多智能体系统的标准化问题，A2A 与 MCP 集成的优势与困境

摘要：传统的智能体集成方式依赖于定制化的“胶水代码”（Glue-Code）——一种临时性的代码片段，专门用于让不同系统协同工作。但这种方法往往导致系统僵化、扩展性受限，无法支持大规模、多智能体环境的需求。因此标准化协议的诞生成为智能体协作的重要转折点，其中Googl

从最初的单一 AI 执行任务，到如今的多智能体协同作业，人工智能系统的进化轨迹清晰可见。

传统的智能体集成方式依赖于定制化的“胶水代码”（Glue-Code）——一种临时性的代码片段，专门用于让不同系统协同工作。但这种方法往往导致系统僵化、扩展性受限，无法支持大规模、多智能体环境的需求。因此标准化协议的诞生成为智能体协作的重要转折点，其中Google 的 A2A（Agent-to-Agent）协议和Anthropic 的 MCP（Model Context Protocol）是当前两大主流标准。

5 月 9 日发表的技术论文《From Glue-Code to Protocols: A Critical Analysis of A2A and MCP Integration for Scalable Agent Systems》深入分析了 A2A 和 MCP 的集成问题，并强调二者结合后虽然能提高系统的可扩展性和协作能力，但同时也带来了新的挑战，包括安全性漏洞、语义互操作性问题、调试困难以及智能体治理等关键问题。

研究团队为A2A 和 MCP 提供了一种更为先进的集成方式，但其整合后仍然面临诸多挑战。

图1 ：基于A2A+MCP的多智能体工作流。

首先是语义互操作性问题。A2A 主要关注任务调度，而 MCP 规范工具调用。然而这两个协议的任务描述格式不同——A2A 任务通常较为简略，而 MCP 工具调用需要详细的参数描述。这意味着 A2A 任务在传递给 MCP 时，可能因为信息不匹配导致执行错误。

其次是安全性问题。A2A 让智能体能够相互发现，MCP 允许智能体访问外部工具。但攻击者可能利用 A2A 找到一个智能体，并通过它进入 MCP 连接的外部工具，造成额外的安全风险。

调试复杂性也是一个难题。多智能体系统的故障往往涉及多个层级——一个 A2A 任务可能失败，但问题可能是 MCP 的工具执行错误，或者智能体之间的任务匹配出现漏洞。传统的调试方法难以捕捉跨协议的错误，需要新的监控与可观测性工具。

智能体治理问题值得关注。随着 AI 代理数量的增加，我们是否能建立一个有规则、有信任机制的“智能体经济”？这涉及智能体的身份验证、信誉管理、数据交易和市场规则等多个方面，而当前协议并未提供完整的解决方案。

研究团队试图回答几个核心问题：

1.A2A 和 MCP 是否能高效协同，真正提升多智能体系统的可扩展性？

2.二者结合后，是否会带来新的安全隐患、语义挑战以及治理问题？

3.如何优化多智能体系统，使其真正实现“智能体经济”？

该研究由Qiaomu Li和Ying Xie完成，他们均来自肯尼索州立大学（Kennesaw State University）计算与软件工程学院，该学院专注于人工智能、多智能体系统、软件工程等领域。

在多智能体系统越来越重要的今天，研究 A2A 与 MCP 的集成不仅关乎技术进步，也关乎 AI 如何影响市场与产业。未来如果这些协议能够进一步完善，我们可能会迎来一个 智能体协作无缝化、任务分配自动化、工具调用标准化的 AI 生态系统。

01 A2A 与 MCP 集成的架构模式

孤立的智能体无法满足复杂任务的需求，跨智能体的协作和与外部工具的交互成为推动 AI 生态发展的关键。在这场技术变革中，Google 的 A2A（Agent-to-Agent）协议和 Anthropic 的MCP（Model Context Protocol）各司其职，前者规范了智能体之间的任务协作，后者确保智能体能标准化地访问外部工具和数据。

但它们如何高效结合？研究团队深入探讨了 A2A 与 MCP 的集成架构，并提出三种主要模式，每种模式都有独特的优势和挑战，需要在具体应用场景下权衡选择。

集成模式概述

多智能体系统的目标不仅仅是让 AI 代理独立完成任务，更重要的是使它们能够无缝连接彼此、共享信息、调用外部工具。因此，A2A + MCP 的集成必须同时解决水平（智能体间协作）和垂直（智能体与外部工具交互）的问题：

水平整合（A2A）—— 让智能体能发现彼此、委派任务、分享结果，形成高度动态的智能体协作体系。垂直整合（MCP）—— 让智能体能标准化地访问外部API、数据源和工具，使其具备更强的感知能力和执行能力。

理想的集成模式不仅要实现智能体间任务协作，还必须考虑工具调用的透明度、安全性、语义兼容性及编排复杂度。

三大主要集成模式

图2 ：A2A的工作流程。

模式1 ：A2A 智能体内部调用 MCP

这一模式最直观，A2A 服务器端智能体在内部使用 MCP，负责工具调用和数据访问，而任务协作仍通过 A2A 进行。

优势

功能职责明确—— 智能体间任务交换由 A2A 处理，外部工具访问由 MCP 负责，使架构更加清晰。

逻辑分离—— 保持智能体自治，避免智能体之间直接涉及外部工具调用逻辑。

挑战

可能导致重复调用 MCP 工具—— 假设多个智能体都需要同一资源（例如数据库查询），它们各自通过 MCP 访问，可能导致数据冗余或过度消耗计算资源。

任务描述透明度不足—— 客户端智能体无法直接看到远程智能体使用了哪些 MCP 工具，只能依赖 A2A 提供的任务描述，这可能影响任务匹配的精准度。

模式2 ：通过 A2A 代理直接暴露 MCP 工具

这一模式将MCP 工具映射为 A2A 的技能，使得智能体可以通过 A2A 直接发现 MCP 资源，而不是在智能体内部单独访问 MCP。

优势

提升工具的可发现性—— MCP 资源被直接曝光给 A2A 网络，使智能体能更灵活地调用外部工具。

减少冗余—— 代理层可以管理资源访问，避免多个智能体重复请求同一 MCP 工具。

挑战

语义匹配问题—— A2A 的技能描述通常较为模糊，而 MCP 工具需要详细的输入参数（inputSchema）。简单的任务描述可能不足以匹配正确的 MCP 工具调用。

智能体无法自适应外部工具变化—— MCP 资源可能随着时间演化，但 A2A 的技能描述更新速度较慢，可能导致工具与任务之间的适配不一致。

模式3 ：利用 A2A 进行工具编排

在某些情况下，智能体可以直接通过 A2A 进行工具编排，而不是依赖 MCP 进行标准化调用。这种方式通常用于高度复杂的长时间任务，例如 AI 代理自动进行市场分析、跨行业数据整合等。

优势

适用于复杂任务—— 这种方式适合那些需要多个智能体进行长时间协调和任务规划的情境，而不仅仅是单次工具调用。

增强智能体的适应性—— 智能体可以灵活调整任务，主动适应不同工具的变化，而不是依赖 MCP 的固定接口。

挑战

可能导致工具调用不一致性—— 由于绕过 MCP 统一标准，工具交互的方式可能不同，导致系统复杂度增加。

难以规模化—— 这种模式在小规模应用时有效，但随着智能体数量增加，维护编排逻辑的难度也随之提升。

编排层的重要性

无论采用哪种模式，编排层都是不可或缺的核心部分。在多智能体系统中，一个专门的协调智能体通常负责任务转换、智能体匹配、错误处理和结果整合，以确保任务执行的稳定性和效率。

编排层的作用：

任务转换—— 将用户需求解析为多个子任务，并合理分配给智能体执行。智能体匹配—— 根据 Agent Card 选择最合适的智能体来执行任务，确保任务被正确分配。错误处理—— 追踪任务状态，检测执行失败，并采取补救措施。结果整合—— 收集多个智能体的输出，进行数据处理，使最终结果符合用户需求。

编排智能体的设计难度较大，因为它不仅需要理解 A2A 和 MCP 的交互机制，还必须能够动态调整任务执行策略，并处理跨协议的错误。这也是未来多智能体系统研究的重要方向之一。

02 集成效益及功能评估

人工智能的多智能体系统（MAS）正逐步从孤立的单体模型迈向更加复杂、协作密切的智能体生态，在这一发展过程中，Google的 A2A（Agent-to-Agent）协议和 Anthropic 的MCP（Model Context Protocol）成为推动标准化交互的重要里程碑。它们不仅提升了智能体之间的互操作性，还极大地优化了智能体如何访问外部工具和数据。

但是协议的落地并非仅仅是技术实现的问题，它还关系到智能体生态的构建、市场应用的扩展以及未来经济模式的演化。

互操作性与标准化的提升

现代智能体系统的一个主要痛点是跨厂商、跨框架的智能体协作。不同公司研发的 AI 代理往往遵循各自的 API 设计，导致智能体之间难以无缝通信。而 A2A 和 MCP 通过标准化协议，打破了这一壁垒。

A2A 让智能体能够彼此发现和通信，无论它们是由 Google、Anthropic 还是其他厂商开发，只要遵循 A2A 规范，就能在相同的环境中协作。另一方面，MCP 则提供了标准化的工具访问，让 AI 代理不必针对不同的 API 编写特殊的“胶水代码”，而是通过统一的 MCP 接口调用数据库、应用程序或文件资源。

这种标准化带来了模块化、插拔式架构的优势：

智能体可以作为独立的组件加入或退出系统，而不需要重新配置整个架构。业务需求变化时，仅需调整任务调度或工具访问方式，而不必重新开发底层逻辑。软件工程师可以更轻松地集成第三方智能体，提高 AI 的灵活性和可扩展性。

但标准化也并非万能，它的局限性体现在语义兼容性和协议执行一致性：

A2A 任务的技能描述可能不足以精准匹配 MCP 工具的输入参数，导致任务执行不稳定。MCP 定义的工具访问方式虽然标准化，但不同智能体仍可能以不同方式解释数据，导致协作偏差。过度依赖通用协议可能牺牲某些定制化能力，例如专有工具的特殊优化调用。

尽管如此，A2A 和 MCP 无疑推动了智能体间的标准化交互，使得 AI 更接近真正的“无缝协作”。

能力增强与协同效应

如果说 A2A 是智能体之间的沟通桥梁，MCP 就是它们与世界互动的工具箱。这两个协议结合，使得智能体可以构建专家型团队，并在动态任务环境中持续优化决策。

专门化与任务委派传统 AI 系统往往是一个通用模型试图解决所有问题，但这种“一体化”方式效率低下。A2A 允许一个中央智能体调度多个专门化智能体：

例如，一个法律咨询智能体可以通过 A2A 调用合同审查智能体，同时使用 MCP 访问法律数据库。在医疗诊断中，A2A 可以协调多个专家智能体，如影像分析、病历处理和药物推荐，使整个医疗流程更加精准。

这种模式提升了系统的灵活性、效率和准确性，但也带来了新的挑战：

智能体间的任务分配必须精准，否则专家智能体可能执行错误的操作。任务逻辑需要考虑不同智能体的能力边界，避免不合理的任务委派。

实时数据与语境共享多智能体系统的关键不只是执行任务，还要基于最新的数据动态调整决策。MCP 让智能体能够从外部环境获取实时信息，然后通过 A2A 共享数据，实现智能体之间的协同优化。例如：

一个市场分析智能体通过 MCP 访问实时金融数据，然后通过 A2A 与商业预测智能体共享分析结果。气候监测智能体从 MCP 接收卫星数据，再通过 A2A 将处理后的气象模型传递给灾害预测智能体。

但数据共享也带来一些瓶颈：

数据流的过载：如果 MCP 提供的信息量过大，而 A2A 没有高效的语境压缩方法，智能体可能会被信息洪流淹没。

数据信任问题：智能体是否应完全依赖 MCP 提供的数据，还是需要独立校验其准确性？这个问题在安全敏感领域（如金融预测或医疗诊断）尤为重要。

效率、可扩展性与鲁棒性

对于大型智能体系统而言，提升处理速度、系统扩展能力和鲁棒性是技术发展的核心目标。

图3 ：有和没有A2A+MCP的工作流程。

并行化任务处理在传统 AI 系统中，任务通常是串行执行的，而 A2A 允许智能体将任务拆分，交由多个代理同时处理。例如：

语音助手可以同时使用不同智能体处理语音识别、情绪分析和上下文理解，从而提高响应速度。在电子商务中，一个推荐引擎智能体可以并行计算多个推荐策略，再通过 A2A 综合评估最优推荐。

但多智能体的并行化需要强大的协调机制：

如果任务相互依赖（如数据更新与预测），如何确保任务执行的顺序正确？多智能体并行计算是否带来了计算资源的浪费？如何优化任务调度策略？

扩展性挑战尽管 A2A + MCP 提高了可扩展性，但仍然存在一些问题：

智能体发现速度：当系统中的智能体数量过多，如何快速找到最佳任务执行者？网络延迟：智能体间的任务交换是否会受到网络传输时间的限制，影响决策效率？智能体协调复杂度：随着智能体数量增长，编排层的负担也加重，如何确保任务分配仍然稳定？

生态系统与市场创新

A2A + MCP 不仅影响技术架构，还可能催生新的智能体经济模式。

智能体市场与开放生态随着协议标准化，未来可能出现智能体市场：

开发者可以构建智能体插件，供企业或个人智能体调用。商业平台可以销售智能体服务，比如自动数据分析、个性化推荐或自动化交易智能体。

但市场发展需要解决：

如何评估智能体的质量和安全性？如何制定公平的智能体定价体系？

供应商锁定与开放协议的意义当前 AI 生态仍然受到大型科技公司控制，但 A2A + MCP 为开放智能体经济提供了可能：

通过标准化协议，开发者不再依赖单一供应商，而是可以自由选择智能体和工具。但如果主要智能体平台由少数公司控制，开放生态是否真的可行？

最终，A2A + MCP 为 AI 代理世界打开了一扇新门，但要真正实现可扩展的智能体经济，还需要在安全、治理和可扩展性方面持续优化。

03 风险、挑战与未来研究方向

在 A2A（Agent-to-Agent）和 MCP（Model Context Protocol）携手推动多智能体系统（MAS）迈向更加可扩展的时代时，我们也必须直面它们带来的挑战。虽然这两个协议提供了标准化的交互方式，但其整合后仍暴露出安全性漏洞、语义兼容性问题、调试复杂性和治理困境，这些都是影响智能体生态稳定发展的核心问题。

这一部分，我们聚焦于 A2A + MCP 集成的关键风险，探讨潜在的技术挑战，并分析未来研究的可能方向，以确保这些协议能真正支持可扩展、可靠的智能体经济。

集成安全性挑战

安全始终是智能体系统的核心问题，而 A2A 和 MCP 的结合带来了新的攻击向量。它们不仅让智能体能够相互发现，还提供了访问外部工具的能力，正是这种双向集成可能导致复合型漏洞的产生。

复合型漏洞：智能体发现与工具连接的攻击向量智能体发现机制使得 A2A 网络中的代理可以被动态检索，但这一特性也可能被恶意利用。例如：

恶意智能体利用 A2A 发现机制，寻找使用不安全 MCP 服务器的智能体，然后攻击其工具连接。“工具投机”（Tool Squatting）攻击，攻击者伪造 MCP 工具，使智能体在调用时意外执行恶意任务。智能体传播漏洞，恶意代码可能通过 A2A 智能体间传递，并最终影响 MCP 工具调用，导致数据泄露或不当行为。

安全问题不仅限于攻击，身份验证与信任管理也是跨协议集成中的一大难题。A2A 的任务委派和 MCP 的工具访问分别拥有不同的身份管理方式：

A2A 需要智能体间的信任机制，但它无法验证 MCP 服务器的安全性，意味着智能体可能访问恶意或未授权的工具。MCP 主要关注工具访问权限，但在A2A 任务委派过程中，这些权限可能被滥用或误用。跨协议安全机制缺失，当前 A2A 和MCP 没有统一的身份验证体系，智能体很难确认自己是否应信任另一个智能体及其调用的外部工具。

要解决这些问题，需要建立跨协议的权限验证机制，确保智能体间的任务执行不会导致安全漏洞扩散。

语义互操作性缺口与调试难题

A2A 任务定义与 MCP 工具调用之间存在显著的语义不匹配问题。智能体可能发送一个简单的任务请求，例如“分析市场趋势”，但这个任务如何映射到 MCP 具体的工具调用？这仍是一个尚未解决的核心挑战。

任务描述与工具调用的语义不匹配问题

A2A 任务通常是高度抽象的，例如“查找合适的候选人”或“生成财务报表”，但 MCP 工具调用需要明确的输入参数，例如数据库查询语句或 API 请求格式。智能体如何将 A2A 任务自动匹配到正确的 MCP 工具调用？当前没有有效的映射方式，导致任务可能执行错误或无法完成。需要智能体间建立语义协商机制，确保任务描述与工具功能能正确匹配。

调试也是一个严重的问题。多智能体系统的任务可能涉及多个协议层，一旦出现故障，如何排查错误成了噩梦。

跨协议错误追踪与调试工具缺乏

假设一个任务失败，问题可能出现在 A2A 任务定义层，也可能出现在 MCP 工具执行层，甚至可能是两个协议交互时的转换错误。目前没有跨 A2A 和 MCP 的统一日志记录和调试工具，开发者无法精准定位错误。需要建立 跨协议可观测性平台，让开发者能够追踪任务执行情况，并快速发现错误发生的位置。

编排与治理的复杂性

当 A2A 和 MCP 在多智能体环境中运行时，如何确保任务执行的稳定性？如何保证安全性和隐私保护？这正是编排与治理的挑战所在。

多层任务编排方案的设计与实施

任务可能涉及多个智能体和 MCP 工具，需要专门的编排智能体来管理任务执行流程。编排层必须能够动态调整任务分配，并进行故障恢复，以避免任务被卡住或执行失败。目前，编排层的设计仍然处于初步探索阶段，智能体间的任务协同还没有标准化方法。

安全、隐私和伦理治理也是智能体经济的核心问题。随着 AI 在更多领域应用，如何保证其行为符合道德标准和隐私保护要求？

一致的安全、隐私与伦理治理的构建需求

当前 A2A 和 MCP 没有跨协议的安全治理框架，智能体的行为难以审查。对数据隐私的控制较弱，智能体可能不经授权访问 MCP 资源，例如数据库或用户存储信息。需要建立 多智能体治理机制，确保智能体行为符合法规，并防止滥用数据。

未来研究与改进方向

虽然 A2A 和 MCP 使得智能体协作更加高效，但仍有诸多技术挑战需要解决，以确保未来的智能体经济能够安全、可靠地发展。

语义协商与共享本体的构建

需要智能体共享统一的任务描述标准，建立本体知识库，使任务能够被正确映射到 MCP 工具调用。

跨协议安全框架与集成监控工具的研发