MCP与A2A：AI智能体交互的“双雄”时代

最近一段时间，AI圈最火的概念当属MCP（模型上下文协议）了。在抖音、微博、知乎、小红书这些社交平台上，但凡提到AI，基本都绕不开MCP。其实，MCP是AI独角兽企业Anthropic在去年11月提出的开源协议，主要是为AI模型和外部工具、服务之间的交互提供标准化接口，让大模型和数据源之间能建立安全双向的链接。

4月9日阿里云AI势能大会上，阿里云宣布全面支持MCP，百度和腾讯之前也在地图业务中支持了MCP，国内大厂这波操作速度不输海外市场。同一天，谷歌也推出了自己的智能体交互协议Agent2Agent（A2A），能让生态系统中的智能体进行与底层技术无关的相互操作。

那为啥AI行业现在这么看重智能体和外界的交互能力呢？说白了，就是大家都希望智能体能真正有用，让用户感受到效率提升。过去一年多，AI厂商的智能体一个接一个亮相，但表现都不太行，OpenAI最新的Operator也没能例外。

按AI业界的定义，智能体是能自主感知环境、采取行动实现目标的智能实体，要实现这目标，底层AI模型就得能灵活操作各种软件。可现实是，AI模型只能在自己的一亩三分地里如臂使指，调动第三方软件或服务就很费劲。

之前智能体就像遇到了“语言不通”的问题，第三方工具听不懂它的要求，自然没法执行指令。Anthropic为了给智能体赋予能动性，推出了“Computer Use”功能，让自家的Claude模型像人类一样操作电脑。Computer Use是基于视觉模型解析屏幕元素，模拟人类用户操作第三方软件，不过这只是个过渡方案。

由于Computer Use模仿人类与计算机的交互，任务执行时间长，消耗的token也多，成本相对较高。所以Anthropic提出MCP后，整个AI行业很快都接受了。MCP就像是AI模型的USB接口，为AI模型连接各种数据源、工具提供了标准化接口，解决了AI模型因互联网生态孤岛化而无法充分发挥实力的问题。开发者只要搭建一个MCP服务器，智能体就能访问所有支持MCP的数据源或工具。

在MCP出现之前，智能体想利用外部工具，开发者得手动编写调用API的代码。而MCP实现万物互联的核心是标准化的函数调用（Function Calling），通过能力协商、能力发现、订阅/通知等功能，让AI模型知道哪些工具、数据可用以及如何使用。

要是真要有个AI操作系统，MCP绝对是最有资格的候选者，因为它开源，还具备低门槛、跨平台、安全性高的特点。比如百度智能云千帆大模型平台，就提供了基于千帆AppBuilder SDK开发的组件，能无缝转化为MCP Server模式。开发者要是想构建地图导航的AI应用，就可以通过千帆AppBuilder调用百度地图Python MCP Tool，为用户提供实时出行规划等功能。

既然有了MCP，谷歌为啥还要推A2A呢？其实谷歌是通过MCP的成功发现了新机会。MCP主要解决智能体与工具的交互，A2A则能让智能体之间像人与人交流一样，传递意图、共享信息并完成任务，更像是AI业界的“HTTP协议”。

用游戏玩家的话说，MCP是单机游戏，A2A是网络游戏。MCP能让智能体利用不同工具和数据完成任务，但要实现通用人工智能落地前，多个智能体协同工作显然比单一智能体单打独斗更有效。

总之，随着MCP的推广和A2A的落地，智能体之年才真正名副其实，未来我们大概率会看到更有实用价值的AI应用井喷。