今天 Google 發布了 A2A 協議（Agent-to-Agent Protocol），感覺很多報道失實了。

有條件的同學，可以直接看 GitHub:
https://github.com/google/A2A

參數定義:
https://github.com/google/A2A/blob/main/specification/json/a2a.json

什么是 A2A？

A2A 是 Google 推出的一個開放通信協議，旨在讓 AI 代理（Agent）之間可以互相溝通、協作、派發任務，并同步結果。

它解決的核心問題是：
“多個智能體如何像一個團隊一樣配合工作？”

想象你是一個項目經理（AI Agent A），你指派另一個人（AI Agent B）去完成任務、實時查看進度、獲取結果。

A2A 提供了一整套標準化接口與數據結構，主要包括：

任務發送（Task Initiation）

任何 Agent 都可以通過tasks/send或tasks/sendSubscribe向另一個 Agent 發出任務請求：

{ "method":"tasks/send", "params":{ "id":"task-123", "message":{    "role":"user",    "parts":[{      "type":"text",      "text":"請生成一份項目計劃"    }]     } } }

任務有完整的狀態生命周期（如：submitted→working→completed）。
若使用sendSubscribe，Agent 可以訂閱 SSE（Server-Sent Events）接收狀態更新：

{  "state": "working",  "timestamp": "2025-04-10T12:00:00Z"  }

也可以設置 Webhook，讓任務進展主動推送回來。

獲取結果（Artifacts）

任務完成后，執行方返回一個artifact對象，內部是若干part組成的內容單元（文本、結構化數據、文件等）：

{   "artifact":{     "parts":[       {         "type":"text",         "text":"項目計劃如下..."       }     ] } }

每個 Agent 都需要提供一個標準的能力描述文件/.well-known/agent.json，用于被發現和訪問。
其中包含：

• ? 支持的方法

• ? 身份驗證方式

• ? 輸入輸出格式

• ? streaming/push 支持與否等

A2A 的使用方法

1. 1.發現對方 Agent（通過 agent.json）

2. 2.發起任務（send / sendSubscribe）

3. 3.訂閱狀態流 / 等待同步返回

4. 4.獲取結果 / 交互補充

5. 5.完成或失敗

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的協議，讓 AI 模型能連接各種工具和數據源。

就像一個人打開工具箱，取出需要的工具來干活。

它解決的是：

• ?連接外部工具：給外面的接口一個 API Call

• ?獲取外部數據：訪問數據庫、文檔、API、網頁等外部內容，作為上下文

這倆完全沒關系?。。?！

A2A 是AI"我指揮你干活"

• ? 比如：“你去寫個報告，寫完告訴我”

• ? 更像團隊內部的協作與分工

MCP 是AI"我親自干活，工具輔助"

• ? 比如：“我去數據庫里查一下銷售記錄”

• ? 更像一個人自己用工具解決問題