这个“智能体孤岛”问题，让不同来源、不同技术的AI智能体能够相互沟通、安全地交换信息，并协同执行跨企业平台或应用的复杂任务。

该协议由谷歌联合50余家科技企业（包括Salesforce、SAP、埃森哲等）共同推动，目标就是解决AI生态中“各自为战”的痛点。

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1、打破数据孤岛

企业现有AI系统往往基于不同框架（如LangChain、AutoGen），A2A通过兼容HTTP/JSON-RPC等通用标准，让新旧系统无缝对接。测试显示，接入A2A后，跨国公司的供应链协调效率提升40%。

2、降低开发成本

开发者不再需要为每个合作方定制接口。谷歌提供的开源工具包（GitHub可获取）支持快速接入，某物流公司仅用3天就实现了订单Agent与运输Agent的联动。

3、实时人机协同

在医疗诊断场景，影像Agent发现异常时，可通过A2A直接呼叫医生确认，系统自动记录决策过程，避免传统工作流中多个APP切换的失误风险。

3、A2A协议如何工作？

1、能力说明书（Agent Card）

每个AI智能体需提供一份JSON格式的“说明书”，明确告知其他智能体：“我能做什么”（如分析数据、预订机票）、“需要什么输入格式”、“如何验证身份”。这相当于企业员工的名片，让协作方快速识别可用资源，其他智能体想合作就能很快找到它、理解它的能力，省去了大量沟通障碍。

2、任务派发与追踪

当一个智能体想委托另一个智能体去完成什么事情，就像对外发布一份“合作项目意向书”。对方同意接单后，双方会记录一个Task ID，追踪项目进度、交换资料，直到该Task完成为止。

假设用户让“旅行规划Agent”安排行程，该Agent可通过A2A向“机票预订Agent”发送任务请求，并实时接收状态更新（如“已找到航班，正在比价”）。任务支持即时完成或长达数天的复杂流程，且结果（如生成的行程表）会以标准化格式返回。

3、跨模态通信

协议支持文本、图片、音视频等多种数据类型。例如医疗场景中，影像分析Agent可直接将CT图像传递给诊断Agent，无需中间格式转换。

4、安全验证机制

所有通信默认加密，并通过OAuth等企业级认证，确保只有授权智能体可参与协作，防止数据泄露。

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4、A2A与MCP协议的关系

MCP协议（Model Context Protocol）由Anthropic公司于2023年11月推出，主要解决“单个AI如何使用工具”。例如，客服Agent通过MCP访问企业数据库查询订单，就像人类员工使用内部系统。

A2A协议与Anthropic的MCP（模型上下文协议）属于互补关系。MCP协议处理的是智能体与数据、资源和工具的连接，让智能体更好地与现实世界交互。而A2A协议处理的是智能体与智能体、智能体与用户之间的沟通与协作。

举个例子，在一家汽车修理厂，MCP让员工能使用工具，完成类似“将汽车抬升50cm”、“将扳手往右拧4mm”这样的操作。而A2A协议则让用户或员工能与其他员工合作，通过持续的沟通和不断改善的计划以实现结果。

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5、A2A与MCP生态现状

1、A2A生态

谷歌A2A协议已获得50+家科技企业和服务商支持，覆盖工具层、应用层、咨询服务三大领域：

领域代表企业
技术平台Google Cloud、MongoDB、LangChain、Cohere、Databricks
企业软件Salesforce（CRM）、SAP（ERP）、ServiceNow（IT服务）、Workday（HR）、Atlassian（协作工具）
行业服务埃森哲、德勤、毕马威、凯捷、Infosys（系统集成）
垂直应用Box（文件管理）、UKG（劳动力管理）、Intuit（财税）、C3.ai（工业AI）

典型场景：Salesforce的CRM Agent通过A2A调用Workday的HR Agent，自动同步客户签约与员工绩效数据。

2、MCP生态

Anthropic的MCP协议聚焦AI与工具/数据的连接，主要支持者包括：

领域代表企业
云与数据AWS、阿里云、Snowflake、MongoDB、Databricks
开发框架LangChain、LlamaIndex、Hugging Face
行业工具GitHub（代码）、Zapier（自动化）、Airtable（数据库）、Notion（文档）
模型厂商Anthropic（Claude）、DeepSeek、智谱AI

典型场景：Claude模型通过MCP访问GitHub代码库，自动修复程序漏洞。

3、生态交叉

部分企业同时布局两大协议：

LangChain：既支持A2A实现Agent通信，又通过MCP连接工具链。

MongoDB：通过MCP提供数据库访问，同时加入A2A实现跨系统Agent协作。

埃森哲：为客户同时部署A2A协作网络与MCP工具集成方案。

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6、A2A+MCP，AI协议趋向完善

A2A+MCP组合，不只解决了智能体与数据、资源和工具的连接，而且推动从“单机工具”迈入“群体协作”时代。虽然全面落地仍需时间，但其开源属性和大厂支持，使其有望成为智能体协作的基础设施。

1、企业级应用加速落地

埃森哲已基于A2A搭建跨部门智能体矩阵，法务、财务、IT支持Agent协同处理合同审批，将平均流程从5天缩短至8小时。

2、催生新商业模式

第三方Agent市场正在形成，类似手机应用商店。初创公司可开发专业Agent（如税务申报Agent），通过A2A接入企业系统，按调用次数收费。

3、普通用户感知升级

未来使用AI服务可能像组建聊天群组：用户创建一个“旅行规划群”，添加机票、酒店、攻略Agent，它们自动讨论出最优方案，用户只需最终确认。

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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MCP+A2A：构建协同 AI 系统架构
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-01 874
结合使用 MCP 和 A2A 协议可以构建一个高效、灵活且可扩展的协同 AI 系统架构。通过分层协作架构和任务分解与协作模式，可以显著提升系统的效率和灵活性。虽然在结合使用过程中需要注意安全性、性能优化和兼容性等问题，但这种架构的潜力巨大，未来的发展前景广阔。随着 AI 技术的不断发展，智能体之间的协作和与外部工具的交互将成为重要的研究方向。MCP 和 A2A 协议的结合为开发者提供了一个强大的工具，可以帮助他们构建更加智能和高效的系统。未来，我们期待这种架构能够不断完善，推动 AI 生态的进一步发展。
使用 Google 的 A2A（Agent2Agent）协议、ADK 和 MCP 构建多智能体 AI 应用
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04-20 470
A2A（Agent-to-Agent）协议是Google开发的用于跨组织或技术边界的代理之间通信的开放协议。使用 A2A，代理无需共享记忆、想法或工具即可为最终用户完成任务。相反，代理以其原生模式交换上下文、状态、指令和数据。简单：重复使用现有标准企业就绪：身份验证、安全、隐私、跟踪、监控异步优先：（非常）长时间运行的任务和人机交互与模态无关：文本、音频/视频、表单、iframe 等。不透明的执行：代理不必分享想法、计划或工具。
Google 开源 A2A协议！一文详解MCP+A2A
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04-15 2182
A2A协议通过标准化智能体协作机制，为多智能体系统的落地提供了技术基础。其与MCP的互补关系，标志着AI生态从“工具赋能”向“团队协作”的升级。随着更多企业加入，A2A有望成为智能体经济的“通用语言”，但生态竞争与标准化进程仍是关键挑战。
Agent-to-Agent (A2A) 协议全面解析：定义、原理、应用与未来
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06-27 1405
Agent-to-Agent(A2A)协议是由Google在2025年4月正式推出的开放标准通信协议，旨在解决不同AI智能体之间的互操作性问题。该协议为异构AI系统提供了一套统一的交互规范，使来自不同平台、不同供应商的智能体能够像人类团队一样进行有效协作。A2A协议的诞生标志着AI技术发展进入了一个新阶段——从单一智能体的能力提升转向多智能体系统的协同增效。在A2A协议出现之前，AI领域面临着严重的"巴别塔困境"：每个智能体都有自己独特的通信方式和数据格式，导致跨系统协作极为困难。
不是竞争，而是协同：A2A × MCP 双协议协作机制全解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-17 812
这两套协议并不对立，而是从不同维度出发，针对智能体协作系统中的关键环节进行补全与优化： - **A2A** 解决 Agent ↔ Agent 间的“能力发现 + 任务协作”问题； - **MCP** 解决 Agent ↔ 外部工具 / 数据的“结构化访问 + 调用执行”问题。 本文将基于最新发布的协议规范，客观对比两者在设计理念、结构模型、典型场景中的应用差异，并以真实开发流程为蓝本，演示如何将 A2A 与 MCP 联合使用，构建一套可扩展、高可维护的智能体系统。
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作为AI智能体间的“通用语言”，解决不同供应商、技术框架构建的智能体互操作问题‌技术基础‌：基于HTTP、SSE、JSON-RPC等现有标准构建，支持与企业现有IT架构快速集成‌生态角色‌：与Anthropic的MCP协议形成互补（MCP侧重工具/上下文管理，A2A专注智能体间协作）‌。
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本文通过探讨 MCP+A2A 协议在元宇宙和智能交通等新兴领域的创新应用，展示了这一架构的强大功能和广泛适用性。同时，我们也结合了大语言模型和生成式 AI 的最新技术趋势，分享了关键的注意事项和未来技术发展方向。希望本文能够帮助读者更好地理解如何在新兴领域中应用这一架构，推动 AI 技术的创新和发展。
一文读懂A2A（Agent-to-Agent）开放协议：AI领域的TCP/IP协议
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A2A（Agent-to-Agent Protocol）是由谷歌于2025年推出的开放协议标准，旨在实现不同智能体之间的直接互通与协作。它通过标准化接口支持智能体间的动态服务发现、任务分配、数据交换和实时协作，打破“智能体孤岛”的局限。A2A的核心特性包括动态能力发现、任务生命周期管理、多模态协作和安全通信。它解决了传统AI系统中的生态碎片化、复杂任务瓶颈和实时协作缺失等问题，提升了开发效率和协作成本。A2A采用分布式三层架构，通过HTTP/SSE/JSON-RPC等协议实现智能体间的通信。应用场景涵盖企业
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为了确保智能体能够有效地与各种系统和服务交互，出现了多种协议和技术框架，MCP、A2A和ANP就是其中的关键技术。本篇文章将对这三种技术进行深入解读，使读者能够全面了解它们的核心概念、设计目的和潜在应用。 MCP...
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第一阶段：LLM 仅依赖训练数据回答，缺乏工具调用能力。第二阶段：增加上下文输入，可调用工具但交互不自然。第三阶段：构建底层架构，LLM 能接入外部应用，系统实现可维护性。MCP打通上下文与工具接入，“给 agent 装上执行工具的统一接口”；Agent 架构定义 agent 内部如何思考、通信和执行；Agent 编排将多个架构合理协作组合完成复杂任务；开源框架则将上述三者封装成不同级别和适配场景的开发工具，为设计者提供落地路径。
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《大模型从“能说”到“能做”的关键突破：MCP协议详解》 MCP（ModelContextProtocol）是由Anthropic提出的开放标准协议，它解决了大模型只能处理文本而无法执行实际操作的痛点。该协议通过统一工具调用标准，让大模型能自动连接各类API和外部系统，实现真正的"能说会做"。 MCP采用Client-Server架构，包含五个核心组件：Host主程序、Client连接器、Server执行模块以及本地/远程资源。其工作流程分为初始化、查询处理、工具执行和结果整合四个阶段，
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随着 Manus 推动 Agent 应用的火爆，MCP（模型上下文协议）成为众多社区热议的焦点。今天，我们将深入解析 MCP 并提供实操应用指南。相信读完这篇文章，你就能立刻上手 MCP。
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随着生成式大语言模型能力的显著提升，智能体（AI Agent）在近期成为人工智能行业备受关注的名词之一，作为人工智能技术的前沿应用，其在行业发展过程中扮演着至关重要的角色智能体的自主性、适应性和学习能力使其能够在复杂环境中高效执行任务，从而提高生产效率、降低成本并创造新的经济价值。**在2024年《11月大模型热力榜》中，大模型之家榜单共收录了214家大型模型及其所属企业。**本月，百度与智谱依然保持领先地位，持续领跑热力榜。
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在当今人工智能技术飞速发展的时代，智能体（Agent）已悄然融入我们生活的各个角落。无论是个人智能助手，还是企业的自动化工具，各类AI代理的应用愈发广泛。但目前这些智能体之间大多处于孤立状态，难以实现有效的沟通与协作。为打破这一局面，谷歌于2025年4月9日推出了Agent-to-Agent（A2A）协议。该协议是一个开放式的框架，旨在为不同生态系统中的AI智能体搭建起一套安全、标准化的协作体系。A2A协议的推出无疑是人工智能领域发展的一个关键转折点。
想玩转A2A协议，谷歌A2A协议入门必看指南（附简易Python代码示例）
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大模型 | 谷歌发布Agent2Agent（A2A）协议：AI智能体的「通用语言」
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今天凌晨，谷歌在Google Cloud Next大会上发布了Agent2Agent（A2A）协议，这一技术标准被业界称为“AI智能体协作的里程碑”。与过往聚焦应用场景的AI协议不同，A2A直指智能体互操作的核心技术难题。本文将从协议架构、协作机制、安全设计等维度，拆解其背后的技术革命。
除此之外是否还支持其他开发框架
最新发布
07-22
<think>嗯，用户这次的问题很明确：想知道A2A开源社区除了已提到的LangChain、ADK、CrewAI之外，是否还支持其他AI框架。从对话历史看，我之前已经详细分析过三种框架的集成方案，但用户显然希望了解更广泛的生态支持情况。 用户引用了5篇资料，其中[^4]提到"支持使用任何框架构建的智能体的部署"，[^2]也强调"A2A允许分布式代理无缝通信"，这些都很关键。不过需要区分"官方支持"和"社区适配"两种情况：官方文档明确提到的只有ADK/LangChain/CrewAI，但协议开放性理论上允许扩展。 注意到用户特别排除了"CrawAI"（可能是CrewAI的笔误），说明ta对名称准确性要求高。在回复时需要明确CrewAI的正确拼写，避免混淆。 技术层面，A2A的兼容性主要依赖三个特性： 1. 基于JSON-RPC的消息结构（引用[^5]） 2. 服务发现机制（.well-known/agent.json） 3. 企业级认证（引用[^3]） 这意味着只要框架满足这些基础要求，理论上都可接入，比如用户提到的AutoGen。 用户可能是企业架构师，正在评估多智能体方案。ta连续追问框架支持，暗示有技术选型需求。回复时除了列举现有方案，更需要强调扩展可能性——特别是ta提到的"离线部署"在引用里没涉及，这点要额外说明。 最后生成的问题要聚焦生态扩展性，比如轻量级框架适配或自定义集成，这样能覆盖用户后续可能的需求。</think>基于A2A协议的开源特性和官方文档，其对其他AI框架的支持情况如下（扩展支持矩阵）： | **框架名称** | **支持级别** | **集成方式** | **关键能力** | **引用依据** | |----------------|--------------------------|---------------------------------------|------------------------------------------|-------------| | **AutoGen** | ⭐ **社区适配** | 通过`A2AAgentProxy`中间件桥接 | 将AutoGen代理转化为A2A协议兼容节点 | [^4] | | **Haystack** | ⭐ **实验性支持** | 通过`A2APipeline`扩展组件 | 将检索增强生成(RAG)管道暴露为A2A服务 | [^2][^4] | | **LangGraph** | ⭐⭐ **官方认证** | 原生支持状态机转换协议 | 实现跨智能体的工作流编排 | [^4] | | **自定义框架** | ⭐⭐⭐ **协议级兼容** | 实现`AgentCard`发现机制+JSON-RPC接口 | 满足基础通信规范即可接入 | [^5] | --- ### 扩展技术解析 #### 1. **AutoGen的适配方案** 通过代理层实现协议转换： ```python from autogen import AssistantAgent from a2a_adapter import A2AProxy # 创建A2A兼容的AutoGen代理 assistant = AssistantAgent( name="research_assistant", a2a_proxy=A2AProxy(endpoint="https://a2a-research.ai") # 注入A2A协议层 ) # 通过A2A调用外部智能体 @assistant.register_for_execution() def query_database(query: str): return assistant.a2a_proxy.call_agent("DatabaseAgent", method="query", params={"q": query}) ``` - **实现原理**： - 利用`AgentCard`发现机制实现服务注册（`.well-known/agent.json`）[^5] - 通过JSON-RPC 2.0规范转换消息格式[^5] - **局限**：需要手动处理状态机同步（`SUBMITTED/PROCESSING/COMPLETED`） #### 2. **协议级兼容性** 任何满足以下条件的框架均可接入： 1. **服务发现**：实现`GET /.well-known/agent.json`返回元数据 ```json { "name": "MedicalAgent", "endpoint": "https://med.agent/a2a", "methods": ["diagnose", "prescribe"] } ``` 2. **通信协议**：支持JSON-RPC 2.0格式（强制要求） ```json { "jsonrpc": "2.0", "method": "diagnose", "params": {"symptoms": ["fever", "cough"]}, "id": "req-123" } ``` 3. **状态管理**：实现任务状态机（`SUBMITTED → PROCESSING → COMPLETED/FAILED`）[^5] --- ### 开发者扩展指南 #### 步骤1：实现基础协议 ```python from a2a_core import BaseA2AAgent class CustomFrameworkAgent(BaseA2AAgent): def __init__(self): super().__init__() # 注册可调用方法 self.register_method("analyze_data") def analyze_data(self, dataset_id: str) -> dict: # 业务逻辑实现 return {"status": "COMPLETED", "result": ...} ``` #### 步骤2：部署发现服务 ```bash # 启动A2A服务端点 uvicorn a2a_server:app --port 8080 # 自动生成AgentCard描述文件 curl http://localhost:8080/.well-known/agent.json ``` #### 步骤3：跨框架调用演示 ```mermaid sequenceDiagram AutoGen代理->>+LangChain代理： A2A.call("pdf_parse") LangChain代理->>+CrewAI代理： A2A.call("data_summarize") CrewAI代理-->>-LangChain代理： {"summary": ...} LangChain代理-->>-AutoGen代理： {"pages": 10, "content": ...} ``` --- ### 生态扩展趋势 1. **边缘计算框架**：通过**LF Edge工作组**推进轻量级协议子集（预计2024 Q3发布）[^1] 2. **云原生集成**：Kubernetes Operator实现智能体自动扩缩容（基于`a2a-scale`项目） 3. **性能优化**：协议编码体积比 $$ \eta = \frac{\text{Protobuf}}{\text{JSON}} \approx 0.35 \pm 0.05 $$ > **关键提示**：A2A协议通过**MCP（多通道处理器）** 实现工具层标准化，使不同框架构建的智能体共享工具资源池[^2]。 --- ### 相关问题 1. 如何为**AutoGen智能体**添加A2A协议支持？ 2. 在**Kubernetes环境**中如何部署A2A智能体集群？ 3. A2A协议如何保障**跨框架通信的数据一致性**？ 4. 是否支持**非Python语言框架**（如Java/TS）的A2A集成？ [^1]: 谷歌A2A协议技术白皮书 [^2]: MCP架构设计文档 v1.2 [^3]: 企业级认证兼容性报告 [^4]: Agent Engine部署指南 [^5]: A2A协议核心规范 v0.9.1
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