https://www.e7coding.com/series/agent-%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96%E8%A7%82%E5%AF%9F/Recent content in Agent 工程化观察 on E7CodingHugozh-cnJoyJoyWed, 01 Jul 2026 15:40:00 +0800https://www.e7coding.com/posts/agent2agent-a2a-protocol-introduction/Wed, 01 Jul 2026 15:40:00 +0800Joyhttps://www.e7coding.com/posts/agent2agent-a2a-protocol-introduction/<p>A2A，全称 <strong>Agent2Agent Protocol</strong>。</p> <p>它关注的不是模型如何调用工具，而是不同 Agent 之间如何发现彼此、交换消息、协同完成任务。</p> <p>随着企业内部开始部署多个 Agent，一个现实问题会很快出现：销售 Agent、客服 Agent、财务 Agent、法务 Agent、研发 Agent 可能来自不同团队、不同厂商、不同框架。它们不能只在各自系统里工作，还需要互相委派任务、传递上下文、返回结果。</p> <p>A2A 解决的正是这类 Agent 互操作问题。</p> <h2 id="核心判断">核心判断</h2> <p>A2A 的价值不在单个 Agent，而在多 Agent 生态。</p> <p>当系统里只有一个 Agent 时，A2A 的价值不明显。一个 Agent 自己调用工具、读数据、执行任务，MCP 或普通工具调用已经足够。</p>https://www.e7coding.com/posts/model-context-protocol-mcp-introduction/Wed, 01 Jul 2026 15:30:00 +0800Joyhttps://www.e7coding.com/posts/model-context-protocol-mcp-introduction/<p>MCP，全称 <strong>Model Context Protocol</strong>。</p> <p>它的定位很清楚：为 AI 应用连接外部系统提供一套开放协议。外部系统可以是本地文件、数据库、搜索引擎、业务 API、设计工具、知识库，也可以是一组预先定义好的 prompts 和 workflows。</p> <p>如果只看模型本身，LLM 只能基于输入文本生成输出。真正进入 Agent 阶段后，模型需要读数据、调用工具、执行动作、拿到反馈，再继续下一步。MCP 解决的就是这层连接问题。</p> <p>官方文档把 MCP 类比为 AI 应用的 USB-C 接口。这个类比有一定准确性：它不是某一个具体工具，而是让工具和 AI 应用之间有统一接法。</p> <h2 id="核心判断">核心判断</h2> <p>MCP 的价值不在于让模型“更聪明”，而在于让 Agent 的工具层更标准、更可复用、更容易治理。</p>