【20章】MCP+A2A 从0到1构建商业级多Agent全栈应用

iolahkuy 2025-11-17 16:43:35

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本文介绍A2A与MCP如何协同构建AI智能体协作生态。A2A协议作为智能体间的沟通语言，实现智能体发现、能力协商和任务协作；MCP作为工具箱，使智能体能连接各类企业工具。两者结合使AI从单打独斗转向团队协作，应用于智能制造、金融风控、电商客服等场景。文章详细解析了技术架构、实现细节、安全治理及未来发展趋势，为AI架构师提供了构建智能体协作生态的完整指南。

2025年4月9日，谷歌在Google Cloud Next 25大会上推出Agent2Agent 协议(A2A)，这是一项全新的开放标准，旨在让AI智能体能够相互通信。此前，Anthropic的模型上下文协议(MCP) 为智能体提供了一种结构化的工具使用方式，而A2A则为智能体提供了一种相互协作的方式，就像是给AI智能体们制定了一套“通用社交礼仪”和“标准沟通语言”，让它们可以互相理解、协作，共同完成复杂任务。A2A协议是什么？

中国AI应用快速增长，国务院"人工智能+"行动为AI Agent提供全方位支持。《AI Agent 开发实战》一书系统介绍理论基础、关键技术(MCP、A2A、LangGraph)及多领域实战项目，帮助读者掌握AI Agent开发技能，提升未来竞争力。

A2A协议通过标准化智能体协作机制，为多智能体系统的落地提供了技术基础。其与MCP的互补关系，标志着AI生态从“工具赋能”向“团队协作”的升级。随着更多企业加入，A2A有望成为智能体经济的“通用语言”，但生态竞争与标准化进程仍是关键挑战。

单一职责：每个 AI 智能体专精于特定领域；无状态设计：避免 AI 智能体间状态依赖；幂等性：相同请求应该产生相同结果；错误恢复：具备失败重试和替代方案。主从模式：一个主控 AI 智能体协调多个子 AI 智能体；管道模式：AI 智能体依序处理不同阶段任务；发布订阅：AI 智能体主动通知相关事件；竞价模式：多个 AI 智能体竞争处理同一任务。

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