在 Google Cloud Next 大会上，谷歌宣布了一项可能彻底改变AI交互方式的新协议——A2A协议（Agent-to-Agent Protocol）。

这项消息一经发布，立即在科技圈引起轰动，今天就来聊聊 A2A。

一、A2A协议的定义与工作原理

A2A协议（Agent-to-Agent Protocol） 是由谷歌主导推出的开放标准协议，旨在解决不同AI智能体之间的互操作性问题，使其能够跨平台、跨框架协作。其核心目标是让智能体通过标准化通信方式，安全地交换信息、分配任务并协同执行复杂流程。

工作原理

1. 能力发现：智能体通过JSON格式的“智能体名片”（Agent Card）声明自身能力，客户端智能体根据需求选择最适合的远程智能体。
2. 任务管理：协议定义“任务”对象的完整生命周期，支持短时任务和长时任务（如耗时数天的数据分析），并实时同步进度与状态更新。
3. 多模态通信：支持文本、音频、视频流等多种形式，并通过用户体验协商机制确定内容格式（如网页表单、内联框架）。
4. 安全与扩展性：基于HTTP、SSE、JSON-RPC等现有标准构建，集成企业级认证和授权机制，确保数据安全。

二、MCP协议的定义与工作原理

MCP协议（Model Context Protocol） 是由Anthropic提出的开放协议，旨在为大型语言模型（LLM）提供标准化接口，使其能够动态访问外部数据源、工具和服务，解决数据孤岛问题。其设计理念类似于“AI的USB接口”，支持灵活的资源调用。

工作原理

1. 客户端-服务器架构：

• 客户端（如IDE、AI工具）发起请求（如查询数据库）。
• 服务器解析请求并调用对应资源（如执行SQL查询或API调用）。
• 结果返回后，AI模型整合数据生成响应，并保持上下文连贯性。

2. 安全与模块化：采用加密通信和细粒度权限控制，支持插件化扩展（如连接本地文件系统或远程API）。
3. 动态工具发现：通过预构建服务器（如GitHub、PostgreSQL）快速集成工具，开发者无需重复适配接口。

三、A2A与MCP协议的对比

对比维度	A2A协议	MCP协议
目标定位	解决智能体间的协作与通信问题，支持跨平台任务分配	解决AI模型与外部数据/工具的连接问题
技术实现	基于HTTP、SSE、JSON-RPC，强调任务管理与多模态交互	基于客户端-服务器模型，标准化工具与资源调用接口
应用场景	多智能体协作（如智能制造、跨系统招聘流程）	动态数据访问（如实时财经分析、知识检索）
核心优势	打破智能体壁垒，支持复杂任务协同	简化工具集成，提升模型实时性与功能性
互补性	与MCP协同，A2A处理智能体间通信，MCP提供资源支持	为A2A提供底层工具与数据支持

四、实际案例：A2A与MCP的协同应用

案例：投资决策支持系统

1. 用户指令：用户要求分析某公司股票的投资价值。
2. 任务拆分：主投资顾问（A2A客户端）通过A2A协议协调财经新闻分析助手和股票数据助手。
3. 数据获取：

• 财经助手通过MCP协议调用新闻API获取实时资讯；
• 股票助手通过MCP连接数据库分析历史股价与交易量。

4. 结果整合：各助手将分析结果通过A2A回传，主顾问综合生成投资建议。

案例：智能招聘流程

• A2A协作：招聘管理智能体通过A2A协议协调简历筛选、面试安排、背景调查等子任务。
• MCP支持：各子任务智能体通过MCP访问招聘系统、日历API和背调数据库，动态获取数据。

五、总结与展望

A2A与MCP协议分别从智能体协作和工具连接两个维度推动AI生态的标准化。A2A通过开放协议实现跨平台任务协同，而MCP为模型提供“即插即用”的外部资源接口。两者的结合（如投资决策案例）可构建更复杂的AI系统，实现从数据获取到智能协作的全链路优化。未来，随着协议生态的成熟，多智能体系统将更广泛地应用于企业级场景（如供应链管理、自动化客服），进一步释放AI的生产力潜力。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】