总结

本文探讨了 Google 的 A2A 协议和 Anthropic 的 MCP 协议之间的区别，分析了它们如何在 AI Agent 协作中互为补充。通过夏威夷旅行规划的案例，作者解释了 A2A 和 MCP 的不同应用场景和技术特点。

关键点

• A2A 协议旨在将孤立的 AI Agent 转化为团队协作的模式，促进 AI Agent 之间的信息共享和任务分配。
• MCP 协议为单个 AI Agent 提供了调用专业工具的能力，如获取实时天气数据的能力。
• A2A 和 MCP 并不是竞争关系，而是可以互为补充，分别在不同的应用场景中发挥作用。
• A2A 通过任务的生命周期管理复杂的多阶段任务，而 MCP 则适合于需要精确独立操作的场景。
• A2A 采用自然语言交流，而 MCP 则需要严格匹配预定义的参数格式。
• MCP 提供了标准化的工具接口，A2A 则构建了 AI Agent 间的协作网络。
• A2A 和 MCP 的结合能够构建一个具备专业能力和知识经验共享的生态系统。