## 464｜AI如何在一起组队打怪，一文看懂MCP和A2A两大热门技术

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关注AI进展的同学，最近一定常看到两个英文缩写，一个是MCP，另一个是A2A。听起来是不是有点高大上，但其实这两者都是为了让AI智能体表现得更聪明、更靠谱的技术分支。我看到有些短视频在讨论“MCP和A2A哪种技术更厉害”，其实这两种技术有着很明显的区别，放在一起比较其实并没有可比性。今天我就来简单直白地聊聊它们的不同之处。

假设我们要准备一场丰盛的晚餐，光靠一个人可不行。于是我们按晚餐的整体规划，搭建了一个“厨师团队”。比如，今天我们要做川菜，那么小王负责规划菜单，确保符合正宗川菜的标准；小李负责去市场采购食材，确保不超预算；小刘负责洗菜和做凉菜；小赵负责掌勺炒菜；最后小孙负责摆盘和上菜。

在这个过程中，小王作为“总策划”，会把任务拆解成规划、采购、清洗、烹饪、上菜等步骤，然后把每个环节交给最擅长的人去完成。

在这个过程中，每个厨师各司其职，但又需要密切配合，毕竟每个环节所需的技能都完全不同。比如，小李负责采购环节，除了要根据小王的菜单把菜品拆解成具体的原材料，像“麻婆豆腐”就需要采购豆腐、葱姜蒜、花椒等，且还要具备比价和预算计算的能力，确保整个采购过程不超预算。

一旦小李完成了采购，所有的原材料就交给小刘处理。小刘擅长清洗和切菜这些基本功，保证每样食材都干净利落。最终，一桌菜肴能准时上桌，这种团队高效协作的方式，肯定比一个大厨单打独斗的效率要高得多。

这个例子里，实际上就是MCP技术的核心思想。只不过在AI的世界里，每个环节的完成并不是靠人类厨师，而是由AI智能体来完成。MCP强调的并不是让一个AI单独承担所有任务，而是把任务拆解给多个专注不同领域的AI智能体，通过事先的规划和协调，让它们像一个团队一样协同工作。

从技术角度来说，MCP是一种多智能体协同架构，它定义了一套标准机制，让一个AI智能体可以快速调用外部工具、数据或者其他AI智能体来解决自己难以完成的复杂问题。就像负责规划的AI智能体提出需求后，MCP协议会根据请求的类型，把任务分发给合适的工具或助手去处理。

也有不少文章把MCP协议比作现在的Type-C接口，它非常标准和通用。从笔记本手机到电动牙刷，几乎所有设备都能用一根数据线进行充电，方便快捷。

现在，MCP的概念已经逐渐被更多的AI应用所采用。其实，前两年，多智能体协作的应用就已经有所萌芽。例如，去年我介绍过的清华大学紫荆医院，里面就有AI导诊、AI护士分诊和AI医生诊断，这些其实就是多智能体协作的应用。只不过这次，主导开发MCP协议的是 Anthropic 公司——也就是做出Claude大模型的那家，他们专门为规范AI智能体如何调用外部工具和数据，推出了这个协议。

目前，国内的很多大厂也纷纷推出了MCP服务，从阿里云到火山，都提供了一些现成的工具供AI智能体调用。比如最近一周大火的扣子空间，它也上线了MCP工具箱，工具箱里第一个工具就是“高德地图”。这就说明，如果你要做一个跟地理位置或旅行行程相关的产品，可以直接调用高德地图的数据接口，这样就更加靠谱，而不是让AI自己随意发挥。

当然，要看一个技术公司是不是被认可，其实看它的竞争对手的态度就可以了。克劳德的死对手就是OpenAI了，今年ChatGPT也在探索类似的思路，例如可以用插件来访问网络、运行代码等等，当然，更重要的是ChatGPT表示也支持MCP协议，这意味着这个协议在未来的AI发展中将发挥更大的作用。

刚才我们说了，MCP就像在一个工作任务中，调用不同的工具和能力来完成，类似于厨房里分工合作做一顿晚餐。那么A2A又是什么呢？我们可以想象另一个场景：你所在的公司有多个部门，每个部门都有自己的软件系统。例如，销售部门用 CRM，财务部门用 ERP，客服部门用智能客服工单系统。过去，这些系统之间是各自独立的，数据也不会互通。你经常需要在不同系统之间来回复制粘贴，特别麻烦。

但现在公司推出了一套新方案，每个系统里都有一个强大的AI助手，而且它们之间建立了一套统一的通信协议。当销售部门的AI收到一个大订单时，它会直接通过这个协议通知财务AI，让它记账和开票；然后财务AI再通知仓储系统的 AI，安排发货并跟踪物流，最后还会提醒客服部门的AI做好后续跟进。

所有这些沟通和协作，都是AI和AI之间的主动和私下沟通，最后我们人类只需要点头确认一下，整个流程就能顺利流转。这样不同部门的AI助手既各司其职，又能彼此配合。这就是A2A技术的核心——让不同平台、不同岗位的AI智能体，能够互相通信协作，突破信息孤岛，完成跨系统的复杂任务。

这就像以前我们只能在QQ上和单个好友一对一聊天，现在，可以把你的QQ好友、微信好友、企微好友、钉钉好友、小红书好友都拉到一个群聊里，一起完成任务。

其实，这套协议最关注的，就是AI和AI之间怎么沟通。2025年4月，谷歌率先发布了开源的Agent-to-Agent（A2A）协议，并宣布已有50多家知名企业参与制定。这套协议提供了一套标准，规定了不同AI智能体之间如何发现对方、交流信息、委派任务等。即使这些AI是由不同公司开发的，它们依然可以通过共同的语言来理解彼此的请求，并执行相应的操作。

所以，从理论上讲，一个AI可以通过这种协议直接向另一个AI请求帮助，就像人类找一个擅长某个技能的同事来合作完成任务，而不仅仅像MCP那样只是调用工具。

无论是MCP还是A2A，这两项技术都能大幅提升我们现在AI的能力，但任何技术都有两面性，背后也会有一些风险。

对于MCP来说，其中一个风险就是，“AI调用外部工具”可能会涉及到数据隐私或版权问题。举个例子，如果你让你的AI助手帮你整理客户资料，而AI通过MCP机制调用了某个外部的CRM系统或者通用大模型的API来完成任务，乍看之下没有什么问题，但你的信息和数据可能在不知情的情况下流转到外部服务商手中。

另外，如果MCP直接调用外部服务，假设你需要生成一张图片，如果外部设计工具调用了有版权的素材，那么这就增加了数据风险和版权问题。

对于A2A来说，一个比较大的隐患，就是责任模糊，这点我们人类特别熟悉。假设有一个场景，我们让AI帮我们订一个从北京到香港的航班和酒店套餐，预算不能超过1万块钱。

通过A2A机制，可能有几个AI智能体在各自负责不同环节的工作。例如，一个AI专门负责搜索航班，另一个负责预订航班，再有一个负责预订酒店，还有一个负责财务支付。如果整个过程中，最后发现AI超预算，用了1 万5预订了套餐，那这时候，我们到底应该追责哪个AI智能体，或者是哪个具体平台呢？

所以，不管是MCP还是A2A，这两项技术背后都有一个相似的问题，那就是我们人类用户可能会逐渐失去对任务执行过程的精准掌控。随着AI能力越来越强，普通用户可能不得不适应AI创造出来的新工作模式，最终变成任务的“看客”，而不再是直接参与者。

当然，技术上也有一些局限性，比如大量AI之间的信息交换，意味着需要投入更多的算力资源。这两个技术现在虽然已经开始快速落地，但还没有真正进入企业的生产流程。未来如果规模扩大，可能会面临成本急剧上升和用户体验下降的尴尬局面。

最后，从这两个火热的技术名词，我们可以看出今年AI发展的一个大趋势，那就是技术并不是越复杂越好，而是要尽量降低难度，让AI服务变得更加标准化。

对于咱们同学来说，也可以想象一下，如果自己能指挥一个非常强大的AI工具小分队，那我们要让这个小分队去攻打什么目标呢？在这个时代，“知道让AI做什么”要比“知道AI如何做”更重要得多。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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