模型通信协议革命：MCP与A2A简单解析

了解AI模型如何通过标准协议扩展能力边界

1小时•面向: AI开发者、产品经理、技术决策者•讲师: Gwaanl

1. AI协议的时代背景 2. Model Context Protocol简单解析 3. Agent-to-Agent Protocol简单解析 4. MCP与A2A对比分析 5. 实际应用场景展示 6. 技术评价与未来展望参考资料练习题

课程介绍

本课程深入剖析Anthropic的Model Context Protocol (MCP)与Google的Agent-to-Agent Protocol (A2A)两种关键AI协议，探讨它们如何分别解决模型与外部工具交互以及多智能体协作的挑战，为AI应用开发带来全新范式。

MCP 协议

Anthropic推出的Model Context Protocol (MCP)标准化应用与模型交互上下文和工具的方式，使模型能够更有效地获取所需信息，并通过标准接口调用外部工具，提高了灵活性和安全性。

A2A 协议

Google推出的Agent-to-Agent Protocol (A2A)专注于多智能体之间的通信与协作，让不同AI代理能够通过标准化方式交换信息、分配任务并协同解决复杂问题，形成人类团队式的工作模式。

Model Context Protocol简单解析

15分钟

MCP架构与核心概念

MCP采用主机-客户端-服务器三层架构设计

关键要点

•
MCP Host：运行大模型的应用程序，如Claude Desktop
•
MCP Client：实现协议通信逻辑的客户端组件
•
MCP Server：提供特定能力的服务端，如文件系统、数据库访问等
•
本地/远程数据源：Server访问的实际资源位置

MCP交互流程

典型的MCP工作流程与数据传递机制

关键要点

•
Host接收用户指令并通过Client构造请求
•
Client发送请求到对应Server
•
Server处理请求并从底层数据源获取信息
•
响应返回给Client并插入模型上下文
•
模型利用新上下文生成回答

MCP设计思想

将上下文获取从模型内部提升为系统级职责

关键要点

•
上下文on-demand提供：动态按需获取信息
•
模型与工具解耦：降低对工具变化的敏感性
•
长时记忆与上下文压缩：外部化存储重要信息
•
安全与权限控制：集中管理资源访问权限
•
多模态上下文支持：统一处理文本、图像等多种模态

图表与可视化

MCP三层架构图

MCP Host

运行大型模型的应用程序

MCP Client

实现协议通信逻辑的客户端

MCP Server

提供特定能力的服务端

本地/远程数据源

Server访问的实际资源

MCP工作流程

用户请求需要外部信息的任务

Host通过Client打包请求

发送至对应MCP Server

Server处理请求并获取数据

数据通过协议返回给Client

模型使用获取的上下文生成回答

有无MCP对比

变革前

•
模型能力受限于预设的上下文
•
工具集成需定制化开发
•
每增加一个工具需重新设计集成方式
•
安全措施分散且难以统一

变革后

•
模型可动态获取所需上下文
•
工具通过统一协议集成
•
即插即用式扩展新工具
•
集中化的安全与权限控制

MCP协议图解

MCP协议架构图

架构说明： MCP的'Host-Client-Server'三层结构和数据流通流程。

• 左侧：Claude应用或其他Host，内含MCP Client
• 中部：请求流向（请求、响应）
• 右侧：多个MCP Server（FileServer、DBServer、WebToolServer等）
• 数据流：Client统一打包调用请求 → Server处理 → 结果封装返回

Claude通过MCP获取多模态上下文流程图

流程说明： Claude处理多种模态输入的处理流程。

• 中心：Claude模型作为核心处理单元
• 输入源：图像文件、PDF文档、语音片段等多种模态
• 处理流程：各类输入经由MCP Client调用专门的Server（ImageServer、OCRServer、ASRServer等）
• 整合方式：处理后统一转成文本信息注入Claude的提示上下文

Agent-to-Agent Protocol简单解析

15分钟

A2A架构与核心概念

A2A协议的设计重点在于通信协议本身的定义

关键要点

•
Agent节点：参与通信的独立AI实体
•
通信通道/中介：可选的消息转发组件
•
消息格式与对话上下文：统一的消息数据格式
•
交互模式：支持一对一、一对多、多对一等多种模式

A2A交互流程

Agent之间的典型通信过程

关键要点

•
Agent发起通信请求（可直接或通过中介）
•
消息包含发送者ID、接收者ID、内容、时间戳等
•
接收Agent处理消息并可能进行回复
•
多轮对话中包含对话标识以关联消息
•
支持同步和异步两种通信方式

A2A设计思想

让多个AI代理形成有效的协作网络

关键要点

•
去中心化的任务分解与协作：将大问题交给合适的Agent
•
竞争与验证机制：通过辩论或多方案评估提高准确性
•
记忆共享与上下文一致：确保关键信息在团队中同步
•
自然语言为主的通信：充分利用LLM语言能力的优势
•
鲁棒性与错误恢复：应对消息丢失或误解的机制

图表与可视化

A2A协议架构

Agent A

具备自主推理能力的AI实体

Agent B

另一个AI实体

通信通道

传递标准格式消息

中介/路由

可选的消息转发组件

A2A消息交互示例

Agent A → Agent B

我需要你分析以下数据...

请求

Agent B → Agent A

数据分析结果如下...

响应

Agent A → Agent B

对于异常点，你认为原因是什么？

跟进

Agent B → Agent A

根据我的分析，异常原因可能是...

AI工作模式对比

单一模型

•
单个AI尝试解决所有问题
•
受限于单一模型能力范围
•
难以处理需要多视角的复杂任务
•
无法实现真正的分工协作

多智能体团队

•
多个专能AI协同工作
•
各Agent发挥专长领域优势
•
通过辩论与验证提高准确性
•
模拟人类团队协作模式

A2A协议图解

A2A协议交互流程图

协作模式：多个Agent通过A2A协议进行通信与合作的对话结构。

• 智能体组成：Planner Agent、Worker Agent、Reviewer Agent等多种角色
• 消息类型：<ASK>、<ANSWER>、<CRITIQUE>等标准化消息标签
• 通信内容：自然语言为主 + 协议标签的混合形式
• 中介模式：可选的中介节点（Mediator）用于消息转发与协调

MCP与A2A对比分析

10分钟

定位与层次对比

两种协议解决不同层面的AI系统挑战

关键要点

•
MCP处于'垂直'方向：模型向外部世界延伸触角
•
A2A处于'水平'方向：模型彼此之间横向联合
•
两者可以互补：Agent内部用MCP获取资源，Agent之间用A2A协同

技术实现对比

协议细节与消息特征的差异

关键要点

•
MCP消息偏向指令调用（RPC风格），高度结构化
•
A2A消息偏向对话交流，以非结构化文本为主
•
MCP已有具体SDK实现，A2A概念性较强
•
安全考虑：MCP使用OAuth等技术保障安全

发展路径与融合可能

两协议的未来演进与交互

关键要点

•
可能融合为统一的'AI交互协议'
•
互相借鉴优点：MCP引入对话特性，A2A引入安全机制
•
AI模型自身演进可能内化部分协议功能
•
行业标准化与开放生态的趋势

图表与可视化

MCP与A2A技术特征对比

特征	MCP	A2A
定位	模型与工具/资源交互	模型与模型间协作
主导方	Anthropic	Google
消息风格	RPC风格指令调用	对话式交流
数据格式	高度结构化	以自然语言为主
成熟度	已有SDK和实践案例	概念验证阶段
典型场景	上下文获取、工具调用	任务分解、协同决策

MCP与A2A关系图

MCP

上下文管理
工具调用
资源访问
安全控制

A2A

多Agent协作
任务分配
信息共享
团队决策

共同关注

消息传递
协议标准化
AI能力扩展
系统架构

协议演进路径

各自独立发展

互相借鉴特性

部分功能融合

统一AI交互协议

内置于模型架构

协议对比与应用

MCP与A2A分层结构对比图

层级区分：MCP和A2A在AI系统中的不同层级与协作关系

• 左侧垂直层为MCP：模型与外部资源交互
• 右侧水平层为A2A：多个Agent之间横向信息流转
• 中心为核心模型，顶部为用户界面，底部为工具和API

AI多Agent系统协作示意图

实际流程：多个Agent协同解决"生成财务报告"等复杂任务

• 任务拆解：数据采集Agent → 分析Agent → 撰写Agent
• A2A：Agent间通过A2A消息进行协作串联
• MCP：各Agent通过MCP请求外部工具支持

技术评价与未来展望

10分钟

协议创新性评价

对比分析两种协议的技术创新点

关键要点

•
MCP：标准化上下文获取，模型与工具解耦，厂商中立设计
•
A2A：系统化多Agent协作协议，自然语言通信媒介，人机社会融合视角
•
共同推动AI从单机模式走向联网协同模式

实用性与局限分析

评估当前应用价值与挑战

关键要点

•
MCP已展现实际价值：简化复杂AI构建，提升模型能力上限
•
A2A潜力巨大：攻克复杂任务，提升AI可靠性，扩展人机接口
•
局限：生态系统成熟度、性能开销、标准落地、复杂性与调试

技术与生态展望

对协议未来发展的预测

关键要点

•
多层次AI协议栈的形成，类似计算机网络协议栈
•
AI代理与工具市场的繁荣，模块化组件生态
•
企业级AI工作流框架兴起，多Agent自治系统普及
•
新型交互体验：AI协作创作、虚拟角色社群、多AI教学

图表与可视化

MCP与A2A能力对比

标准化程度

生态成熟度

开发便捷性

扩展灵活性

安全性

性能效率

MCP

A2A

指标	MCP	A2A
标准化程度	80%	60%
生态成熟度	65%	40%
开发便捷性	85%	75%
扩展灵活性	75%	90%
安全性	80%	60%
性能效率	70%	65%

AI协议技术路线图

当前阶段

•
MCP SDK发布
•
A2A概念验证
•
初步行业关注

短期（1-2年）

•
协议规范成熟
•
企业级应用出现
•
第三方工具生态

中期（3-5年）

•
协议标准化
•
多Agent框架普及
•
跨厂商互操作

长期（5年+）

•
AI协议栈融合
•
内置于模型架构
•
自组织智能网络

协议对各领域影响评估

领域	影响程度	预计时间	应用案例
企业应用	高	近期	智能客服团队, 自动化工作流, 知识管理
开发者生态	高	近期	模块化AI组件, 多Agent框架, 工具集成平台
消费者体验	中	中期	个人助理能力提升, 多模态交互, 创意协作
专业领域	高	中期	医疗团队协作, 法律分析网络, 教育互动体系
系统架构	革命性	长期	去中心化AI网络, 自组织智能体, 人机混合团队

延伸与补充

实际应用进展

目前MCP已有实际部署案例，而A2A仍处于概念阶段，两者面临不同的落地挑战。

MCP

•
Cloudflare已支持远程部署MCP Server
•
多语言SDK（Python、TypeScript、Java等）可用
•
开发者社区开始出现实际应用案例

A2A

•
概念验证和内部应用阶段
•
尚未发布公开SDK或详细规范
•
学术界对多Agent协作表现出浓厚兴趣

未来研究方向

两种协议将如何演进，以及可能的融合与标准化趋势。

标准融合

随着实践增多，业界可能希望减少协议种类，提高兼容性，形成统一的"AI交互协议"

互相借鉴

MCP可能引入A2A的对话特性，A2A可能引入MCP的安全机制，逐渐趋于一致

AI内部演进

未来模型可能内化部分协议功能，在内部模拟多Agent协作并调用工具

标准竞争

不同公司的协议可能各走各路，引发标准之争，最终由市场选择或统一

行业影响与格局

MCP和A2A协议的出现正在重新定义AI系统架构，从模型中心走向协作中心。

产业生态影响

•
模块化AI组件市场形成
•
工具与智能体开发新机遇
•
不同厂商间的互操作性提升

技术架构影响

•
从单体模型到微服务式AI
•
智能体编排系统兴起
•
分布式AI网络基础架构

应用领域趋势

•
企业级AI工作流自动化
•
专业领域AI顾问团队
•
多模态AI创意协作系统

本课程内容基于技术文档整理。

模型通信协议革命：MCP与A2A简单解析

课程介绍

MCP 协议

A2A 协议

AI协议的时代背景

大型语言模型的发展挑战

关键要点

两大协议的诞生

关键要点

协议标准化的价值

关键要点

图表与可视化

LLM上下文长度演进

AI系统演进路径

Model Context Protocol简单解析

MCP架构与核心概念

关键要点

MCP交互流程

关键要点

MCP设计思想

关键要点

图表与可视化

MCP三层架构图

MCP工作流程

有无MCP对比

变革前

变革后

MCP协议图解

MCP协议架构图

Claude通过MCP获取多模态上下文流程图

Agent-to-Agent Protocol简单解析

A2A架构与核心概念

关键要点

A2A交互流程

关键要点

A2A设计思想

关键要点

图表与可视化

A2A协议架构

A2A消息交互示例

AI工作模式对比

单一模型

多智能体团队

A2A协议图解

A2A协议交互流程图

MCP与A2A对比分析

定位与层次对比

关键要点

技术实现对比

关键要点

发展路径与融合可能

关键要点

图表与可视化

MCP与A2A技术特征对比

MCP与A2A关系图

MCP

A2A

共同关注

协议演进路径

协议对比与应用

MCP与A2A分层结构对比图

AI多Agent系统协作示意图

实际应用场景展示

多模态对话系统

关键要点

Agent工具调度系统

关键要点

企业多智能体工作流

关键要点

图表与可视化

多模态助手架构示例

连接关系

企业合同审批AI工作流

通信内容

AutoGPT增强版架构

角色组成

关键使能技术

技术评价与未来展望

协议创新性评价

关键要点