智能体开发中A2A 与 MCP 协议如何融合？坑在哪？

随着大模型走入应用前线，单一智能体已难以满足复杂任务的需求。越来越多的系统开始采用多智能体架构，让多个 AI 协同处理任务、调用工具、交换数据。问题也随之而来：不同智能体之间如何通信？如何统一调用工具接口？传统做法依赖“胶水代码”拼凑逻辑，不仅效率低、难维护，还无法支撑大规模协作。

为此，谷歌推出了 A2A 协议（Agent-to-Agent），标准化智能体之间的通信；Anthropic 提出了 MCP 协议（Model Context Protocol），用于统一工具和数据访问方式。论文所做的，正是首次系统性地分析这两种协议的整合效果：它们能否构建起多智能体时代的“底层协议栈”？这不仅是一次技术整合，更是对未来智能体生态能否走向开放、标准、可持续的关键探索。

1. A2A 与 MCP 各司其职

要理解多智能体系统如何“协作”，我们先来看这两个协议到底解决什么问题。

1.1 A2A：让智能体之间有「共同语言」

A2A（Agent-to-Agent Protocol）由谷歌提出，目标是让智能体之间能够标准化地发现彼此、交换任务、反馈结果，就像不同操作系统之间通过 HTTP 传输网页一样简单。具体可参考前文一文看懂Google的A2A协议以及与MCP的区别。

A2A 做了几件关键的事情：

• 能力描述：每个智能体暴露 /.well-known/agent.json，声明自己能做什么。
• 任务生命周期管理：从任务 submitted 到 completed，每一步都标准化，便于监控与重试。
• 流式更新：任务执行过程可通过 Webhook 或 SSE 实时反馈状态，尤其适用于耗时任务。
• 多模态体验协商：支持智能体之间就返回格式（文字、图像、结构化数据）达成一致。

一句话，A2A 让“多个智能体合作干活”这件事，从“靠人吼”变成了“靠协议说话”。

1.2 MCP：让工具和上下文接入更简单

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 主导提出的另一类协议，专注于让智能体能够顺畅地访问工具、数据和任务上下文，并支持工作流自动化。具体可参考前文一文读懂 MCP！大模型如何用它连接世界，打造更智能的 AI Agent？。

它主要包括三类能力：

• 工具调用：统一接口 tools/call，智能体可通过 JSON Schema 了解工具如何调用。
• 资源访问：包括文件、数据库、网页等上下文的读取与订阅，方便 LLM 获取最新数据。
• 提示模板化：工作流可以用 prompt 模板封装，便于复用与组合。
• 安全机制：基于 JSON-RPC 2.0 + OAuth 2.1，确保访问权限、审计追踪、用户同意。

MCP 的定位更像是“操作系统里的系统调用接口”：让智能体以统一、安全的方式调用各种外部能力。

1.3 各司其职，互为补足

可以简单理解为：

• A2A 管“人与人”怎么协作
• MCP 管“人怎么用工具”

但现实世界中，智能体合作时经常需要同时做这两件事。例如：A 让 B 执行任务，B 又调用了某个 PDF 阅读器工具。这就要求 A2A 和 MCP 必须“拼接起来”，否则任务协同就断链。

还是来个表格全面对比可能更清晰一些！

2. 融合：优势与坑

将 A2A 与 MCP 联合使用，初衷是好的：前者解决智能体之间的协作语言，后者打通上下文与工具调用。如果能完美整合，就像构建了一个“多智能体的操作系统”。但理想丰满，现实很骨感。

2.1 优势：多智能体系统终于像个「平台」了

1. 跨平台协同更容易不同厂商、不同模型架构的智能体，基于 A2A 协议可以互相识别、调度任务，而 MCP 则统一了工具接口。这意味着一个大模型团队能复用另一个团队的工具和服务，实现模块级合作。
2. 即插即用，敏捷开发智能体能力或工具可以单独热插拔，只要遵循协议规范，无需频繁重写集成代码。产品迭代速度大幅加快。
3. 可扩展性强，易于负载均衡随着业务规模扩大，只需按需部署更多智能体节点即可，不影响系统整体架构，便于实现微服务化。
4. 高可用和容错某个智能体或工具故障时，可以基于协议实现任务转发与容灾恢复，增强鲁棒性。

2.2 坑：理想融合背后有「协议摩擦」

1. 语义匹配难A2A 的任务描述可能很“泛”，而 MCP 的工具接口又很“细”。中间如何完成语义桥接？**任务意图如何精准地转化为工具调用？**目前仍依赖手动适配或 prompt 工程，缺少中间层自动翻译机制。
2. 性能损耗不可忽视将 MCP 响应通过 A2A 返回，需经过层层封装与解包，协议嵌套带来的通信延迟与复杂性显著上升，尤其在链式调用中问题更突出。
3. 调试复杂，定位困难一次任务可能横跨多个智能体、调用多个工具。一旦结果不对，开发者需要穿越多个日志系统逐层排查，定位代价非常高。
4. 治理策略无法覆盖全链路当前 A2A 和 MCP 各自有安全机制，但尚无统一治理引擎可以控制任务转发、数据合规、身份认证等跨协议行为。治理逻辑往往散落在中间件或外部系统中，存在安全盲区。

总结来说，A2A 与 MCP 的整合确实为构建通用多智能体平台打下了基础，但真正落地仍面临性能、语义与治理等系统性难题。这也成为本文提出未来研究方向的出发点。

3. 架构模式：集成点和难点

集成 A2A 和 MCP 需要弥合其不同范围的架构选择。

1. 模式 1：A2A 代理在内部利用 MCP（主要模式），一个 A2A 服务器代理在内部使用 MCP。

集成洞察：此模式使事物保持清晰分离，但如果许多 A2A 代理需要相同的 MCP 工具，可能会导致重复工作。 此外，A2A 客户端无法直接看到远程代理使用哪些 MCP 工具，仅依赖于 A2A 技能描述，这可能很模糊。

1. 模式 2：通过 A2A 代理卡暴露 MCP 工具，A2A 技能直接代表 MCP 工具。

集成洞察：这使得工具通过 A2A 更易于发现，但会产生语义不匹配。 A2A 的技能格式不如 MCP 的工具格式（inputSchema）详细。 试图基于可能不清晰的文本描述将 A2A 任务细节与 MCP 工具输入可靠匹配是一个主要的难点和潜在错误点 。

1. 模式 3：A2A 用于工具编排（替代/边缘情况），直接使用 A2A 处理复杂的“工具”。

集成洞察：这利用了 A2A 处理长时间任务的优势，但绕过了 MCP 对标准工具交互的特定关注，可能导致整个系统的工具处理不一致。

编排层：无论采用何种模式，有效的集成通常需要一个编排层 。该层充当关键中心，将目标转换为 A2A 任务，将任务匹配到代理及其 MCP 能力，管理通信，处理跨协议错误，并组合结果。 设计这种协调逻辑，也许使用一个专用的协调器代理，对于实用的 A2A+MCP 系统至关重要且具有挑战性 。

4. 智能体市场？

A2A + MCP 不只是技术协议，更可能是构建开放智能体生态市场的基石。设想一下未来的场景：你在调用一个 LLM 时，它背后可能调动的是某家第三方的搜索智能体、OCR 工具、法律助手，甚至链式组合一个“代做 PPT 套件”。每个智能体都是一个“服务节点”，提供可复用的 AI 能力——像现在的 App Store，只不过主角从 App 变成了 Agent。这正是**“智能体即服务”（Agent-as-a-Service）**的愿景，而 A2A 与 MCP 正好提供了“注册+发现+调用+结果返回”的全流程能力。

🚀 一旦市场打开，好处显而易见： 能力流通：小团队也能贡献智能体组件，插入产业链。 价格透明：任务按调用次数、响应时间、资源消耗自动计费，构建“智能体经济”。 组合创新：用户可像拼积木一样构建自己的 Agent Workflow，大模型使用门槛大大降低。

🧨 但风险也很真实，且不可忽视：

• 安全隐患：假冒智能体泛滥 没有可信身份验证机制，很容易出现“钓鱼智能体”滥用用户数据或返回恶意结果。
• 服务质量难评估 用户很难知道一个智能体是否专业、稳定，市场缺乏可量化的声誉与评分体系。
• 数据合规挑战巨大 一旦涉及跨境智能体协作，如何确保符合 GDPR、CCPA、数据主权等多国法规，几乎是个“监管黑洞”。
• 经济模型尚未成熟 如何定价？如何分账？如果一个任务串联 5 个智能体，哪个智能体优先分润？这些基础机制尚未形成标准。

一句话总结：

智能体市场不是想象不到，而是还缺少几个关键部件：可信身份系统、服务信誉机制、合规执行框架。

最后

论文原文：https://arxiv.org/pdf/2505.03864

参考资料

[1]

graphrag-server: https://github.com/KylinMountain/graphrag-server

[2]

markify: https://github.com/KylinMountain/markify