国元证券AI行业专题报告深入解读Google A2A（Agent2Agent）协议。2025年4月Google推出的A2A开放协议，旨在让不同来源、不同技术的AI智能体能够相互沟通、安全交换信息、协同执行跨企业平台或应用的复杂任务。A2A是对MCP的重要补充——如果说MCP是AI Agent的“USB-C”接口（连接工具和数据源），A2A则是智能体之间的“通信协议”（连接不同智能体）。超50家技术合作伙伴响应，微软宣布Azure AI和Copilot Studio支持A2A，跨平台智能体协作正在成为现实。
A2A协议：从“工具调用”到“智能体协作”的跨越
2025年4月，Google推出A2A全新开放协议。在此之前，MCP解决了AI智能体如何调用各种工具和数据源的问题，但不同厂商、不同技术架构的智能体之间仍无法有效通信和协作。A2A正是为解决这一问题而生。
A2A的核心价值在于打破智能体之间的“信息孤岛”。企业的AI智能体跨越整个应用系统协同工作——财务部门的智能体可以与销售部门的智能体沟通，谷歌的智能体可以与微软的智能体协作，释放前所未有的效率和创新潜力。A2A让不同来源、不同技术的AI智能体能够相互沟通、安全地交换信息，并协同执行跨企业平台或应用的复杂任务。
A2A的发布得到超过50家技术合作伙伴和领先服务商的响应，包括Atlassian、Salesforce、SAP、Workday等全球企业软件巨头。2025年5月，微软在官网宣布Azure AI Foundry和Microsoft Copilot Studio两大开发平台支持最新的Agent开发协议A2A。
A2A工作结构：能力发现+任务管理+协作+用户体验协商
A2A促进了客户端智能体和远程智能体之间的通信，客户端智能体负责制定和传达任务，远程智能体负责执行这些任务以提供信息或采取行动。
A2A交互过程包含四个核心机制：
能力发现（Capability Discovery）：智能体通过JSON格式的Agent Card宣告自身能力。这使得客户端智能体能找到最适合执行某项任务的远程智能体，并发起A2A通信。Agent Card类似于网页的robots.txt，但功能更丰富——不仅声明“我能做什么”，还描述“我如何被调用”。
任务管理（Task and State Management）：在任务执行期间，Agent之间可以同步任务进展，确保彼此了解。这实现了跨智能体的工作流协调，避免了“黑盒”式执行。
协作（Secure Collaboration）：智能体之间可发送信息，以沟通上下文、任务指令和工作结果。安全协作机制确保敏感信息仅在授权智能体之间传递。
用户体验协商（User Experience Negotiation）：智能体发送的消息包含多个内容部分，每个部分构成完整的内容单元，Agent可以就内容的展示进行协商以匹配用户界面的能力。
MCP与A2A协同：构建完整AI Agent基础设施
MCP和A2A是互补而非竞争的关系。MCP提供了有用的工具和上下文（类似AI的“USB-C”标准接口），让AI模型能够方便地调用各种工具和数据源。A2A则侧重智能体之间的交互与协作，让不同智能体能够“对话”和“合作”。
两者协同工作形成完整的AI Agent基础设施层：MCP连接智能体与工具/数据源，A2A连接智能体与智能体。这一双层架构使AI Agent不仅能调用工具完成任务，还能与其他智能体协同完成更复杂的跨系统工作流。
从应用场景看，MCP解决的是“智能体能做什么”的问题（通过调用工具扩展能力），A2A解决的是“智能体之间如何合作”的问题（通过通信协议实现协同）。两者结合，AI Agent从“单兵作战”进化到“集团军协同”。
A2A生态展望：智能体互联网的雏形
A2A协议的发布和广泛支持标志着“智能体互联网”的雏形正在形成。正如HTTP协议让网页互联互通、万维网得以诞生，A2A协议可能让智能体互联互通、催生全新的“智能体网络”。
微软在Build2025大会上提出的“智能体网络”概念与此呼应——智能体会积极主动地发起任务、独立做出决策、与其他人工智能系统协调，并在极少的人类监督下完成复杂的工作流程。微软提出让智能体像网页一样互联互通，依托MCP形成“AI的USB-C”，并以NLWeb为网站提供自然语言端点方便智能体读取与调用。
随着MCP和A2A协议被更多平台和服务支持，AI Agent将不再局限于单一平台或应用，而是可以在整个互联网范围内协同工作。这将催生全新的应用形态和商业模式，AI Agent从“智能助手”进化到“自主协作网络”，跨平台智能体协作的商业价值将持续释放。
