当下的AI世界正处于一个关键节点，就像二战后的国际秩序重建。各家AI企业各自为政，形成了壁垒分明的"数字孤岛"。代理们无法顺畅对话，工具无法共享调用，用户被迫在多个平台间来回切换。
正是在这样的背景下，两个关键协议横空出世：谷歌主导的A2A（Agent-to-Agent）协议和Anthropic推出的MCP（Model Context Protocol）。这两个协议不是竞争关系，更像是构建未来AI生态系统的互补基石。
AI世界的WTO：打破数字壁垒
每个AI代理就像一个小国家，拥有独特的语言和规则。没有统一标准时，它们之间的沟通成本极高，信息交换困难。这正如二战后世界贸易混乱不堪的情况，最终促成了WTO的诞生。
现在，A2A协议好比AI世界的"维也纳外交公约"，规定了代理间沟通的基本规则。而MCP则像"外交官的情报系统"，确保每个代理能获取所需的外部资源和信息。
两者相辅相成：A2A解决"谁和谁说话"的问题，MCP解决"如何获取所需资源"的问题。
MCP与A2A：解析AI生态系统的两大支柱
A2A协议由谷歌主导，联合50多家科技巨头共同打造，包括Salesforce、SAP、MongoDB等。它主要关注的是代理间的互操作性，让不同供应商的AI代理能无缝协作。
从机制上看，A2A协议包含四个核心组件：
1. 能力发现 - Agent Card系统让代理能够发布自身能力与接口，方便其他代理发现并对接。
2. 任务管理 - 以Task为中心，管理任务的全生命周期，从创建到完成，支持长时间复杂任务。
3. 协作功能 - 代理间可传递上下文、指令和结果，形成协同网络。
4. 用户体验协商 - 根据用户界面能力动态协商内容呈现方式。
而MCP则专注于为代理提供工具和上下文的接入标准，打造了一个统一的"情报系统"，让代理能方便地调用外部资源。它就像AI世界的"USB-C接口"，让各种模型和工具通过一套标准协议对接。
AI代理协作的未来战场
随着这些开放协议的推广，我们能看到AI领域即将迎来质的变革。
以招聘场景为例，招聘经理只需在统一的Agent界面下达指令："寻找符合X城市、Y技能栈的候选人"。
背后，多个专业Agent通过A2A协议协同工作：有的连接招聘网站API，有的检索内部人才库，有的进行背景调查。它们利用MCP获取所需资源，最终将结果无缝汇总，甚至自动安排面试流程。
这种多Agent协作将重塑企业工作流程，提升效率，降低复杂性。从客户服务到供应链管理，从数据分析到创意创作，AI代理协作将创造出全新的可能性。
正如WTO打破了国际贸易壁垒，A2A和MCP也在逐步消除AI世界的数字关税，让不同公司的AI代理能真正实现"互联互通"。这不是简单技术演进，而是AI产业迈向成熟的关键一步。
就在人类世界各国竖起贸易壁垒、互相征收关税之际，AI世界却正在走向更开放、更协作的未来。这种对比令人深思。
未来已来，让我们拭目以待AI代理协作带来的颠覆性变革。
