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谷歌发布了A2A协议,该协议提供了 一个开放标准，允许AI代理之间直接对话、协作、分配任务并同步结果。
MCP是提供一种标准化的接口，能让AI打破孤岛形态,进而可以调用本地或者远程的数据。
A2A和MCP协议俩者是互补的关系,共同形成了一个健全AI协调框架。
举个 招聘场景例子来说明:
招聘智能体可以使用A2A协议与筛选简历的智能体和安排面试的智能体通信。
筛选智能体可以使用MCP协议从公司数据库中获取简历数据，然后通过A2A协议将结果传递给面试智能体，安排下一步流程。
A2A协议可以理解为管理者,主要是协调各组织之间的工作。
MCP协议可以理解为底层人员根据管理者下达的任务,调用工具去完成任务。
A2A和MCP是AI领域的重要协议，它们分别解决了AI代理之间的通信问题和AI代理与外部数据的连接问题。通过结合使用，A2A和MCP可以构建一个完整的AI协作框架，使不同AI代理能够相互通信、协作并访问必要的数据，从而提高AI系统的效率和效果。
在企业级应用中，A2A和MCP已经成为促进工作流程自动化、提高业务效率的重要工具。随着AI技术的不断发展，这些协议可能会进一步完善和普及，为更多行业带来变革。
对于企业级应用、智能家居和智能客服领域将会有很大的影响，对于构造AI自动化会有很大助力,极大程度提高效率。
对于开发者或者企业都应该重点投入时间去学习和了解这俩个协议,并且思考如何构建专属的AI系统,能面对各种复杂的任务或者需求。
A2A github项目也提供了js和python的案例,大家可以去玩一下。本篇我主要介绍一下MCP和A2A到底是什么,俩者联系是啥？
对于A2A和MCP协议应用落地我还在持续研究,今年AI的主要方向都是往上走,从如何协调各种模型上升到各种AI智能体应用,所以大家沉下心来好好了解,后面将会有很多变现机会。
A2A github地址:
https://google.github.io/A2A/#/topics/a2a\_and\_mcp.md
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