A2A协议和MCP协议都是为了促进人工智能（AI）系统之间的互操作性和协作而设计的开放协议，但它们关注的方面有所不同。

A2A协议（Agent-to-Agent Protocol）

• 由Google推出，旨在让不同的AI代理（Agent）能够互相沟通、协作。
• 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？”
• A2A专注于使Agent能够在自然的、非结构化的模式下进行协作，即使它们不共享内存、工具和上下文。它希望Agent之间能像真人团队一样协同工作。
• A2A的设计原则包括：发挥Agent的能力、基于现有标准构建、默认安全、支持长时间运行的任务以及模态无关等。

MCP（Model Context Protocol）

• 由Anthropic推出，目的是实现大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成。
• MCP标准化了应用程序向LLM提供上下文的方式，允许AI助手安全地访问内容存储库、业务应用程序、开发环境等外部资源。
• MCP通过定义标准化的接口和协议，使LLM能够动态访问和集成外部数据源和工具，提升LLM应用的功能性、灵活性和可扩展性。

两者的关系

• 互补性：A2A和MCP并非竞争关系，而是互补的技术。在实际应用中，它们通常需要结合使用。例如，MCP提供了代理获取工具的标准方式，而A2A则提供了代理间协作的标准方式。
• 应用场景：MCP更多关注于单个AI模型如何更好地与外部世界交互，比如数据库或API调用；而A2A则侧重于不同AI代理间的协调与合作，使得复杂的任务可以通过多个代理的合作来完成。
• 共同目标：两个协议都致力于减少AI系统的碎片化问题，提高AI系统的互操作性和协作效率，从而推动整个AI行业的发展。