MCP（Model Context Protocol）的热度还未消散，新的 Agent 接口标准 A2A（Agent2Agent）又悄然登场。

就在上周，Google 在 Cloud Next 大会上正式推出了 Agent2Agent（A2A）开放协议。简单来说，A2A 旨在为 Agent 之间的通信提供一个开放标准，促进不同 Agent 之间的协作与交互。

目前，AI 领域有三大巨头在 Agent 生态中积极布局：

• Anthropic：推出了 MCP，旨在标准化 AI 大模型与外部工具和数据源的交互。

• Google：推出了 A2A，专注于 Agent 之间的通信和协作。

• OpenAI：早在2023年就推出了 Function Calling，为大模型提供了工具调用功能。

这三大巨头的举措，仿佛是在为 AI Agent 的发展铺设一条从个体到集体的进化之路。从大模型本身，到为大模型添加工具调用功能，再到大模型与工具的交互标准，最后到 AI Agent 之间的通信协议，这一系列的发展就像是为一个聪明的大脑逐步武装四肢，赋予多种能力，最终使其能够协作完成复杂任务，形成一个高效的团队。

接下来，我们对 MCP、A2A 和 Function Calling 进行全面的解读与对比，探讨它们之间的具体区别以及如何实现合作。

一、Function Calling：直接但缺乏扩展性

Function Calling 是由 OpenAI 等公司推动的一种技术，它允许大语言模型（LLM）通过自然语言指令与外部工具和服务进行交互，从而将自然语言转换为具体的 API 调用。这一技术解决了大语言模型在训练完成后知识更新停滞的问题，使大模型能够获取实时信息，比如：当前的天气、股市收盘点数等。

第一、工作原理

Function Calling 的工作原理可以通过以下4个步骤来理解：

1、识别需求：大模型识别出用户的问题需要调用外部 API 来获取实时信息。比如：用户询问“今天北京的天气如何？”大模型会识别出这是一个关于实时天气的问题。

2、选择函数：大模型从可用的函数库中选择合适的函数。在这个例子中，大模型会选择 get_current_weather 函数。

3、准备参数：大模型准备调用函数所需的参数。例如：

{  
  "location": "北京", 
   "unit": "celsius"
}

3、调用函数：AI 应用使用这些参数调用实际的天气 API，获取北京的实时天气数据。

4、整合回答：大模型将获取的数据整合成一个完整的回答，比如：“根据最新数据，北京今天的天气晴朗，当前温度23°C，湿度45%，微风。今天的最高温度预计为26°C，最低温度为18°C。”

第二、对开发者的好处

对于开发者来说，使用 LLM 的 Function Calling 入门相对容易。开发者只需按照 API 的要求定义函数规格（通常是 JSON 格式），并将其随 Prompt 请求发送给大模型。大模型会根据需要调用这些函数，整个逻辑相当直观。因此，对于单一大模型、少量功能的简单应用，Function Calling 的实现非常直接，几乎可以“一键”将大模型输出对接到代码逻辑中。

第三、局限性

然而，Function Calling 也有一些局限性：

• 缺乏跨大模型的一致性：每个 LLM 供应商的接口格式略有差异，这使得开发者在支持多个大模型时需要为不同的 API 做适配，或者使用额外的框架来处理这些差异。

• 平台依赖性：Function Calling 通常依赖于特定的平台或框架，这限制了其在不同环境中的通用性。

• 扩展性有限：虽然 Function Calling 能够解决特定问题，但在面对更复杂的任务时，其扩展性可能会受到限制。开发者可能需要为每个新功能编写新的函数，并确保这些函数与模型的交互逻辑兼容。

第四、总结

Function Calling 是一种强大的工具，它为大语言模型提供了与外部工具和服务交互的能力，从而解决了大模型知识更新停滞的问题。然而，它的局限性在于缺乏跨模型的一致性和平台依赖性。尽管如此，Function Calling 仍然是一个重要的技术，尤其是在需要快速实现特定功能时。未来，随着技术的不断发展，我们期待看到更多能够克服这些局限性的解决方案。

二、MCP：构建 AI 应用与外部工具的桥梁

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 公司提出的一种协议，旨在解决不同大语言模型（LLM）与不同外部工具集成的标准化问题。通过MCP，开发者能够以一种统一的方式将各种数据源和工具连接到 AI 大模型，从而提升大模型的实用性和灵活性。

目前，MCP 生态已经得到了广泛的支持，包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列、DeepSeek、阿里的通义系列以及 Anysphere 的 Cursor 等主流模型均已接入 MCP 生态。

第一、MCP 的架构设计

MCP 采用了客户端-服务器架构，主要包括以下几个核心组件：

1、MCP 主机（Hosts）

• 角色：这是需要访问数据的程序，例如Claude Desktop、各种IDE或AI工具。
• 功能：它们是MCP生态系统的入口点，负责向用户提供AI功能，并作为用户与AI模型之间的桥梁。

2、MCP 客户端（Clients）

• 角色：这些是协议客户端，负责维持与 MCP 服务器的1:1连接。
• 功能：它们处理通信细节，确保主机和服务器之间的数据传输顺畅，从而实现高效的数据交互。

3、MCP 服务器（Servers）

• 角色：这些是轻量级程序，每个服务器都通过标准化的 Model Context Protocol 暴露特定功能。
• 功能：服务器是 MCP 的核心，它们连接 AI 大模型与实际数据源，使模型能够访问和操作数据。

4、数据源

• 本地数据源：包括您计算机上的文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全地访问这些资源。
• 远程服务：通过互联网可用的外部系统（比如：通过 API），MCP 服务器可以连接这些系统，从而扩展模型的能力。

第二、MCP 的优势

• 统一性：MCP 提供了一个统一的协议标准，使得不同 AI 大模型能够以一致的方式连接到各种数据源和工具，从而避免了平台依赖性问题。

• 安全性：通过 MCP，数据的传输和访问过程更加安全，敏感数据可以保留在本地，无需全部上传到云端。

• 灵活性：MCP 支持多种数据源和工具的连接，无论是本地资源还是远程服务，都可以轻松集成到AI 应用中。

• 生态丰富：MCP 生态已经得到了广泛的支持，开发者可以利用现有的MCP服务器和工具，快速构建和部署AI应用。

第三、总结

MCP 通过其客户端-服务器架构和标准化的协议，为 AI 大模型与外部工具和数据源的集成提供了一个高效、安全且灵活的解决方案。它不仅解决了不同大模型与工具之间的兼容性问题，还为开发者提供了一个丰富的生态系统，使得AI应用的开发和部署变得更加简单和高效。

三、A2A：助力 Agent 间的通信与协同

谷歌最新推出的 A2A（Agent2Agent）开放协议，专注于解决不同 Agent 之间的通信和协同问题，旨在构建一个更加灵活和高效的多 Agent 系统。

要深入理解A2A协议，我们首先需要掌握几个关键概念：

第一、关键概念

A2A Client：类似于点餐的顾客，负责向 A2A Server 发送请求，启动任务。

A2A Server：类似于餐厅的服务员和厨师团队，负责处理请求并返回响应，告知任务的状态。

任务状态：任务在执行过程中可能会经历多个状态，比如：已提交、处理中、需要输入等，最终完成或失败。

第二、典型工作流程

A2A 协议的典型工作流程可以分为以下几个步骤：

1、请求发送：A2A Client 向 A2A Server 发送请求，启动一个任务。这个请求包含了任务的详细信息和所需的操作。

2、请求处理：A2A Server 接收到请求后，开始处理任务，并返回一个初始响应，告知任务的当前状态。

3、状态更新：任务在执行过程中会经历多个状态变化。A2A Server 会定期更新任务状态，并将这些状态信息反馈给 A2A Client。

4、任务完成或失败：任务最终会完成或失败。A2A Server 会将最终结果返回给 A2A Client，告知任务的执行结果。

第三、A2A 的优势

• 灵活性：A2A 协议允许不同 Agent 之间的动态通信和协同，使得系统能够灵活应对各种复杂任务。

• 扩展性：通过标准化的通信机制，A2A 协议支持多 Agent 系统的扩展，可以轻松添加新的 Agent 或服务。

• 任务管理：A2A 协议提供了丰富的任务状态管理功能，使得任务的执行过程更加透明和可控。

• 协同能力：A2A 协议促进了 Agent 之间的协作，使得多个 Agent 可以共同完成复杂的任务，提高系统的整体效率。

第四、总结

A2A 协议通过其灵活的通信机制和强大的任务管理功能，为不同 Agent 之间的协同工作提供了一个高效、透明的解决方案。它不仅解决了 Agent 之间的通信问题，还提升了多 Agent 系统的整体性能和扩展性。随着技术的不断发展，A2A 协议有望在更多领域得到广泛应用，推动 AI 技术的发展。

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