Agent-to-Agent (A2A) und Modellkontextprotokoll (MCP) sind zwei der am häufigsten verwendeten KI -Protokolle, die in jüngster Zeit erhebliche Aufmerksamkeit erregt haben. Auf den ersten Blick könnte man denken, dass „A2A vs MCP“ entweder/oder eine Wahl ist, aber in Wirklichkeit stellen diese Protokolle unterschiedliche Herausforderungen an. In diesem Artikel wird erläutert, was A2A und MCP sind, verdeutlicht ihre unterschiedlichen Rollen in AI -Systemen und erklärt, wie sie sich gegenseitig ergänzen, um die Integration über Enterprise -AI -Workflows zu ermöglichen.
Was ist A2A (Agent-to-Agent)?
Agent2Agent (A2A) ist ein offenes Protokoll von Google, das standardisiert, wie KI -Agenten kommunizieren und zusammenarbeiten. Im Wesentlichen ermöglicht A2A unabhängige KI -Agenten, die von verschiedenen Anbietern erstellt oder auf verschiedenen Plattformen laufen können, um eine gemeinsame Sprache für die Zusammenarbeit zu bilden. Mit A2A können Agenten die Ziele austauschen, den Kontext teilen und auf sichere und strukturierte Weise Aktionen aufrufen. Das Protokoll wurde ausdrücklich ausgelegt, um Multi-Agent-Workflows zu ermöglichen, die sich über verschiedene Wolken, Anwendungen oder Dienste hinweg erstrecken. A2A basiert auf bekannten Webstandards wie HTTP, sodass es einfacher ist, es in vorhandene IT -Stapel zu integrieren.
Informationen zu den Funktionen des A2A -Protokolls finden Sie in diesem Artikel: Wie funktioniert A2A?
Was ist MCP (Modellkontextprotokoll)?
Das Modellkontextprotokoll (MCP) wurde von Anthropic (Muttergesellschaft von Claude) eingeführt, mit der AI -Agenten (oder LLMs) mit externen Instruments verbinden können. Wenn es bei A2A um die Kommunikation von Agent-zu-Agent geht, handelt es sich bei MCP um die Integration von Agent-to-Ressourcen. Es bietet KI -Modellen eine einheitliche, standardisierte Möglichkeit, auf verschiedene Datenquellen, Wissensbasis und Dienste zuzugreifen, die außerhalb der eigenen Parameter des Modells liegen. Aus diesem Grund wird es allgemein als „USB-C-Port“ für AI-Anwendungen bezeichnet. Zuvor mussten Entwickler benutzerdefinierte Integrationen für jedes neue Instrument oder jede neue Datenquelle schreiben (was zu einem Gewirr von einmaligen Anschlüssen führte). MCP ersetzt dies durch ein offenes Protokoll, so dass jeder konforme Daten-/Service-Connector mit jedem MCP-bewussten Agenten zusammenarbeiten kann.
Informationen zu den Funktionen von MCP finden Sie in diesem Artikel: Wie funktioniert MCP?
Für ein Video, das das MCP -Protokoll abdeckt, finden Sie darauf:
https://www.youtube.com/watch?v=lyfr7qusvss
A2A gegen MCP
Diese Tabelle fasst die differenzierten Rollen von A2A gegen MCP zusammen:
| Aspekt | A2A (Agent-to-Agent) | MCP (Modellkontextprotokoll) |
|---|---|---|
| Zweck | Verbindet und koordiniert mehrere Agenten (Agent ↔ Agent) | Verbindet Agenten mit externen Instruments/Daten (Agent ↔ Ressource). |
| Schlüsselfunktionalität | Aufgabendelegation zwischen Agenten; Kontext und Zielaustausch | Werkzeug- und Datenintegration; Bietet den Agenten Echtzeitkontext |
| Erstellt von | Google (Open Spec mit Partnern beitragen) | Anthropisch (Open Spec bei Adoption mit mehreren Anbietern) |
| Unterstützung für Ökosysteme | Microsoft (Azure AI Foundry, Copilot Studio), Google, Atlassian, Salesforce, Servicenow usw. | Microsoft (Copilot Studio), Google, Openai, Anthropic (Claude), Atlassian usw. |
| Konzentriert sich auf | Kommunikation zwischen Agent: Sicherheit, Vertrauen und Interoperabilität, wenn Agenten zusammenarbeiten. | Erweiterbarkeit der Agenten: Einheitlicher Zugriff auf Datenquellen und Instruments, die einen aktuellen Kontext für den Agenten aufrechterhalten. |
| Analogie | Protokoll für Gespräche und Teamarbeit zwischen KI -Agenten. | Universeller Stecker zum Anschließen einer KI mit allen von es benötigten Daten/Instruments. |
Schlüsselunterschiede
A2A und MCP arbeiten in verschiedenen Bereichen der AI -Architektur. Hier ist eine kurze Aufschlüsselung der 3 Hauptunterschiede zwischen ihnen:
- Interaktionsbereich: A2A verbindet Agenten miteinander. Andererseits verbindet MCP Agenten mit externen Instruments und Daten. Google positioniert A2A als standardmäßige Zusammenarbeit mit Agenten, während sich die MCP von Claude auf Brückenagenten mit externen Diensten konzentriert.
- Hauptfunktion: A2A kümmert sich um Kommunikation, Aufgabendelegation und Staatsteilung zwischen Agenten. MCP vermittelt einzelne Agenten mit Funktionen, indem sie sie über eine einheitliche, tool-basierte Schnittstelle mit externen Ressourcen verbinden.
- Designprinzipien: A2A basiert auf HTTP/JSON -Requirements und unterstützt Agent Discovery und sichere Delegation. MCP verwendet JSON-RPC und betont die Toolregistrierung, den Datenzugriff und die Echtzeit-Kontext-Fütterung. A2A sieht Agenten als Gleichaltrige und MCP sieht Instruments als Callable Companies.
Wie sie unabhängig arbeiten
A2a allein: Stellen Sie sich ein Unternehmen mit spezialisierten KI -Agenten in Domänen wie Finanzen, Advertising und Planung vor. Ein Grasp -Agent kann Aufgaben wie Budgetierung oder Zeitleistenplanung an andere mit A2A delegieren. Jeder Agent trägt die Ergebnisse durch ein gemeinsames Protokoll zurück. Ohne MCP stützt sich jeder Agent jedoch nur auf sein internes Wissen oder fest verdrahtete Verbindungen.
MCP allein: Stellen Sie sich einen Assist Chatbot vor, der mit Dwell -Systemen wie Produktdatenbanken, Versand -APIs und Wissensbasis mit MCP verbunden ist. Dieses Setup macht den Agenten in Echtzeit dynamisch bewusst und umsetzbar. Auch ohne A2A verwandelt MCP es in einen Werkzeugreiz, reaktionsschnell. Es kann jedoch nicht über mehrere Agenten hinweg koordinieren, um komplexe oder mehrstufige Probleme zu lösen.
Unabhängig voneinander bringen beide Protokolle einen klaren Wert. A2A ermöglicht die modulare Teamarbeit, während MCP es Agenten ermöglicht, externe Funktionen zu haben.
Integration (besser zusammen)
In modernen Genai -Systemen arbeiten A2A und MCP häufig zusammen, um eine intelligente Orchestrierung zu ermöglichen:
- Geschichtete Zusammenarbeit: Stellen Sie sich MCP als Grundlage für Instruments und Datenzugriff und A2A als die Koordinationsschicht vor, die Aufgaben zwischen Agenten delegiert. In einem Beispiel für Lieferketten holen Agenten Bestandsdaten, behandeln die Beschaffung und verwalten die Lieferung mit MCP, während A2A es ihnen ermöglicht, Aufgaben und Ergebnisse zu teilen.
- Einheitliche Entwicklungserfahrung: Microsoft Copilot Studio zeigt diese Integration. Entwickler können MCP -Instruments und Hyperlink -Agent -Workflows über A2A in einer Schnittstelle registrieren. A2A behandelt den Fluss und MCP übernimmt die Funktion.
Missverständnisse
Trotz ihrer Herkunft in verschiedenen Orgs sollte A2A gegen MCP nicht existieren, da sie keine konkurrierenden Requirements sind:
- Unterschiedliche Probleme: A2A ist für die Kommunikation gedacht, während MCP für die Ausführung dient. Sie arbeiten auf separaten Protokollschichten.
- Komplementärfunktionen: A2A ermöglicht die Aufgabe der Aufgabe zwischen Agenten. MCP lässt jeden Agenten Instruments verwenden.
- Branchenweite Ausrichtung: Microsoft integriert A2A in Copilot und registriert MCP -Instruments. Anthropic Open Sourced MCP und Backs A2A Adoption.
- Keine Hierarchie von Bedeutung: Beide lösen entscheidende Herausforderungen. A2A ohne MCP führt zu ahnungslosen Agenten; MCP ohne A2A schafft isolierte Mittel.
Die Eigentümer der beiden Requirements (Google und Anthropic) versuchen aktiv, die Integration beider Requirements in Unternehmens -KI -Workflows zu fördern. Verwenden von beiden Mitteln Gebäudebereiche Systeme, die in der Lage sind, sich anzupassen und zu skalieren.
Ergänzende Stärken
Die beiden Protokolle zeichnen sich aus, um einen bestimmten Workflow zu bearbeiten. Aber wenn sie zusammen verwendet werden, machen sie sich gegenseitig aus:
- Interoperabilität + Erweiterbarkeit: A2A verbindet Agenten über Systeme hinweg. MCP macht jeden Agenten ausdehnbar. Zusammen erzeugen sie modulare, versatile Ökosysteme.
- Spezialisierung + Zusammenarbeit: Agenten können sich spezialisieren und immer noch zusammenarbeiten. MCP gibt ihnen die Instruments, während A2A es ihnen ermöglicht, die Arbeitsbelastung zu teilen.
- Echtzeitanpassung: MCP liefert einen neuen Kontext, während A2A die Aufgaben umleitet, wenn sich die Bedingungen ändern. Systeme werden belastbar und reaktionsschnell.
- Governance + Beobachtbarkeit: MCP regelt den Zugriff auf den Instrument, während A2A Interaktionen regiert. Zusammen bieten sie Rückverfolgbarkeit, Einhaltung und Kontrolle.
Gemeinsam bringen sie Intelligenz und Interoperabilität in generative KI -Systeme.
Abschluss
A2A und MCP sind keine Silos, sie sind synergistische Requirements. Jeder löst ein separates Drawback. Aber wenn sie kombiniert sind, befähigen sie Agenten, zu kommunizieren (A2A) und mit dem realen Kontext (MCP).
Microsoft -CEO Satya Nadella sagte es am besten:
„Offene Protokolle wie A2A und MCP sind entscheidend, um das Agenten -Net zu ermöglichen.
In der Zukunft von Genai geht es nicht darum, ein Protokoll über ein anderes auszuwählen. Es geht darum, Wege zu finden, um sie für unsere Workflows zu verflechten. Gemeinsam legen sie den Grundstein für intelligente Systeme der nächsten Era, die interoperabel und Werkzeugbewusstsein sind.
Häufig gestellte Fragen
A. A2A verbindet mehrere KI-Agenten mit der Kommunikation und Delegierung von Aufgaben, während MCP einen Agenten mit Instruments und Datenquellen für die reale Funktionalität verbindet.
A. Ja, sie sind so konzipiert, dass sie sich gegenseitig ergänzen. A2A kümmert sich um die Koordination zwischen Agenten, und MCP bietet Werkzeug- und Datenzugriff.
A. A2A wurde von Google, MCP von Anthropic entwickelt, und beide sind offene Protokolle, die von Unternehmen wie Microsoft und OpenAI übernommen wurden.
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