前言前天晚上Google发了一个关于Agent的新开放协议。叫Agent2Agent简称A2A。包括昨天阿里云百炼也官宣搞MCP了。这些本来没打算写的因为太技术了也是感觉离普通人还是有很大距离。用我自己的理解来做个小科普让大家一片文章看懂A2A、MCP到底是个啥。正好最近特朗普对等关税这事非常火。搞得全世界鸡犬不宁每个国家之间的隔阂好像又重新出现了。我就用国与国之间的外交来去解释这两个协议。不要以为八竿子打不着其实真的非常的像。我们现在假设每个AI智能体Agent就是一个小国家它们各自有自己的语言和规矩。现在这些国家的大使馆分布在同一栋大楼里试图互相沟通、做生意、交换情报。理想情况是各国之间关系和睦大家都有一套明晰的外交规则只要大家坐在圆桌前就能顺畅地交流、签署协议、并合作进行国际项目。但现实却是每个国家的大使馆互不统属协议各异有的只认英制度量衡有的只收欧元货币有的说谈判必须用法语有的则坚持任何通信都要用自家加密算法……结果你想跟A国谈一个简单的贸易合作得先备齐对方要求的一大堆条文、证明、翻译、特殊密钥。如果你还想同时跟B国、C国合作那就得重复N遍相似的流程。这种临时的、分散的、多头的各国各自为政让所有人的沟通成本居高不下每次对话都要额外缴一份信息关税。过去AI世界里的Agent想要合作都面临一样的窘境。举个例子你可能有一个自动帮你帮你回邮件的Agent还有一个内置在日历应用里的Agent能帮你安排日程。但这两个AI很难直接对话必须得你充当翻译在中间手动复制粘贴信息或者依赖开发者定制的接口。贼恶心。结果就是AI智能体各据山头互操作性极差这种碎片化现状让很多用户头疼因为需要在多个AI应用间来回切换也限制了AI的潜力发挥很多本可以多Agent协同完成的复杂任务被人为隔断在各自的小圈子里。这种局面下就有点像二战后世界的状态每个AI智能体各自为政缺乏统一规则互通有壁垒。当年二战后也就是1940年代美国寻求建立一套战后多边机构其中之一将致力于重建世界贸易搞了很多轮的谈判。最后历经50年终于1995 年1月1日正式开始运作依据 1994年马拉喀什协议 取代了1948 年建立的关税与贸易总协定。我们有了人类历史上也是非常伟大的组织WTO世界贸易组织。而现在AI世界的生态就有点像二战后的废墟WTO成立的前夕你调用我的功能要按我的接口来我访问你的数据也得敲你定的门路。没有标准意味着每增加一种合作关系都要付出额外“关税”开发成本和沟通成本。AI生态因此变得割裂且低效。人人设墙自扫门前雪。但是还好在AI圈里也出现了想要制定通用规则的势力就想大家在贸易混战中渴望一个WTO那样。AI行业开始探讨能否有一套大家都认可的协议让智能体之间、智能体与工具之间互相对接更加顺畅。这时候Google和Anthropic分别站了出来各自抛出了一个方案也就是我们今天的主角A2A协议和MCP协议。一. A2A协议先来看Google发布的A2A协议。A2AAgent-to-Agent协议顾名思义就是让AI代理彼此直接对话、协同工作的协议。这次Google得到了包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB等在内的50多家科技公司的支持参与。A2A协议的设计初衷很简单让不同来源、不同厂商的Agent能够互相理解、协作。就像WTO旨在消减各国间的关税壁垒一样。一旦采用A2A不同供应商和框架的Agent就像一个个的小国家加入了一个自由贸易区能够用共同语言交流、无缝协作联手完成单个Agent难以独立完成的复杂工作流程。至于A2A是如何运作的我尽量用现实类比来通俗易懂的解释下1. Agent 国家外交官每个Agent其实就像一个国家大使馆的外交官。他的名牌上写着自己能干啥、隶属于哪家企业联络方式如何等。A2A要做的就是制定一个****统一的外交礼仪和沟通流程。过去A国外交官只会说法语B国外交官只用西里尔字母写文件C国外交官要求面谈时必须使用古老的云纹金箔信件。。。而A2A的出现就是让大家在同一个会议室开会时都能说一套约定好的通用语言用相同格式提交文件让商议好的结果可以被各方理解并执行。2. Agent Card代理卡 外交国书 / 大使名片在A2A规范中每个Agent都要公开一份“Agent Card”相当于其外交官的身份名片。包含以下内容Agent名称、版本、能力描述、支持什么“语言或格式”等等。现实中外交官的身份名片让对方知道他是谁代表哪个国家有哪些职权。同理在A2A里Agent Card列举了“我这个Agent能执行哪些技能”、“我的认证方式是什么”、“输入输出格式有哪些”等等。这样其他外交官想跟你合作就能很快找到你、理解你的能力省去了大量沟通障碍。3. Task任务 双边或多边外交项目A2A中最核心的概念之一是****Task。当一个Agent想委托另一个Agent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。现实外交中某国家就可能向某兔提议“我们想合作修一条跨境高铁麻烦你们派工程队来。”这就对应A2A的Task由发起方提出需求TaskSend远程Agent表示接受Task状态变更然后双方在整个项目过程中随时更新任务进度里面还有个Artifacts成果物就相当于这个项目最后落地的“合同文本、建设成果”。在AI里可能是生成的一份报告、一张图片或任意形式的输出。而在A2A语言里用 Artifact 表示最终生成的成果。Message消息则是项目前期或中期的各种来回沟通。它可能包含对任务细节的补充说明、要对方再确认某些条件等。这与现实外交中的电报、照会、使节往来是一模一样的。4. Push Notifications推送通知 外交使馆快报在A2A里如果一个Task是长期项目远程Agent需要花很久时间才能完成比如DeepResearch动辄十几分钟某些复杂的Agent动辄一小时它就可以通过****推送通知机制向发起方更新进度。就像在外交中如果一个跨国基建项目周期很长甲国会定期给乙国发通报“进度到哪儿了有什么问题需要协调”这样能大幅提升异步协作的能力。过去很多AI系统比较原始只能用同步的“请求-响应”模式就像放一个人在那24小时监控一旦响应超时就中断。A2A允许设置回调接口、服务器端事件SSE等方式把漫长的任务分段汇报让沟通保持流畅。5. 身份认证与安全 外交特权与协议A2A采用企业级的认证策略要求通信双方先验证对方的身份凭证。例如在现实外交中不是谁都能随意闯进某国大使馆必须持有相应的外交护照、获得许可。这就是为了防范“冒名顶替”或“恶意窃听”。在A2A里“认证头信息”“token”“签名”等一系列安全手段就相当于外交通行证或盖了公章的外事批准文书确保你跟我谈判时是真的代表“你所在的国家”而不是一个假冒的第三方。这大概就是A2A的机制其实你看跟国与国的外交或者跟企业与企业之间的协同没有任何本质的区别。二. MCP协议再来看MCP协议全称Model Context Protocol。这就是Claude的母公司Anthropic在2024年11月推出并开源的一套标准。A2A解决了AI外交官之间的交流流程问题但是还有一个棘手的现实再能言善辩的外交官或者企业商务要是没有任何可靠的信息来源对国际局势和资源配置就两眼一抹黑根本就没法干活。更何况在现代社会外交官往往需要调用种种外部工具比如签证系统、国际结算系统、情报数据库等等才能完成任务。同理一个Agent若想承担真正的复杂职责也需要能连上各种数据库、文档系统、企业应用甚至是硬件设备。这就像给外交官建立完备的情报局并授权他们使用某些工具处理事物。过去Agent要接入外部资源常常得各自开发专用插件与不同工具做深度整合劳心劳力。但是我们现在有MCP了。MCP致力于标准化大型语言模型LLM与外部数据源、工具之间的交互方式。Anthropic的官方比喻很形象MCP就像AI应用程序的USB-C端口。USB-C是如今设备通用的接口不管充电、传数据都是一个口搞定。MCP的野心也是这样的搞一个AI领域的万能接口让各种模型和外部系统接驳都用同一个协议而不是每次另写一套集成方案。以后AI模型要连数据库、连搜索引擎、连第三方应用不用每家各订各的协议只要都支持MCP就能对上话。它大概是客户端-服务器架构的思路1. MCP服务器 整合的情报局企业或个人可以把自己的数据库、文件系统、日历、甚至第三方服务封装成一个个“MCP Server”这些Server符合MCP协议向外暴露统一格式的访问端点任何Agent只要符合MCP客户端标准就能发送请求、检索信息或执行操作。比如高德就把自己的一些API封装成了MCP只要你有高德的API Key你就可以在Agent上调用高德。2. MCP客户端 外交官实际使用的终端设备就像一个Agent外交官带着专用的终端设备可以输入各种指令“帮我查一下财务系统里库存数据”、“帮我向某个API提交请求”“把某份PDF拿来我看看”。过去如果没有MCP你得针对各种系统写不同的访问代码整合起来极其麻烦但是用了MCP后只要客户端支持协议就能轻松切换到不同的MCP服务器。调用不同的信息随时获取情报、做业务流程。这大概就是MCP的机制。三. A2A和MCP的不同抽象讲了很多可能很多人还是有点云里雾里。别急我们通过一个故事化的场景来把A2A和MCP的区别与合作说明白。比如我们现在有一个世界版的国际峰会。各国首脑其实是各家公司的Agent代表比如谷歌代表是小GAnthropic派出了小AOpenAI来了个小O国内的阿里派出小Q腾讯派小T等等。大家齐聚一堂要合作完成一项跨国任务比如联合写一份全球经济分析报告。在没有通用协议之前这会基本开不起来因为每个代表讲自家语言互相听不懂。但现在好了有了A2A协议这套外交标准**所有代表进入会场前都签了《A2A维也纳外交公约》发言必须用统一格式说话先报身份、标明意图回应要引用之前的发言ID等等。**于是小G可以正式地用A2A格式发消息给小O小O收到后依样画葫芦地回复一个A2A消息。这样不同公司的AI首次实现了无障碍对话。二对话进行中各位AI代表难免需要查阅资料或使用工具帮助分析。这时候Anthropic的小A说“各位如果需要外部数据或工具的支持可以通过MCP系统获取。”原来会场边上还架设了一套“MCP同声传译室”。里面坐着各种专家对应不同的MCP服务器。有谷歌Drive资料馆管理员、有Slack聊天记录管家、有GitHub代码管家甚至还有Postgres数据库管理员…只要通过MCP提请求他们就能用统一语言回应。比如小Q阿里云代表想调自家云端数据库算点东西如果按老办法他得派人打个飞的回国去拿。现在他直接在会上发送一个MCP请求这请求其实也是按MCP定义的JSON格式发给对应的MCP Server“我要查询X数据库里的Y数据”。MCP数据库管家翻译室收到请求立刻查库拿到结果用MCP语言回复给小Q。整个过程对其他Agent来说是透明的他们也听懂了小Q引用的这份数据因为MCP翻译过来的格式大家都认识。继续写报告过程中小G(谷歌)和小A(Anthropic)发现需要把各自部分内容对接起来分析。小G擅长数值分析小A擅长语言总结那就协作小G通过A2A对小A说“我这边算完GDP增速了数据如下”小A收到后在自己这边通过MCP又连了一下Excel表格插件验证了数据趋势然后再用A2A回复小G一个总结段落……一来二去A2A让Agent彼此沟通任务MCP让每个智能体方便地调用外部工具补充信息两套协议配合默契报告很快完工。这个故事中大家可以清楚地看到A2A更像外交部专线解决的是Agent直接对话的问题。MCP更像同声传译与资源共享系统解决的是智能体对接外部信息的问题。两者配合起来就是为AI版联合国量身打造的沟通协定。有了它们AI Agents可以各展所长又紧密合作真正形成一个互联互通的AI生态体系。写在最后当A2A和MCP这样的开放协议逐渐统一标准之后我们有理由畅想一个全新的AI Agent生态。无数AI Agent像网站一样部署在各处它们通过A2A协议彼此发现、通信通过MCP协议调动资源、分享知识。我们作为用户就像当年浏览网页一样可以无感知地使用这些智能体的协同服务。比如你的个人AI助理Agent接受了你的复杂委托“帮我计划一次欧洲旅行顺便写一篇游记稿件。”它不会单打独斗而是迅速通过A2A喊来各路好手旅行规划Agent、航班预订Agent、翻译Agent、文案Agent……大家分工合作各显其能。正如我们希望国家间少打贸易战、多订规则AI领域我们也乐见各家少搞闭关锁国多推行兼容协议。A2A和MCP的崛起意味着AI产业已经在朝着协作而非对抗的方向进化。现实世界和AI世界明明是一体确实两种趋势。真是讽刺。最后希望这篇文章对你有一些帮助。最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
前言前天晚上Google发了一个关于Agent的新开放协议。叫Agent2Agent简称A2A。包括昨天阿里云百炼也官宣搞MCP了。这些本来没打算写的因为太技术了也是感觉离普通人还是有很大距离。用我自己的理解来做个小科普让大家一片文章看懂A2A、MCP到底是个啥。正好最近特朗普对等关税这事非常火。搞得全世界鸡犬不宁每个国家之间的隔阂好像又重新出现了。我就用国与国之间的外交来去解释这两个协议。不要以为八竿子打不着其实真的非常的像。我们现在假设每个AI智能体Agent就是一个小国家它们各自有自己的语言和规矩。现在这些国家的大使馆分布在同一栋大楼里试图互相沟通、做生意、交换情报。理想情况是各国之间关系和睦大家都有一套明晰的外交规则只要大家坐在圆桌前就能顺畅地交流、签署协议、并合作进行国际项目。但现实却是每个国家的大使馆互不统属协议各异有的只认英制度量衡有的只收欧元货币有的说谈判必须用法语有的则坚持任何通信都要用自家加密算法……结果你想跟A国谈一个简单的贸易合作得先备齐对方要求的一大堆条文、证明、翻译、特殊密钥。如果你还想同时跟B国、C国合作那就得重复N遍相似的流程。这种临时的、分散的、多头的各国各自为政让所有人的沟通成本居高不下每次对话都要额外缴一份信息关税。过去AI世界里的Agent想要合作都面临一样的窘境。举个例子你可能有一个自动帮你帮你回邮件的Agent还有一个内置在日历应用里的Agent能帮你安排日程。但这两个AI很难直接对话必须得你充当翻译在中间手动复制粘贴信息或者依赖开发者定制的接口。贼恶心。结果就是AI智能体各据山头互操作性极差这种碎片化现状让很多用户头疼因为需要在多个AI应用间来回切换也限制了AI的潜力发挥很多本可以多Agent协同完成的复杂任务被人为隔断在各自的小圈子里。这种局面下就有点像二战后世界的状态每个AI智能体各自为政缺乏统一规则互通有壁垒。当年二战后也就是1940年代美国寻求建立一套战后多边机构其中之一将致力于重建世界贸易搞了很多轮的谈判。最后历经50年终于1995 年1月1日正式开始运作依据 1994年马拉喀什协议 取代了1948 年建立的关税与贸易总协定。我们有了人类历史上也是非常伟大的组织WTO世界贸易组织。而现在AI世界的生态就有点像二战后的废墟WTO成立的前夕你调用我的功能要按我的接口来我访问你的数据也得敲你定的门路。没有标准意味着每增加一种合作关系都要付出额外“关税”开发成本和沟通成本。AI生态因此变得割裂且低效。人人设墙自扫门前雪。但是还好在AI圈里也出现了想要制定通用规则的势力就想大家在贸易混战中渴望一个WTO那样。AI行业开始探讨能否有一套大家都认可的协议让智能体之间、智能体与工具之间互相对接更加顺畅。这时候Google和Anthropic分别站了出来各自抛出了一个方案也就是我们今天的主角A2A协议和MCP协议。一. A2A协议先来看Google发布的A2A协议。A2AAgent-to-Agent协议顾名思义就是让AI代理彼此直接对话、协同工作的协议。这次Google得到了包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB等在内的50多家科技公司的支持参与。A2A协议的设计初衷很简单让不同来源、不同厂商的Agent能够互相理解、协作。就像WTO旨在消减各国间的关税壁垒一样。一旦采用A2A不同供应商和框架的Agent就像一个个的小国家加入了一个自由贸易区能够用共同语言交流、无缝协作联手完成单个Agent难以独立完成的复杂工作流程。至于A2A是如何运作的我尽量用现实类比来通俗易懂的解释下1. Agent 国家外交官每个Agent其实就像一个国家大使馆的外交官。他的名牌上写着自己能干啥、隶属于哪家企业联络方式如何等。A2A要做的就是制定一个****统一的外交礼仪和沟通流程。过去A国外交官只会说法语B国外交官只用西里尔字母写文件C国外交官要求面谈时必须使用古老的云纹金箔信件。。。而A2A的出现就是让大家在同一个会议室开会时都能说一套约定好的通用语言用相同格式提交文件让商议好的结果可以被各方理解并执行。2. Agent Card代理卡 外交国书 / 大使名片在A2A规范中每个Agent都要公开一份“Agent Card”相当于其外交官的身份名片。包含以下内容Agent名称、版本、能力描述、支持什么“语言或格式”等等。现实中外交官的身份名片让对方知道他是谁代表哪个国家有哪些职权。同理在A2A里Agent Card列举了“我这个Agent能执行哪些技能”、“我的认证方式是什么”、“输入输出格式有哪些”等等。这样其他外交官想跟你合作就能很快找到你、理解你的能力省去了大量沟通障碍。3. Task任务 双边或多边外交项目A2A中最核心的概念之一是****Task。当一个Agent想委托另一个Agent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。现实外交中某国家就可能向某兔提议“我们想合作修一条跨境高铁麻烦你们派工程队来。”这就对应A2A的Task由发起方提出需求TaskSend远程Agent表示接受Task状态变更然后双方在整个项目过程中随时更新任务进度里面还有个Artifacts成果物就相当于这个项目最后落地的“合同文本、建设成果”。在AI里可能是生成的一份报告、一张图片或任意形式的输出。而在A2A语言里用 Artifact 表示最终生成的成果。Message消息则是项目前期或中期的各种来回沟通。它可能包含对任务细节的补充说明、要对方再确认某些条件等。这与现实外交中的电报、照会、使节往来是一模一样的。4. Push Notifications推送通知 外交使馆快报在A2A里如果一个Task是长期项目远程Agent需要花很久时间才能完成比如DeepResearch动辄十几分钟某些复杂的Agent动辄一小时它就可以通过****推送通知机制向发起方更新进度。就像在外交中如果一个跨国基建项目周期很长甲国会定期给乙国发通报“进度到哪儿了有什么问题需要协调”这样能大幅提升异步协作的能力。过去很多AI系统比较原始只能用同步的“请求-响应”模式就像放一个人在那24小时监控一旦响应超时就中断。A2A允许设置回调接口、服务器端事件SSE等方式把漫长的任务分段汇报让沟通保持流畅。5. 身份认证与安全 外交特权与协议A2A采用企业级的认证策略要求通信双方先验证对方的身份凭证。例如在现实外交中不是谁都能随意闯进某国大使馆必须持有相应的外交护照、获得许可。这就是为了防范“冒名顶替”或“恶意窃听”。在A2A里“认证头信息”“token”“签名”等一系列安全手段就相当于外交通行证或盖了公章的外事批准文书确保你跟我谈判时是真的代表“你所在的国家”而不是一个假冒的第三方。这大概就是A2A的机制其实你看跟国与国的外交或者跟企业与企业之间的协同没有任何本质的区别。二. MCP协议再来看MCP协议全称Model Context Protocol。这就是Claude的母公司Anthropic在2024年11月推出并开源的一套标准。A2A解决了AI外交官之间的交流流程问题但是还有一个棘手的现实再能言善辩的外交官或者企业商务要是没有任何可靠的信息来源对国际局势和资源配置就两眼一抹黑根本就没法干活。更何况在现代社会外交官往往需要调用种种外部工具比如签证系统、国际结算系统、情报数据库等等才能完成任务。同理一个Agent若想承担真正的复杂职责也需要能连上各种数据库、文档系统、企业应用甚至是硬件设备。这就像给外交官建立完备的情报局并授权他们使用某些工具处理事物。过去Agent要接入外部资源常常得各自开发专用插件与不同工具做深度整合劳心劳力。但是我们现在有MCP了。MCP致力于标准化大型语言模型LLM与外部数据源、工具之间的交互方式。Anthropic的官方比喻很形象MCP就像AI应用程序的USB-C端口。USB-C是如今设备通用的接口不管充电、传数据都是一个口搞定。MCP的野心也是这样的搞一个AI领域的万能接口让各种模型和外部系统接驳都用同一个协议而不是每次另写一套集成方案。以后AI模型要连数据库、连搜索引擎、连第三方应用不用每家各订各的协议只要都支持MCP就能对上话。它大概是客户端-服务器架构的思路1. MCP服务器 整合的情报局企业或个人可以把自己的数据库、文件系统、日历、甚至第三方服务封装成一个个“MCP Server”这些Server符合MCP协议向外暴露统一格式的访问端点任何Agent只要符合MCP客户端标准就能发送请求、检索信息或执行操作。比如高德就把自己的一些API封装成了MCP只要你有高德的API Key你就可以在Agent上调用高德。2. MCP客户端 外交官实际使用的终端设备就像一个Agent外交官带着专用的终端设备可以输入各种指令“帮我查一下财务系统里库存数据”、“帮我向某个API提交请求”“把某份PDF拿来我看看”。过去如果没有MCP你得针对各种系统写不同的访问代码整合起来极其麻烦但是用了MCP后只要客户端支持协议就能轻松切换到不同的MCP服务器。调用不同的信息随时获取情报、做业务流程。这大概就是MCP的机制。三. A2A和MCP的不同抽象讲了很多可能很多人还是有点云里雾里。别急我们通过一个故事化的场景来把A2A和MCP的区别与合作说明白。比如我们现在有一个世界版的国际峰会。各国首脑其实是各家公司的Agent代表比如谷歌代表是小GAnthropic派出了小AOpenAI来了个小O国内的阿里派出小Q腾讯派小T等等。大家齐聚一堂要合作完成一项跨国任务比如联合写一份全球经济分析报告。在没有通用协议之前这会基本开不起来因为每个代表讲自家语言互相听不懂。但现在好了有了A2A协议这套外交标准**所有代表进入会场前都签了《A2A维也纳外交公约》发言必须用统一格式说话先报身份、标明意图回应要引用之前的发言ID等等。**于是小G可以正式地用A2A格式发消息给小O小O收到后依样画葫芦地回复一个A2A消息。这样不同公司的AI首次实现了无障碍对话。二对话进行中各位AI代表难免需要查阅资料或使用工具帮助分析。这时候Anthropic的小A说“各位如果需要外部数据或工具的支持可以通过MCP系统获取。”原来会场边上还架设了一套“MCP同声传译室”。里面坐着各种专家对应不同的MCP服务器。有谷歌Drive资料馆管理员、有Slack聊天记录管家、有GitHub代码管家甚至还有Postgres数据库管理员…只要通过MCP提请求他们就能用统一语言回应。比如小Q阿里云代表想调自家云端数据库算点东西如果按老办法他得派人打个飞的回国去拿。现在他直接在会上发送一个MCP请求这请求其实也是按MCP定义的JSON格式发给对应的MCP Server“我要查询X数据库里的Y数据”。MCP数据库管家翻译室收到请求立刻查库拿到结果用MCP语言回复给小Q。整个过程对其他Agent来说是透明的他们也听懂了小Q引用的这份数据因为MCP翻译过来的格式大家都认识。继续写报告过程中小G(谷歌)和小A(Anthropic)发现需要把各自部分内容对接起来分析。小G擅长数值分析小A擅长语言总结那就协作小G通过A2A对小A说“我这边算完GDP增速了数据如下”小A收到后在自己这边通过MCP又连了一下Excel表格插件验证了数据趋势然后再用A2A回复小G一个总结段落……一来二去A2A让Agent彼此沟通任务MCP让每个智能体方便地调用外部工具补充信息两套协议配合默契报告很快完工。这个故事中大家可以清楚地看到A2A更像外交部专线解决的是Agent直接对话的问题。MCP更像同声传译与资源共享系统解决的是智能体对接外部信息的问题。两者配合起来就是为AI版联合国量身打造的沟通协定。有了它们AI Agents可以各展所长又紧密合作真正形成一个互联互通的AI生态体系。写在最后当A2A和MCP这样的开放协议逐渐统一标准之后我们有理由畅想一个全新的AI Agent生态。无数AI Agent像网站一样部署在各处它们通过A2A协议彼此发现、通信通过MCP协议调动资源、分享知识。我们作为用户就像当年浏览网页一样可以无感知地使用这些智能体的协同服务。比如你的个人AI助理Agent接受了你的复杂委托“帮我计划一次欧洲旅行顺便写一篇游记稿件。”它不会单打独斗而是迅速通过A2A喊来各路好手旅行规划Agent、航班预订Agent、翻译Agent、文案Agent……大家分工合作各显其能。正如我们希望国家间少打贸易战、多订规则AI领域我们也乐见各家少搞闭关锁国多推行兼容协议。A2A和MCP的崛起意味着AI产业已经在朝着协作而非对抗的方向进化。现实世界和AI世界明明是一体确实两种趋势。真是讽刺。最后希望这篇文章对你有一些帮助。最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
