北京
今天 Google 发布了 A2A 协议（Agent-to-Agent Protocol），感觉很多报道失实了。
有条件的同学，可以直接看 GitHub:
https://github.com/google/A2A
参数定义:
https://github.com/google/A2A/blob/main/specification/json/a2a.json
什么是 A2A？
A2A 是 Google 推出的一个开放通信协议，旨在让 AI 代理（Agent）之间可以互相沟通、协作、派发任务，并同步结果。
它解决的核心问题是：
“多个智能体如何像一个团队一样配合工作？”
想象你是一个项目经理（AI Agent A），你指派另一个人（AI Agent B）去完成任务、实时查看进度、获取结果。A2A 定义了什么？
A2A 提供了一整套标准化接口与数据结构，主要包括：
任务发送（Task Initiation）
任何 Agent 都可以通过tasks/send或tasks/sendSubscribe向另一个 Agent 发出任务请求：
{ "method":"tasks/send", "params":{ "id":"task-123", "message":{ "role":"user", "parts":[{ "type":"text", "text":"请生成一份项目计划" }] } } }任务有完整的状态生命周期（如：submitted→working→completed）。
若使用sendSubscribe，Agent 可以订阅 SSE（Server-Sent Events）接收状态更新：
{ "state": "working", "timestamp": "2025-04-10T12:00:00Z" }也可以设置 Webhook，让任务进展主动推送回来。
获取结果（Artifacts）
任务完成后，执行方返回一个artifact对象，内部是若干part组成的内容单元（文本、结构化数据、文件等）：
{ "artifact":{ "parts":[ { "type":"text", "text":"项目计划如下..." } ] } }每个 Agent 都需要提供一个标准的能力描述文件/.well-known/agent.json，用于被发现和访问。
其中包含：
• 支持的方法
• 身份验证方式
• 输入输出格式
• streaming/push 支持与否等
A2A 的使用方法
1.发现对方 Agent（通过 agent.json）
2.发起任务（send / sendSubscribe）
3.订阅状态流 / 等待同步返回
4.获取结果 / 交互补充
5.完成或失败
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的协议，让 AI 模型能连接各种工具和数据源。
就像一个人打开工具箱，取出需要的工具来干活。
它解决的是：
•连接外部工具：给外面的接口一个 API Call
•获取外部数据：访问数据库、文档、API、网页等外部内容，作为上下文
这俩完全没关系！！！！
A2A 是AI"我指挥你干活"
• 比如：“你去写个报告，写完告诉我”
• 更像团队内部的协作与分工
MCP 是AI"我亲自干活，工具辅助"
• 比如：“我去数据库里查一下销售记录”
• 更像一个人自己用工具解决问题
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