企业级 MCP + A2A 整合架构设计与落地案例实现（1）

如果将 MCP 视为 AI 智能体的“工具箱”，那么 Agent2Agent (A2A) 协议就是促进 AI 智能体之间“相互协作”的沟通语言。这两种协议的结合正在重新塑造 AI 智能体的合作方式，从独立作业转变为团队合作。

2、A2A 协议：实现 AI 智能体间的对话 

Agent2Agent 协议是什么？ A2A 是由 Google 主导开发的开源协议，专门用于解决 AI 智能体间的通信与协作问题。它使得不同框架、不同公司、运行在不同服务器上的 AI 智能体能够：

• 相互发现对方的能力；

• 协商互动模式（文本、表单、多媒体）；

• 安全地协作处理长期任务；

• 保持隐私，不泄露内部状态、记忆或工具。

3、A2A 与 MCP 的协同工作

简而言之：

• MCP 使 AI 智能体能够“使用工具”。

• A2A 使 AI 智能体能够“相互合作”。

下文我们详细剖析企业级 MCP + A2A 整合架构设计和案例落地，包括：

第一、A2A 核心技术架构；

第二、企业级 MCP + A2A 整合架构设计；

第三、企业应用 MCP + A2A 场景；

第四、企业级 MCP + A2A 技术实现细节；

第五、企业级 MCP + A2A 安全与治理考量；

第六、企业级 MCP + A2A 总结。

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1、AI 智能体发现机制 

Agent Cards（智能体卡片）是 A2A 的核心概念，类似于个人名片：

{  "id": "finance-analyst-agent",  "name": "财务分析专家",  "description": "专精于财务报表分析和风险评估",  "capabilities": [    "financial_analysis"

,    "risk_assessment",     "compliance_checking"  ],  "endpoints": {    "base_url": "https://api.company.com/agents/finance",    "protocol_versi

on": "1.0"  },  "interaction_modes": ["text", "structured_data", "reports"],  "security": {    "auth_method": "oauth2",    "required_scopes": ["f

inance_read", "analysis_write"]  }}

2、动态发现流程

1. 智能体注册 → 发布 Agent Card 到 /.well-known/agent.json；

2. 其他智能体 → 定期扫描可用的智能体服务；

3. 能力评估 → 分析哪些智能体适合协作；

4. 建立连接 → 通过标准化协议开始合作。

3、通信模式

第一、同步请求和响应

{  "method": "analyze_financial_data",  "params": {    "company": "寒武纪",    "period": "Q3-2025",    "analysis_type": "profitability"  }}

第二、非同步流式处理

• 适合长时间分析任务；

• 支持服务器发送事件（SSE）；

• 实时状态更新。

第三、推送通知

• 主动通知重要事件；

• 支持 WebHook 机制。

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1、三层协作模型架构设计

文章转载至玄姐聊AGI，后续详见企业级 MCP + A2A 整合架构设计与落地案例实现（2）