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• A2A ❤️ MCP

TLDR; Agentic applications need both A2A and MCP. We recommend MCP for tools and A2A for agents.

TLDR; 代理应用程序需要 A2A 和 MCP。我们建议将 MCP 用于工具，将 A2A 用于代理。

Why Protocols?（为什么需要协议？）

Standard protocols are essential for enabling agentic interoperability, particularly in connecting agents to external systems. This is critical in two interconnected areas of innovation: Tools and Agents.

标准协议对于实现代理互操作性至关重要，特别是在将代理连接到外部系统时。这在两个相互关联的创新领域中至关重要：工具和代理。

Tools are primitives with structured inputs and outputs and (typically) well-known behavior.

A2A

一个开放协议，旨在实现不透明的智能代理应用程序之间的通信和互操作性。

• Agent2Agent 协议 A2A - 入门 - 贡献 - 下一步是什么 - 关于

企业采用人工智能的最大挑战之一是如何让基于不同框架和供应商构建的代理协同工作。这就是我们创建开放的 Agent2Agent (A2A) 协议的原因，这是一种协作方式，旨在帮助不同生态系统中的代理相互通信。Google 正在推动这项行业开放协议倡议，因为我们相信这个协议对于支持多代理通信至关重要，它将为您的代理提供一种通用语言——无论它们构建于哪个框架或供应商之上。借助 A2A，代理可以相互展示它们的功能并协商如何与用户交互（通过文本、表单或双向音频/视频）——所有这些都在安全地协同工作的同时进行。

观看 A2A 的实际应用

观看此演示视频，了解 A2A 如何实现不同代理框架之间的无缝通信。

概念概述

Agent2Agent (A2A) 协议促进了独立 AI 代理之间的通信。以下是核心概念：

• 代理卡片 (Agent Card): 一个公开的元数据文件（通常位于 /.well-known/agent.json），描述了代理的功能、技能、端点 URL 和身份验证要求。客户端使用它进行发现。
  • A2A 服务器 (A2A Server): 一个公开 HTTP 端点并实现 A2A 协议方法（定义在 json 规范 中）的代理。它接收请求并管理任务执行。
  • A2A 客户端 (A2A Client): 一个消费 A2A 服务的应用程序或另一个代理。它向 A2A 服务器的 URL 发送请求（如 tasks/send）。
  • 任务 (Task): 中心的工作单元。客户端通过发送消息（tasks/send 或 tasks/sendSubscribe）来启动任务。任务具有唯一的 ID，并经历以下状态：submitted（已提交）、working（工作中）、input-required（需要输入）、completed（已完成）、failed（失败）、canceled（已取消）。
  • 消息 (Message): 表示客户端（role: "user"）和代理（role: "agent"）之间的通信轮次。消息包含 Parts（部件）。
  • 部件 (Part): Message 或 Artifact（工件）中的基本内容单元。可以是 TextPart（文本部件）、FilePart（文件部件，包含内联字节或 URI）或 DataPart（数据部件，用于结构化 JSON，例如表单）。
  • 工件 (Artifact): 表示代理在任务期间生成的输出（例如，生成的文件、最终的结构化数据）。工件也包含 Parts（部件）。
  • 流式传输 (Streaming): 对于长时间运行的任务，支持 streaming 功能的服务器可以使用 tasks/sendSubscribe。客户端接收服务器发送事件 (SSE)，其中包含 TaskStatusUpdateEvent（任务状态更新事件）或 TaskArtifactUpdateEvent（任务工件更新事件）消息，提供实时的进度。
  • 推送通知 (Push Notifications): 支持 pushNotifications 的服务器可以主动向客户端提供的 webhook URL 发送任务更新，该 URL 通过 tasks/pushNotification/set 配置。

模型上下文协议（MCP）采用客户端-主机-服务器架构，每个主机可以运行多个客户端实例。这种架构使用户能够跨应用程序集成AI功能，同时保持明确的安全边界和关注点隔离。MCP基于JSON-RPC构建，提供专注于客户端和服务器之间上下文交换和采样协调的有状态会话协议。

核心组件

graph LR
    subgraph "应用程序主机进程"
        H[主机]
        C1[客户端 1]
        C2[客户端 2]
        C3[客户端 3]
        H --> C1
        H --> C2
        H --> C3
    end

    subgraph "本地机器"
        S1[服务器 1<br>Files 和 Git]
        S2[服务器 2<br>数据库]
        R1[("本地<br>资源 A")]
// ...

主机

主机进程作为容器和协调器：

• 创建和管理多个客户端实例
• 控制客户端连接权限和生命周期
• 执行安全策略和同意要求
• 处理用户授权决策
• 协调AI/LLM集成和采样
• 管理跨客户端的上下文聚合

客户端

每个客户端由主机创建，并维护独立的服务器连接：

• 每个服务器建立一个有状态会话
• 处理协议协商和能力交换
• 双向路由协议消息
• 管理订阅和通知
• 维护服务器之间的安全边界

主机应用程序创建和管理多个客户端，每个客户端与特定服务器保持1:1关系。

服务器

服务器提供专门的上下文和功能：

协议修订版本：2025-03-26

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，它使 LLM 应用程序与外部数据源和工具之间能够无缝集成。无论您是构建 AI 驱动的 IDE、增强聊天界面，还是创建自定义 AI 工作流，MCP 都提供了一种标准化的方式来连接 LLM 与它们所需的上下文。

本规范基于 schema.ts 中的 TypeScript 模式，定义了权威的协议要求。

有关实现指南和示例，请访问 modelcontextprotocol.io。

概述

MCP 为应用程序提供了标准化的方式来：

• 与语言模型共享上下文信息
• 向 AI 系统公开工具和功能
• 构建可组合的集成和工作流

该协议使用 JSON-RPC 2.0 消息在以下组件之间建立通信：

• 主机（Hosts）：发起连接的 LLM 应用程序
• 客户端（Clients）：主机应用程序内的连接器
• 服务器（Servers）：提供上下文和功能的服务

MCP 部分受到 Language Server Protocol 的启发，后者标准化了如何在整个开发工具生态系统中添加对编程语言的支持。类似地，MCP 标准化了如何将额外的上下文和工具集成到 AI 应用程序的生态系统中。

关键细节

基础协议

• JSON-RPC 消息格式
• 有状态连接
• 服务器和客户端能力协商

功能

服务器向客户端提供以下任何功能：

• 资源（Resources）：供用户或 AI 模型使用的上下文和数据
• 提示（Prompts）：为用户提供的模板化消息和工作流
• 工具（Tools）：供 AI 模型执行的函数