谷歌A2A智能体交互协议是什么？A2A和MCP有什么关系？

今日，谷歌正式发布名为Agent2Agent（简称A2A）的智能体互操作协议，并与Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG、Workday等50余家科技企业达成合作，旨在将A2A打造为智能体交互领域的通用标准。此举被业界视为AI生态竞争的关键布局，其战略意义可追溯至10年前谷歌发布Kubernetes时对容器化技术的定义权争夺。

当前科技巨头正通过协议标准构建生态壁垒。若A2A成为事实标准，其基于谷歌业务逻辑的设计或将主导大型语言模型（LLM）生态入口——尽管LLM本身非终极目标，但掌握智能体通信标准意味着掌握AI时代的基础设施。微软等企业若不参与，可能面临被动接受谷歌方案或另起炉灶的抉择。

与模型上下文协议（MCP）形成互补的A2A，聚焦智能体协作层。MCP作为连接LLM与工具、数据的标准化接口，简化了智能体调用外部资源的过程;而A2A则专注于应用层协作，使智能体以“主体”身份而非工具身份交互。谷歌期望A2A成为MCP的延伸，通过开放协作推动智能体生态发展。

以汽车修理场景为例:MCP负责将AI智能体与千斤顶、扳手等工具连接，实现“升高平台2米”等结构化指令;A2A则支持智能体间自然语言协作，如用户描述“车辆异响”后，智能体可追问“漏液持续多久”，并与零件供应商智能体协同。这种分工使AI系统能像人类团队般实时沟通、动态调整计划。

技术层面，A2A协议定义了四大核心能力:通过“Agent Card”JSON文件公开能力、基于任务对象的生命周期管理、支持上下文传递的消息协作，以及基于内容类型的用户体验协商。例如，招聘智能体可自主寻找符合条件的候选人，与其他智能体协作完成面试安排与背景调查，最终生成包含图像、文本等格式的成果物。

市场竞争方面，A2A需直面Cisco、LangChain等企业主导的AGNTCY协议，以及微软AutoGen框架等挑战。但谷歌强调开放合作，其合作名单涵盖云服务、开发框架、数据库、CRM等领域的头部企业，展现出构建跨领域生态的野心。

长远来看，A2A的推出印证了AI工具碎片化趋势。Salesforce、Workday等企业将各自发展垂直领域智能体，而A2A的协议标准则成为这些智能体协同工作的“通用语言”。在数十亿定制化智能体与工具型智能体共存的未来，开放性与互操作性将成为决定AI落地成效的关键。谷歌此举不仅为智能体协作提供基础设施，更试图重新定义AI时代的协作范式。