A2A：当 Agent 开始互相「递名片」

你有没有想过：当公司里不止一个 AI Agent，而是几十个，它们该怎么分工？谁负责查天气、谁负责排日程、谁负责写代码？如果让它们各自为战，那不过是把「一个人的孤岛」换成「一群人的孤岛」。

一个叫 A2A 的协议正在解决这个问题——它让 Agent 之间能像人一样「互相介绍、认领任务、协作交付」。

MCP 解决了「接工具」，没解决「连同伴」

我们先前聊过 MCP（模型上下文协议）：它像 USB-C，让 AI 能统一地连上各种工具——读代码、查数据库、调 API。但 MCP deliberately 不回答另一个问题：Agent 和 Agent 之间怎么发现彼此、怎么分工？

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举个例子。你问一个「个人助理 Agent」：「帮我看看明天北京的天气，如果下雨就改到室内，并把会议邀约发给团队。」这个助理自己未必会看天气、也不该直接改所有人的日历。更合理的做法是：它去找到「天气 Agent」和「日历 Agent」，把子任务委派给它们，再把结果拼起来回答你。A2A（Agent-to-Agent Protocol，智能体到智能体协议）就是干这件事的标准。

A2A 是什么

A2A 由 Google 在 2025 年 4 月提出，几个月后捐给 Linux 基金会，和 MCP 一样进入了中立治理。它的核心思想非常像现实中的名片交换：

• 每个 Agent 都发布一张机器可读的 Agent Card（名片），声明自己叫什么、能做什么、接受什么格式的输入、返回什么、需要怎样的鉴权。
• 一个「编排 Agent」读到这些名片，就知道「这个任务该交给谁」。
• 然后它通过 JSON + HTTP 协议把任务委派过去，支持长任务、流式结果和多轮对话。

业界给的类比很精准：MCP 连接 Agent 与工具，A2A 连接 Agent 与同伴。 工具是被「调用」然后返回；同伴是被「委派」然后协商。

2026 年 4 月，A2A 发布了 1.0 版本，成为稳定的生产标准，并带来了「带签名的 Agent Card」用于可验证身份。一年之内已有 150+ 组织在生成环境运行它，IBM 自家的 Agent Communication Protocol 也在 2025 年 8 月合并进了 A2A，没有让这一层 fragmentation（碎片化）。

它是怎么运作的：发现 → 委派 → 交付

整个协作流程可以拆成三步，用一张图就能看明白：

落到代码层面，Agent Card 就是一份 JSON。比如一个天气 Agent 的名片可能长这样：

{
  "name": "天气 Agent",
  "description": "提供全球城市天气查询",
  "url": "https://weather-agent.example/a2a",
  "capabilities": { "streaming": true },
  "skills": [
    {
      "id": "get_weather",
      "name": "查询天气",
      "examples": ["北京今天天气如何？"]
    }
  ],
  "authentication": { "schemes": ["Bearer"] }
}

编排 Agent 拉取这张名片后，就知道「查天气」这个技能由谁提供、去哪个地址调用、要带什么鉴权。它把用户问题拆成子任务，分别委派，再把各 Agent 的回包汇总成最终答案。长任务还能流式返回进度，不必干等。

它能做什么，做不了什么

A2A 解决的是「信封」问题——怎么发现同伴、怎么把任务送过去、怎么收回结果。但它有意不定义「信封里写什么」：两个 Agent 之间到底该用怎样的语义去沟通、任务怎么拆解，是高于协议层的事。

• 强项：跨厂商、跨框架。无论 Agent 是用 LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 还是微软、谷歌的框架写的，只要都讲 A2A，就能互相委派。主流 agent 框架已原生支持。
• 边界：协议标准化的是「通信格式」，不是「协作智能」。任务拆得好不好、委派得对不对，仍然取决于编排 Agent 本身的设计。
• 补充视角：也有人提出基于 W3C 去中心化身份（DID）的替代方案，觉得 A2A 的模型「太像传统 Web」。但在企业多 Agent 系统里，A2A 已经是事实上的默认答案。

Tips

• 记住分层：想接工具看 MCP，想让 Agent 互相协作看 A2A——两者互补，不是替代。
• 设计多 Agent 系统时，先画清「谁发布名片、谁做编排、任务怎么拆」三件事，再选框架。
• 评估一个 Agent 平台是否「能协作」，看它是否支持 A2A 1.0 与签名 Agent Card（身份可验证很重要）。
• 别指望协议替你做任务规划：A2A 管「送信」，拆任务的逻辑要你自己写或交给编排模型。
• 落地节奏上，先把 MCP 接好让单个 Agent 能干活，再用 A2A 把多个能干的 Agent 织成网络——这是 2026 年最主流的演进路径。