在2025年4月10日，AI代理技術的發展正快速推進，特別是針對企業應用的互操作性和數據訪問挑戰。Anthropic的模型上下文協議（MCP）和Google的Agent2Agent（A2A）協議成為焦點，旨在標準化AI代理的交互和數據整合。本文將詳細探討這兩個協議的起源、特點、比較及其對企業AI的潛在影響，基於近期公開信息進行分析。
MCP：連接AI與數據的標準化框架
MCP由Anthropic於2024年11月推出，是一項開放標準，旨在解決AI模型與數據源隔離的問題。研究顯示，AI助手的主流採用需要高效訪問內容庫、業務工具和開發環境的數據，而MCP提供了一個通用的協議，取代碎片化的整合方法。
關鍵特點
- 開放標準：MCP是開源項目，鼓勵業界合作，促進廣泛採用。官方文檔顯示，開發者可以貢獻代碼，參與社區討論(MCP GitHub)。
- 客戶端-伺服器架構：MCP使用安全雙向連接，開發者可建立MCP伺服器暴露數據源，AI應用作為客戶端連接這些伺服器。據Anthropic公告，這簡化了數據訪問。
- 解決"MxN"問題：MCP解決了多個AI模型（M）與多個工具（N）整合的複雜性，提供標準化協議，降低開發負擔(InfoQ報導)。
- 早期採用者：OpenAI已於2025年3月宣布支援MCP，顯示其行業影響力(TechCrunch報導)。其他採用者包括Block、Apollo，以及開發工具如Zed、Replit。
技術細節
MCP支援Claude 3.5 Sonnet快速構建伺服器實現，並提供預建MCP伺服器，如Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteer(MCP介紹)。所有Claude.ai計劃均支援連接MCP伺服器至Claude桌面應用，Work客戶可測試本地伺服器，未來將支援遠端生產伺服器工具包。
A2A：促進AI代理間的協作
Google於2025年4月8日發布Agent2Agent（A2A）協議，旨在讓AI代理跨越不同框架和供應商安全通信。這一協議特別針對企業需求，解決多代理系統的互操作性挑戰，促進複雜工作流程的自動化。
關鍵特點
- 開放協議：A2A是開放項目，與MCP互補，獲得50多家技術合作夥伴支持，包括Atlassian、Salesforce、SAP(Google開發者博客)。
- 互操作性：A2A允許代理跨越孤島系統通信，打破供應商生態系統的障礙。研究顯示，這對於企業整合多個AI系統至關重要(VentureBeat報導)。
- 能力發現：代理通過JSON格式的“代理卡”廣告其能力，其他代理可了解其功能，促進任務分配(A2A GitHub)。
- 任務管理：支援即時和長時間任務，提供實時反饋、狀態更新，適合從快速會議預約到數天研究任務(InfoWorld報導)。
- 安全通信：內建企業級安全，包括認證和授權機制，與OpenAPI方案相符(Google A2A特點)。
- 多模態支援：支援文本、音頻、視頻流，靈活適應不同交互需求。
技術細節
A2A基於現有標準如HTTP、SSE、JSON-RPC，易於整合現有IT堆棧。設計原則包括擁抱代理能力、不依賴共享記憶體、支援長任務和多模態交互(Google A2A特點)。規格草案和代碼示例可在GitHub找到(A2A GitHub)。
比較與互補性
MCP和A2A雖然都針對AI代理，但功能不同：
兩者互補：代理可使用MCP訪問數據，然後通過A2A與其他代理協作處理數據或完成任務。例如，一個代理可通過MCP從GitHub獲取代碼，然後與另一代理通過A2A協作進行代碼審查。
對企業AI的影響
MCP和A2A的推出對企業AI採用有深遠影響：
- 工作流程簡化：標準化代理與數據源的交互，以及代理間通信，企業可更高效自動化複雜工作流程。
- 提升代理能力：代理可利用多數據源，並與專門代理協作，實現更強大的任務處理。
- 降低整合成本：標準協議減少自定義整合需求，降低開發和維護成本。
- 未來展望：這些協議可能推動更自主的AI系統，基於實時數據和協作洞察進行決策。
研究顯示，企業可通過這些協議實現更高生產力，特別是在金融和醫療等快速變化的領域(Forbes分析)。
結論
截至2025年4月10日，MCP和A2A代表AI代理技術的重要進展。MCP解決數據訪問挑戰，A2A促進代理間協作，兩者共同構建了全面的框架，提升企業AI的整合和效率。隨著採用增加，預計將見證更整合、更高效的AI系統，推動跨行業創新。
