在人工智能加速发展的时代,AI代理之间的高效通信成为提升系统智能和协作能力的关键。谷歌于2025年4月推出的Agent2Agent协议(A2A)曾被视为连接不同AI代理、跨平台实现无缝通信的开放标准,承载了破除AI孤岛、促进多代理协作的宏大愿景。然而,短短几个月之后,A2A协议却逐渐淡出公众视野,其地位被另一协议 - - Model Context Protocol(MCP)所取代。本文将深入剖析A2A协议的兴起与衰落,从技术设计、战略布局、社区生态等多维度分析其没能成为主流的原因,以及MCP如何凭借开发者友好和实用性脱颖而出,进而从中获得未来AI通信协议发展的重要启示。 谷歌A2A协议最初发布时,承诺打造一个统一的语言,让各种AI代理能够高效发现彼此的能力、进行安全的信息交换并共同完成复杂的多代理任务。这一架构设计并不简单,涵盖了代理发现、能力协商到安全消息传递的全面规范。
谷歌更是在2025年6月将该协议捐赠给了Linux基金会,成立Agent2Agent项目,试图借助开源力量推动其成为行业标准。7月底的0.3版本升级,更在性能、安全和开发者工具方面带来了显著改进。谷歌还借助云计算布局,推出了Agent Development Kit(ADK)、Agent Engine等配套产品,同时获得包括Adobe、ServiceNow、S&P Global、Twilio等150多家知名企业的支持,展示了A2A在大型企业级应用场景中的良好前景。 Tyson Foods和Gordon Food Service等企业的供应链优化实践进一步佐证了A2A的商业应用价值。 尽管谷歌在生态和技术推广方面动作频频,但A2A未能掀起广泛的开发者热潮。这个问题的根源,既不完全是技术问题,更深层次在于其战略选择与开发者需求的错位。
A2A的设计过于复杂,试图一举解决所有多代理通信场景,以企业级编排为核心,要求开发者具备代理发现、能力协商及多代理通信的深入理解,这使得独立开发者和初创团队望而却步。相比之下,Model Context Protocol(MCP)自成立之初就秉持开发者至上的理念,强调极简且切实实用的设计。MCP具备极低的门槛,独立开发者可以通过简单代码快速构建文件系统访问、API调用甚至交互式工作流,而不必涉猎复杂的代理编排与安全协议。MCP生态也显得更加活跃和开放,拥有丰富的文档支持和实验样例,显著提升了开发者的学习与调试效率。 MCP的成功还得益于其更加灵活的演进方式。面对技术瓶颈,MCP团队迅速从服务器发送事件(SSE)移向支持可流HTTP的方案,针对交互需求设计了Elicitation机制,充分回应了开发者的实际痛点。
更为关键的是,MCP通过与Claude等主流AI助理的无缝集成,直接将协议推向了应用场景最前线,使开发者一开始便能在真实环境中进行测试和迭代,形成了强大的网络效应。反观A2A,尽管拥有谷歌这一强大企业背书,但缺乏广泛的社区认可,没有类似的消费者级AI助手支持,导致其生态发展显得水土不服。 从战略层面看,A2A偏重企业市场,忽视了大批中小开发者的需求和实践场景,从而形成了"自上而下"的推广模式。谷歌构建了一个庞大而复杂的企业型生态 - - Agentspace和AI Agent Marketplace,但却很难吸引众多独立开发者参与尝试和创新。MCP则采取"自下而上"的草根路线,依托简洁实用和快速迭代赢得了开发者的青睐。时间也在此事中起到了不可忽视的作用,MCP抢先建立了用户基础和生态网络,形成了难以撼动的先发优势。
当A2A发布0.3版本的企业特性时,许多潜在用户已经转向MCP了。 不仅如此,A2A的复杂度其实反映出产品与市场适配上的偏差。多代理编排、企业级部署方案(如Cloud Run、GKE支持)虽然技术上先进,却是大多数AI工具开发者短期内并不迫切需要的功能。相对而言,初创团队和个人开发者更需要的是能迅速连接AI与现有工具,实现文件访问、系统操作、数据交互的轻量集成方案。MCP正是抓住了这一点,建立了紧密结合现实需求的生态,促进了创业公司和独立开发者的创新活力。 谷歌A2A与MCP的这场"协议战争"还折射出一个核心真理:在技术和协议设计领域,开发者体验往往胜过单纯的功能丰富和技术复杂性。
一个伟大的协议如果难以上手、难以应用,就难以撬动广泛的社区和生态支持。反之,一个简单、易用且具备即时价值的协议,能够迅速聚集人气、形成应用闭环,进而催生更多创新和商业化机会。这也是为何MCP获得了市场的认可,具备持续进化的潜力。 至2025年9月,谷歌A2A虽然技术规格尚未废止,仍有部分企业客户支持,但整体开发节奏明显放缓,市场生态逐渐向MCP倾斜。谷歌云也开始添加对MCP的兼容性,某种程度上承认了开发者的选择。A2A未曾消亡,其开创的通用AI代理通信愿景依旧具备长远意义。
但这一愿景的实现路径已经转变,更多是基于MCP这样以用户需求为中心的务实协议展开。 总结来看,谷歌A2A协议的故事为AI协议设计和生态建设提供了深刻的启示。首先,设计理念应坚持"简单起步,逐步演进",避免了试图一蹴而就的全能方案。其次,优先考虑开发者体验和即时实用性,帮助开发者迅速见效胜过技术上堆积的复杂功能。再次,生态和社区的力量往往能超过单纯的企业资源支持,活跃且开放的社区是协议生命力的源泉。最终,抢先推出具备实际价值的解决方案,往往比"最完美"的设计方案更能赢得市场。
未来,AI代理的通信和协作依旧是智能生态建设的重点。谷歌和业界应当从A2A与MCP的竞争中汲取经验,加强对开发者需求的理解,平衡技术先进性与易用性的关系,打造既开放又富有活力的协议标准。随着AI技术的持续演进,能够真正实现跨平台、多代理、高效安全通信的开放协议,无疑将是推动智能生态进步的重要基石。谷歌A2A的愿景远未破灭,或将在MCP等后起协议的基础上重新焕发生机,激发下一代智能应用的创新与协同。如今,开发者的声音已成为协议成败的关键,将简单实用置顶,或许正是AI协议未来的方向所在。 。
