谷歌最新发布的 A2A，是 MCP 的对手还是队友

谷歌云在赌城召开了一年一度的 Next 大会，其中 AI 方面最引人瞩目的发布是 Agent2Agent (A2A) 协议：

什么是 A2A

A2A 顾名思义就是 Agent 和 Agent 打交道的协议。为了解释清楚这个是干嘛的，我们讲一个大厂招聘的例子。大厂招聘流程里的关键角色：

• 大厂里要招人的经理
• 外部猎头
• 大厂里对接内部招人经理和外部猎头的招聘专员

一般的流程是这样的，招人经理找到招聘专员讲一下招聘需求，招聘专员则把任务交给手上的一群猎头，猎头有了候选人，再返回给招聘专员，招聘专员再拿给招人经理。而在 Agent 的世界里，招聘专员是一个 Agent，外部的猎头们也是大大小小的 Agent 们，所以招人经理只要在 Agent 平台上提供些信息，接下来 Agent 们就自己干起来了。过程中不同的 Agent 需要频繁沟通，就像招聘专员和猎头间。而 A2A 就提供了这样一套标准的沟通协议。

和 MCP 的关系（官方版）

既然都是 Protocol 协议，自然让人联想到最近火出圈的另一个协议，由 Anthropic 发起的 Model Context Protocol (MCP)。按照官方的说法，A2A 和 MCP 是互补关系，谷歌在发布的 A2A SDK 里还提供了集成 MCP 的功能。

我们也可以拿经典的应用架构做一个类比。

和 MCP 的关系（演义版）

上图展示了谷歌试图定义的 A2A 与 MCP 关系定位，但 MCP 阵营是否认同这种架构？至少目前尚无明确迹象。若双方真达成共识，谷歌的官方公告中理应有 MCP 相关方的支持表态。虽然谷歌架构图中各层边界看似清晰，但实际情况却复杂得多——正如传统应用架构虽然强调应用间通信应通过 API 接口完成，底层数据库访问需要隔离，但实际开发中为求便捷，跨层直连数据库的情况比比皆是。AI 纪元尚处于早期，既然 A2A 和 MCP 都定位为通信协议，二者未必不能合体。

似曾相似的历史

在云时代，虽然谷歌当年未能及时重视 Docker 的崛起，但最终通过 Kubernetes 成功扭转了局面。进入 AI 纪元后，Anthropic 凭借 MCP 占得先机，但这次谷歌迅速反应推出 A2A。从技术定位看，A2A 之于 MCP 正如 Kubernetes 之于 Docker，属于更高层级的封装。由于 MCP 本身尚未形成稳固生态，谷歌仍有机会主导 AI 应用协议的话语权。在推出 A2A 之后，其下一步可能效仿 CNCF 模式，创立面向 AI 原生的基金会体系。

争夺 AI 时代的「5G标准」之战中，技术先进性固然重要，但商业战略能力更为关键。经历过完整云时代周期的谷歌，在标准制定和生态运营层面，显然比 AI 新贵们更具经验优势。

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