A2A против MCP: действительно ли AI-агентам нужны оба протокола?

Архитектура AI-агентов начинает разделяться на два слоя.

Один слой касается предоставления AI-ассистенту доступа к инструментам, данным, API, файлам, базам данных, системам поиска, календарям, системам тикетов и другим внешним возможностям — именно здесь вписывается MCP.

Другой слой связан с тем, как один AI-агент может обнаруживать, общаться, делегировать задачи и сотрудничать с другим AI-агентом, который, возможно, создан другой командой, фреймворком, поставщиком или организацией — и здесь на сцену выходит A2A.

Раздраительная часть заключается в том, что оба протокола часто обсуждают так, будто они решают одну и ту же проблему, но это не так. На периферии существует совпадение функций, и именно из этого совпадения проистекает большая часть путаницы. Но чистая ментальная модель проста:

MCP в основном предназначен для взаимодействия «агент-инструмент», а A2A — для взаимодействия «агент-агент».

Это не означает, что каждой AI-системе нужны оба протокола. На самом деле, большинство небольших проектов с агентами, вероятно, должны начинаться с MCP и игнорировать A2A, пока у них не появится реальная граница между несколькими агентами. Но если вы создаете более крупные агентные системы, особенно системы с раздельно развернутыми агентами, специализированными агентами, агентами от разных поставщиков или долгосрочными делегированными задачами, использование A2A начинает иметь смысл.

В этой статье объясняются различия, области пересечения, архитектурные компромиссы и когда вам действительно нужны оба протокола.

Что такое MCP?

MCP расшифровывается как Model Context Protocol (Протокол контекста модели).

Это открытый протокол для подключения AI-приложений и агентов к внешним инструментам, ресурсам и промптам. На практике MCP позволяет AI-хосту, такому как настольный ассистент, IDE, кодинговый агент или чат-приложение, подключаться к одному или нескольким серверам MCP.

Сервер MCP может предоставлять следующие возможности:

• Инструменты: вызываемые функции, которые может использовать модель
• Ресурсы: читаемый контекст, такой как файлы, данные API, документы или записи баз данных
• Промпты: многоразовые шаблоны промптов или рабочие процессы

Официальная архитектура MCP основана на модели хоста, клиента и сервера.

Хост MCP — это приложение, с которым взаимодействует пользователь. Клиент MCP — это компонент протокола, который поддерживает соединение с конкретным сервером MCP. Сервер MCP предоставляет возможности клиенту.

Например, ассистент для кодирования может подключиться к:

• Серверу MCP файловой системы
• Серверу MCP GitHub
• Серверу MCP базы данных
• Серверу MCP Sentry
• Серверу MCP Slack

С точки зрения пользователя, ассистент становится более полезным. С точки зрения архитектуры системы, ассистент получает контролируемый доступ к внешнему контексту и действиям.

В этом заключается основная ценность MCP: он стандартизирует то, как AI-приложение получает доступ к инструментам и контексту.

MCP лучше всего понимать как интеграцию инструментов

MCP — это не только инструменты, но инструменты — самый простой способ понять его суть.

Без MCP каждому AI-приложению нужен собственный код интеграции для каждой внешней системы. Один фреймворк агентов имеет свой собственный формат плагинов. Другой имеет свою собственную схему инструментов. У третьего — другой паттерн обертки API. Каждая интеграция перестраивается снова и снова.

MCP пытается сократить эти потери.

Если поставщик инструмента предоставляет сервер MCP, многие совместимые с MCP клиенты могут его использовать. Если разработчик создает сервер MCP для внутренней системы, к ней могут подключаться несколько AI-приложений. Практические руководства по реализации серверов MCP на Go и серверов MCP на Python показывают, насколько простым может быть слой интеграции, когда протокол берет на себя основную работу.

Вот почему MCP стал важным так быстро. Он решает скучную, но болезненную проблему интеграции.

А скучные проблемы интеграции — это обычно те места, откуда появляются устойчивые стандарты, — те, которые выживают именно потому, что они уменьшают повторяющуюся работу, которую всем приходится делать в любом случае.

Что такое A2A?

A2A расшифровывается как Agent2Agent Protocol (Протокол агент-агент).

Это открытый стандарт для коммуникации и интероперабельности между независимыми системами AI-агентов. Для более глубокого изучения отдельных строительных блоков — карточек агентов, жизненного цикла задач, сообщений, частей и артефактов — статья Что такое протокол A2A? Объяснение карточек агентов и задач подробно рассматривает каждую концепцию. Официальная спецификация A2A описывает протокол как способ для агентов, построенных с использованием разных фреймворков, языков или поставщиков, общаться через общую модель взаимодействия.

Ключевая фраза — независимые системы агентов.

A2A в первую очередь не о предоставлении одному ассистенту доступа к калькулятору, базе данных или файловой системе. Речь идет о том, как один агент общается с другим агентом, который имеет свои собственные возможности, состояние, политику, модель задач и, возможно, свои собственные инструменты за кулисами.

Агент A2A может рекламировать свои возможности через Карточку агента. Другой агент или клиент может обнаружить эту возможность, отправить задачу, обменяться сообщениями, получить артефакты и отслеживать жизненный цикл задачи.

A2A вводит такие концепции, как:

• Карточки агентов
• Агенты и клиенты
• Задачи
• Сообщения
• Части
• Артефакты
• Состояния задач
• Потоковая передача и асинхронная работа

В совокупности эти концепции заставляют A2A ощущаться скорее как протокол сотрудничества агентов, чем как простой протокол вызова инструментов — он разработан вокруг идеи, что агенты имеют идентичность, состояние и постоянные отношения с другими агентами.

A2A лучше всего понимать как сотрудничество агентов

Представьте, что пользователь задает вопрос корпоративному ассистенту:

«Подготовьте краткую справку о выходе на рынок Японии, включите юридические аспекты, риски ценообразования и план проекта запуска».

Простой ассистент мог бы попытаться сделать все сам. Но более крупная агентная система могла бы делегировать части работы:

• Агент исследований собирает информацию о рынке
• Юридический агент проверяет регуляторные аспекты
• Финансовый агент оценивает риски ценообразования
• Агент планирования проектов создает план доставки
• Агент написания текста собирает итоговую справку

Если эти агенты являются внутренними функциями внутри одной кодовой базы, вам, возможно, не нужен A2A. Вы можете просто вызывать функции или сервисы напрямую.

Но если эти агенты являются независимыми системами, возможно, принадлежащими разным командам или поставщикам, тогда стандартный протокол взаимодействия «агент-агент» становится полезным.

В этом и заключается использование A2A.

A2A против MCP: простое различие

Самое простое сравнение выглядит так:

Эта таблица не идеальна, но она полезна для построения начальной ментальной модели. Коротко говоря, MCP отвечает на вопрос «Как это AI-приложение получает доступ к внешним возможностям?», в то время как A2A отвечает на вопрос «Как этот агент работает с другим агентом?».

Это различие важно, потому что интеграция инструментов и сотрудничество агентов имеют разные режимы отказа. Плохой вызов инструмента может вернуть неверные данные или изменить неверный файл, но плохое делегирование агенту может создать неясную цепочку ответственности, утечку конфиденциального контекста, циклы между агентами, дублирование работы или создание артефакта, который никто не может проверить. A2A находится на один уровень выше в архитектуре, и его режимы отказа несут соответствующие более высокие последствия.

Почему разработчики путают A2A и MCP

Путаница понятна.

Многие серверы MCP — не просто «тупые» инструменты. Некоторые серверы MCP могут выполнять многоступенчатую работу. Некоторые предоставляют высокоуровневые возможности, которые кажутся агентными. Сервер MCP может обернуть сервис планирования, систему поиска или даже другой рабочий процесс, управляемый LLM.

В этот момент грань становится размытой.

Если инструмент MCP с именем research_topic выполняет сложный исследовательский рабочий процесс, является ли он инструментом или агентом?

Честный ответ: архитектурно это зависит от ситуации.

Если хост рассматривает его как вызываемую возможность со схемой инструмента, он функционирует как инструмент.

Если у него есть своя собственная идентичность, возможности, жизненный цикл задач, сообщения, артефакты и поведение делегирования, он начинает выглядеть как агент.

Вот почему «A2A против MCP» — это неправильная постановка вопроса, когда она превращается в религиозную дискуссию. Лучшая постановка:

• Лучше ли моделировать эту внешнюю возможность как инструмент?
• Или лучше моделировать ее как независимого агента?

Это решение должно определять выбор протокола.

Аргумент в пользу только MCP

Большинство AI-проектов должны начинаться только с MCP — это слегка субъективная позиция, но практическая.

Если вы создаете ассистента для кодирования, внутреннего чат-бота, локальный AI-рабочий процесс, персонального агента автоматизации или простой корпоративный ассистент, первой проблемой обычно не является сотрудничество агентов. Первой проблемой является доступ к инструментам.

Вам нужно, чтобы ассистент читал файлы, запрашивал базы данных, искал документы, вызывал API, открывал тикеты, резюмировал логи, проверял метрики или обновлял записи.

MCP очень хорошо подходит для этого.

Используйте только MCP, когда:

• Вашему агенту в основном нужен доступ к инструментам и данным
• Вы контролируете приложение-хост
• Вы контролируете большинство интеграций
• Внешние системы не являются по-настоящему автономными агентами
• Рабочий процесс в основном синхронный или кратковременный
• Обычного вызова инструмента достаточно
• Вам не нужно обнаружение агентов
• Вам не нужно состояние задач между агентами
• Вам не нужны артефакты от независимых агентов

Для многих систем MCP плюс хорошая архитектура приложения достаточно. Многие команды будут излишне усложнять системы, добавляя в них A2A, которые на самом деле являются просто ассистентами, использующими инструменты, и это не проблема протокола — это проблема архитектурной дисциплины, которую ни один протокол не может исправить за вас.

Аргумент в пользу только A2A

Системы только с A2A встречаются реже, но они могут существовать.

Вы можете использовать A2A без MCP, когда система в основном связана с коммуникацией между агентами, и каждый агент уже управляет своими собственными инструментами внутренне.

Например:

• Маркетплейс специализированных агентов
• Интеграция агентов от поставщика к поставщику
• Рабочий процесс между организациями
• Мультиагентная система, где у каждого агента есть своя собственная приватная цепочка инструментов
• Сеть делегирования, где клиентам не нужно знать детали внутренних инструментов

В этой модели A2A является публичной границей между независимо управляемыми агентами. Агенту A не нужно знать, использует ли Агент B PostgreSQL, Elasticsearch, MCP, LangChain, пользовательские API или shell-скрипты за кулисами. Агенту A нужно только знать, что может делать Агент B, как отправить ему задачу и как получить результаты.

Это чистая абстракция.

Используйте только A2A, когда:

• Вы предоставляете агентов как независимые сервисы
• Вызывающая сторона не должна знать о внутренних инструментах агента
• Обнаружение возможностей агента имеет значение
• Делегирование важнее прямого доступа к инструментам
• Задачи могут быть долгосрочными
• Результаты могут включать артефакты
• Агенты могут быть созданы разными поставщиками или командами

A2A наиболее силен на границах системы, где независимо принадлежащие агенты должны обмениваться задачами и артефактами, не раскрывая свои внутренние цепочки инструментов. Это не протокол, который нужно внедрять в каждый слой каждого рантайма агента.

Аргумент в пользу использования обоих A2A и MCP

Самая интересная архитектура — это не A2A против MCP. Это A2A плюс MCP.

В этом паттерне агент предоставляет интерфейс A2A другим агентам, но внутренне использует MCP для доступа к инструментам.

Это дает вам два чистых слоя:

• A2A снаружи: как агенты общаются друг с другом
• MCP внутри: как каждый агент получает доступ к инструментам, данным и сервисам

Это, вероятно, самая устойчивая ментальная модель.

Агент поддержки клиентов может предоставлять интерфейс A2A. Другие агенты могут делегировать ему задачи, связанные с поддержкой. Внутренне агент поддержки использует серверы MCP для Zendesk, Slack, поиска документации, поиска в CRM и извлечения внутренних политик.

Агент DevOps может предоставлять интерфейс A2A. Другие агенты могут попросить его расследовать инцидент. Внутренне он использует серверы MCP для Prometheus, Grafana, GitHub, Kubernetes, логов и облачных API.

Финансовый агент может предоставлять интерфейс A2A. Другие агенты могут запросить анализ бюджета. Внутренне он использует серверы MCP для электронных таблиц, учетных систем, баз данных счетов и моделей прогнозирования.

Этот паттерн сохраняет чистые границы между агентами. Другим агентам не нужен прямой доступ к каждому инструменту — они общаются со специализированным агентом, который решает внутренне, какие инструменты нужны для выполнения задачи.

Именно так работают и реальные организации. Вы не даете каждому прямой доступ к производственной базе данных. Вы обращаетесь к команде или сервису, ответственному за эту область.

Референсная архитектура: A2A снаружи, MCP внутри

Практическая мультиагентная архитектура может выглядеть так:

Пользователь
  |
  v
Основной ассистент или оркестратор
  |
  |-- A2A --> Агент исследований
  |              |
  |              |-- MCP --> Веб-поиск
  |              |-- MCP --> Хранилище документов
  |
  |-- A2A --> Агент кодирования
  |              |
  |              |-- MCP --> GitHub
  |              |-- MCP --> Файловая система
  |              |-- MCP --> Система CI
  |
  |-- A2A --> Агент DevOps
                 |
                 |-- MCP --> Метрики
                 |-- MCP --> Логи
                 |-- MCP --> Kubernetes

В этом дизайне A2A обрабатывает делегирование между агентами, в то время как MCP обрабатывает интеграцию между каждым агентом и его инструментами. Оркестратору не нужно знать каждый инструмент, доступный каждому специалисту — ему нужно только знать, какой агент отвечает за какой тип работы, что снижает перегрузку инструментами и сохраняет общую архитектуру более модульной. Для более глубокого рассмотрения того, как вычисления, память, маршрутизация и инструменты сочетаются внутри производственного ассистента, Архитектура AI-ассистентов: LLM, память, инструменты, маршрутизация, наблюдаемость подробно рассматривает эти слои.

Когда A2A — это перебор

A2A — это перебор, когда «другой агент» на самом деле является просто функцией.

Если ваше приложение имеет один рабочий процесс LLM, который вызывает несколько инструментов, не добавляйте A2A просто потому, что это звучит современно. Python-функции, HTTP-конечной точки, очереди или инструмента MCP может быть достаточно.

A2A может быть слишком много, когда:

• Есть только один агент
• Все компоненты находятся в одной кодовой базе
• Рабочий процесс короткий и синхронный
• Вам не нужно обнаружение
• Вам не нужно независимое состояние задач
• Вам не нужна отдельная идентичность агента
• Вы не ожидаете сторонних агентов
• Вам не нужна интероперабельность поставщиков или фреймворков

Протоколы не бесплатны — они добавляют концепции, инфраструктуру, поверхность для отладки, проблемы безопасности и операционные затраты. Скучный API или простой вызов функции иногда являются лучшим инженерным выбором, и обращение к A2A по привычке, а не по необходимости, является своего рода излишним усложнением. Выбор более простого варианта не является анти-A2A; это про-архитектура.

Когда MCP недостаточно

MCP начинает казаться недостаточным, когда вы используете его для представления вещей, которые явно являются агентами.

Например, предположим, что сервер MCP предоставляет инструмент с названием:

complete_enterprise_procurement_review

Этот инструмент делает следующее:

• Читает данные поставщиков
• Проверяет правила политики
• Задающие уточняющие вопросы
• Делегирует юридический обзор
• Создает отчет о рисках
• Возвращает несколько артефактов
• Работает 20 минут
• Поддерживает состояние задачи
• Требует истории аудита

В какой-то момент называть это «инструментом» становится неуклюже, потому что возможность больше не является простой вызываемой функцией — это специалист, владеющий рабочим процессом, со своим собственным состоянием, делегированием и требованиями к аудиту. Именно здесь A2A становится более подходящим, чем растягивание абстракции инструмента за его естественные границы.

MCP может предоставлять мощные инструменты, но он не волшебным образом решает проблемы идентичности агента, сотрудничества со сверстниками, владения задачами, семантики делегирования или журналов аудита мультиагентных систем.

Если это ваши фактические проблемы, вы находитесь в сфере A2A.

Безопасность: часть, которую все недооценивают

Модель безопасности — это то место, где A2A и MCP становятся серьезными.

MCP предоставляет агентам доступ к инструментам и данным. Это означает, что система AI может читать файлы, запрашивать базы данных, вызывать API, отправлять сообщения, обновлять тикеты или запускать инфраструктурные действия.

A2A позволяет агентам делегировать работу другим агентам. Это означает, что один агент может передавать контекст, запрашивать действия и получать артефакты от другого агента.

Оба мощны. Оба могут быть опасны.

Основные вопросы безопасности различны:

Для MCP:

• Какие инструменты может использовать этот агент?
• Какие данные он может читать?
• Какие действия он может выполнять?
• Пользователь одобряет действие?
• Может ли метаданные инструмента манипулировать моделью?
• Являются ли локальные и удаленные серверы доверенными?

Для A2A:

• Какие агенты имеют право общаться друг с другом?
• Какая идентичность у каждого агента?
• Может ли Агент A делегировать полномочия Агенту B?
• Сколько контекста может быть передано?
• Кто несет ответственность за конечный результат?
• Может ли цепочка задач быть проверена по аудиту?

Вот почему стратегия «просто подключить все» является плохой. Чем больше протоколов вы добавляете, тем больше вам нужны политика, идентичность, журналы, потоки одобрения и разрешения с наименьшими привилегиями, чтобы система оставалась безопасной и проверяемой.

Хорошая производственная архитектура должна включать:

• Идентичность агента
• Идентичность инструмента
• Идентичность пользователя
• Ограниченные разрешения
• Шлюзы одобрения для рискованных действий
• Журналы аудита задач
• Журналы вызовов инструментов
• Журналы делегирования
• Происхождение артефактов
• Лимиты частоты
• Политики тайм-аутов
• Контроли исходящего трафика

Если вы создаете систему с использованием как A2A, так и MCP, безопасность — это не дополнение. Это часть архитектуры.

Наблюдаемость: вам нужны трассировки, а не просто логи

Мультиагентные системы сложно отлаживать.

Пользователь задает один вопрос. Оркестратор вызывает два агента. Один агент вызывает три инструмента. Другой агент передает частичный прогресс. Третий агент терпит неудачу и повторяет попытку. Итоговый ответ выглядит разумно, но никто не знает, какой источник данных на него повлиял.

Это недопустимо в производстве.

Для систем с преобладанием MCP вам нужно наблюдать за:

• Выбором инструмента
• Аргументами инструмента
• Результатами инструмента
• Задержкой инструмента
• Ошибками инструмента
• Одобрениями пользователя
• Контекстом, внедренным в модель

Для систем с преобладанием A2A вам нужно наблюдать за:

• Обнаружением агентов
• Созданием задач
• Изменениями состояния задач
• Сообщениями от агента к агенту
• Созданными артефактами
• Цепочками делегирования
• Неудачами и повторными попытками
• Происхождением итогового ответа

Чем более агентной становится система, тем важнее становится отслеживаемость — обычных журналов приложений недостаточно, когда работа охватывает несколько агентов, вызовов инструментов и передачи артефактов. Вам нужна трассировка задач, которая следует за полным путем выполнения, чтобы любой ответ можно было проследить до его источника. Наблюдаемость для систем LLM: метрики, трассировки, логи и тестирование в производстве подробно рассматривает инструменты и инструментацию в этом отношении.

Рамки принятия решений: вам нужен A2A, MCP, оба или ни один?

Используйте эту рамку принятия решений.

Используйте ни один, когда простого кода достаточно

Выбирайте обычные функции, API или очереди, когда:

• Вы контролируете все компоненты
• Нет необходимости в обнаружении инструментов, родных для LLM
• Нет необходимости в интероперабельности агентов
• Система детерминирована
• Интеграция стабильна и проста

Не каждой интеграции нужен протокол AI.

Используйте MCP, когда агенту нужны инструменты

Выбирайте MCP, когда:

• AI-приложению нужны внешние данные
• Агенту нужно вызывать инструменты
• Вы хотите многоразовые интеграции
• Вы хотите обнаружение инструментов
• Вы хотите стандартную интеграцию клиент-сервер
• Вы создаете решения для кодинговых агентов, ассистентов, IDE или внутренних инструментов

Это точка отправления по умолчанию для большинства разработчиков.

Используйте A2A, когда агентам нужны сверстники

Выбирайте A2A, когда:

• Агенты развернуты независимо
• Агентам нужно обнаруживать друг друга
• Агенты созданы разными командами или поставщиками
• Задачи долгосрочные
• Делегирование имеет значение
• Артефакты имеют значение
• Вам нужна граница агента, а не просто граница инструмента

Это правильный выбор, когда единицей архитектуры является агент.

Используйте оба, когда специализированным агентам нужны инструменты

Выбирайте оба, когда:

• Агенты сотрудничают друг с другом
• Каждому агенту также нужен доступ к инструментам
• Вы хотите чистые границы между делегированием и выполнением
• Вы хотите специализированных агентов с приватными внутренними цепочками инструментов
• Вы хотите масштабируемую мультиагентную архитектуру

Это самый реалистичный корпоративный паттерн.

Общие антипаттерны

Антипаттерн 1: Превращение каждого инструмента в агента

Не каждая функция заслуживает обертки агента.

API конвертации валюты, вероятно, является инструментом. Запрос базы данных, вероятно, является инструментом. Читатель файлов, вероятно, является инструментом.

Обертывание каждой небольшой возможности как агента A2A создает ненужную сложность.

Антипаттерн 2: Скрытие целого агента за одним инструментом MCP

Противоположная ошибка также распространена.

Если инструмент MCP секретно запускает долгий, сохраняющий состояние, мультиагентный рабочий процесс, абстракция MCP может стать слишком тонкой. Вы теряете видимость состояния задач, делегирования, артефактов и ответственности.

В этот момент это может заслуживать границы A2A.

Антипаттерн 3: Позволение каждому агенту вызывать каждый инструмент

Это создает хаос с разрешениями.

Специализированные агенты должны иметь ограниченные инструменты. Агент написания текста, вероятно, не нуждается в доступе к производственной базе данных. Агент исследований, вероятно, не нуждается в разрешении на развертывание инфраструктуры.

Используйте принцип наименьших привилегий.

Антипаттерн 4: Отсутствие человеческого одобрения для рискованных действий

Агентные системы не должны молча выполнять действия с высоким воздействием.

Человеческое одобрение должно требоваться для таких действий, как:

• Отправка внешних электронных писем
• Изменение производственных данных
• Развертывание инфраструктуры
• Удаление файлов
• Изменение разрешений
• Покупка услуг
• Обмен конфиденциальными данными

Протоколы облегчают интеграцию. Они не снимают ответственность.

Практические примеры

Пример 1: Локальный ассистент для кодирования

Локальный ассистент для кодирования использует MCP для доступа к:

• Файловой системе
• Репозиторию Git
• Запустителю тестов
• Менеджеру пакетов
• Поиску документации

Ему, вероятно, не нужен A2A.

MCP достаточно.

Пример 2: Корпоративный ассистент поддержки

Ассистент поддержки использует MCP для доступа к:

• CRM
• Системе тикетов
• Документации
• Slack
• Базе данных клиентов

Сначала MCP достаточно.

Позже компания добавляет специализированных агентов:

• Агент выставления счетов
• Агент юридической политики
• Агент устранения неполадок продукта
• Агент эскалации

Теперь A2A начинает иметь смысл, потому что ассистенту поддержки нужно делегировать работу другим агентам.

Используйте оба.

Пример 3: Маркетплейс агентов

Платформа позволяет сторонним агентам рекламировать возможности и получать задачи от других агентов.

Платформа не знает внутреннюю реализацию каждого агента.

A2A — сильный вариант.

Отдельные агенты могут по-прежнему использовать MCP внутренне, но публичная граница — A2A.

Пример 4: Агент анализа данных

Агент анализа данных запрашивает хранилище, читает дашборды, создает графики и пишет отчет.

Если это один агент, использующий инструменты, MCP достаточно.

Если он делегирует статистический обзор одному агенту, бизнес-объяснение — другому, а обзор соответствия — третьему, A2A становится полезным.

Мое субъективное мнение

MCP — это практическая точка отправления для большинства разработчиков, в то время как A2A — это архитектурная граница, в которую развиваются более крупные системы, как только у них появляются реальные потребности в координации «агент-агент».

Если вы создаете своего первого полезного AI-агента, начните с MCP. Кластер систем AI охватывает самохостинговые ассистенты, серверы MCP и память агентов как связанное множество, что дает более широкую картину того, как эти части сочетаются на практике. Дайте агенту безопасный, хорошо ограниченный доступ к инструментам и данным. Узнайте, где описания инструментов дают сбой. Узнайте, где разрешения становятся запутанными. Узнайте, где наблюдаемость слаба.

Не начинайте с фантастической архитектуры мультиагентов.

Но как только ваша система имеет несколько независимо принадлежащих агентов, A2A становится гораздо более интересным. Он дает вам более чистый способ представления возможностей агента, делегирования задач и сотрудничества между агентами.

Ошибка заключается в том, чтобы рассматривать A2A и MCP как конкурентов.

Их лучше понимать как разные слои:

• MCP соединяет агентов с возможностями.
• A2A соединяет агентов с другими агентами.

Вы можете создавать полезные системы только с MCP.

Вы можете создавать сети агентов только с A2A.

Но наиболее масштабируемый паттерн, вероятно, — оба: A2A для сотрудничества агентов, MCP для интеграции инструментов.

Итог: действительно ли AI-агентам нужны оба?

Иногда — но не всегда, и ответ зависит почти полностью от того, есть ли у вашей системы настоящая граница «агент-агент» или просто набор функций, использующих инструменты.

Если вашему AI-агенту нужны только инструменты, используйте MCP.

Если вашей AI-системе нужны независимо развернутые агенты для сотрудничества, используйте A2A.

Если вашим специализированным агентам нужны инструменты и они также должны сотрудничать с другими агентами, используйте оба.

Самая чистая архитектура — это не «A2A против MCP» — это A2A на границе агента и MCP на границе инструмента, при этом каждый протокол решает именно ту проблему, для которой он был создан. Это разделение обязанностей — то, что сохраняет мультиагентные системы понятными, безопасными и более легкими для эволюции с течением времени.

Для более широкого взгляда на то, где находится A2A в 2026 году — уровни внедрения, требования безопасности, корпоративные случаи использования и рамка принятия решений о том, когда его внедрять — см. Протокол Google A2A в 2026: внедрение, хайп и реальность.

Источники

• Спецификация протокола A2A: https://a2a-protocol.org/latest/specification/
• Сравнение A2A и MCP: https://a2a-protocol.org/latest/topics/a2a-and-mcp/
• Введение в MCP: https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
• Обзор архитектуры MCP: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture
• Концепции сервера MCP: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/server-concepts
• Обновление об внедрении A2A от Linux Foundation: https://www.linuxfoundation.org/press/a2a-protocol-surpasses-150-organizations-lands-in-major-cloud-platforms-and-sees-enterprise-production-use-in-first-year