پروتکل A2A به سادگی توضیح داده شده است: در اینجا 3 تفاوت اصلی با MCP وجود دارد!

دنیایی را تصور کنید که دستیاران هوش مصنوعی شما فقط برای شما کار نمی کنند بلکه با یکدیگر کار می کنند! پروتکل Agent-to Agent (A2A) Google قول می دهد مجریان انفرادی AI را به بازیکنان تیم مشترک تبدیل کند. اما چگونه می تواند در برابر پروتکل زمینه مدل Anthropic (MCP) جمع شود؟ زمان شکستن وزوز!

مقدمه: طلوع هوش مصنوعی مشترک

به نحوه کار با همکاران در پروژه های پیچیده فکر کنید. شما اطلاعات را به اشتراک می گذارید ، سؤال می کنید و بر اساس تخصص یکدیگر ایجاد می کنید. حال تصور کنید که دستیاران هوش مصنوعی شما همین کار را انجام می دهند – نه فقط در انزوا کار می کنید ، بلکه به طور فعال برای حل مشکلات خود همکاری می کنید.

این دقیقاً همان چیزی است که Google با پروتکل جدید عامل خود به Agent (A2A) که در 9 آوریل 2025 منتشر شد ، هدف خود را منتشر می کند. A2A به جای اینکه هر دستیار هوش مصنوعی یک کارگر تنها باشد ، آنها را به بازیکنان تیم تبدیل می کند. دستیار تحقیق شما می تواند یکپارچه یافته ها را به دستیار نوشتن شما منتقل کند ، یا برنامه ریز مسافرتی شما می تواند با دستیار مالی شما بررسی کند تا گزینه های هتل متناسب با بودجه شما باشد – همه بدون اینکه مجبور به بازی واسطه ای شوید. جامعه توسعه دهنده به وضوح هیجان زده است – بیش از 7000 ستاره GitHub در چند روز پس از پرتاب همه این موارد را می گوید. اما این اولین تلاش برای دستیابی به سیستم های هوش مصنوعی برای همکاری با یکدیگر نیست. Anthropic پروتکل زمینه مدل خود (MCP) را با اهداف مشابهی که چندی پیش نیست معرفی کرد.

بنابراین یک توسعه دهنده برای ساختن این گزینه ها چیست؟ آیا A2A فقط MCP با نام دیگری است؟ آیا باید در یادگیری یکی از دیگری سرمایه گذاری کنید؟ یا آیا آنها به اهداف مختلفی خدمت می کنند؟

در این آموزش ساده ، من اعتیاد به بازاریابی را کاهش می دهم:

• هر دو پروتکل را به زبان ساده توضیح دهید که هرکسی می تواند درک کند
• 3 تفاوت فنی را که در نحوه استفاده از آنها تأثیر می گذارد ، برجسته کنید
• فاش کنید که چگونه این پروتکل ها به جای رقابت با یکدیگر مکمل می شوند

بدون اضافه بار ژارگون فنی – بینش های واضح و روشن در مورد چگونگی تغییر شکل مجدد این پروتکل ها. در پایان ، شما دقیقاً می فهمید که A2A چه چیزی را به جدول می آورد که MCP نمی کند (و برعکس). آماده دیدن همه وزوز چیست؟ بیایید شیرجه بزنیم!

MCP در مقابل A2A: برای مادربزرگ توضیح داده شده است

تصور کنید که در حال برنامه ریزی برای تعطیلات رویایی به هاوایی هستید. چیزهای زیادی برای فهمیدن وجود دارد! شما نیاز دارید:

• پیش بینی های آب و هوا را برای انتخاب بهترین ماه بررسی کنید
• پرواز را در بودجه خود پیدا کنید
• فعالیت های خود را بر اساس توصیه های محلی برنامه ریزی کنید
• دلار خود را برای درک قیمت های محلی تبدیل کنید

این بسیاری از کارهای مختلف است که نیاز به تخصص های مختلف دارند! حال ، فرض کنید شما یک دستیار هوش مصنوعی مانند کلود دارید تا به شما کمک کند. شما می پرسید ، “کلود ، هفته آینده در مائوئی آب و هوا چگونه است؟”

اما مشکل اینجاست: کلود در مورد داده های قدیمی تر آموزش دیده بود و آب و هوای امروز یا پیش بینی هفته آینده را نمی داند. این مانند این است که از دوست هوشمند خود در مورد آب و هوا در شهری که اخیراً بازدید نکرده اند بپرسید – آنها به سادگی نمی دانند! اینجاست که دو استاندارد مهم ما برای نجات روز وارد می شوند.

MCP: به دستیاران هوش مصنوعی قدرت فوق العاده ای می دهد

پروتکل زمینه Model (MCP) مانند دادن به هر دستیار هوش مصنوعی امکان استفاده از ابزارهای تخصصی در صورت لزوم است.

قبل از MCP ، مکالمه ممکن است اینگونه پیش برود:

شما: “هفته آینده هوا در مائوئی چقدر است؟”

کلود: “من به داده ها یا پیش بینی های آب و هوایی در زمان واقعی دسترسی ندارم. برای این اطلاعات باید یک سرویس هواشناسی را بررسی کنید.”

بسیار ناامیدکننده ، درست است؟ اما با MCP:

شما: “هفته آینده هوا در مائوئی چقدر است؟”

کلود: [internally uses MCP to connect to a weather service] “طبق آخرین پیش بینی ، مائوئی با دمای حدود 82 درجه فارنهایت هفته آینده آفتابی خواهد بود ، با یک حمام کوتاه بعد از ظهر چهارشنبه.”

آنچه در واقع در پشت صحنه اتفاق می افتد مانند یک ترفند جادویی با چهار مرحله ساده است:

1. ابرقدرت های موجود را کشف کنید: کلود به جعبه ابزار خود می پرسد ، “امروز چه وسایل جالب دارم؟” و کشف می کند که یک سرویس هواشناسی آماده استفاده وجود دارد!
   (مرجع کد: استفاده می کند روش List_Tools)

2. درخواست کامل را ایجاد کنید: کلود یک پیام واضح و شفاف را تهیه می کند: “سلام ابزار آب و هوا ، پیش بینی مائوئی هفته آینده چیست؟” (اما در رایانه)
   (مرجع کد: استفاده می کند call_tool)

3. پاسخ متخصص را دریافت کنید: سرویس هواشناسی آب و هوایی خود را انجام می دهد و پاسخ می دهد: “مائوئی: 82 درجه فارنهایت ، آفتابی ، با یک پاشش روز چهارشنبه!”
   (مرجع کد: استفاده می کند ابزار)

4. ترجمه به انسان دوستانه: کلود این وضعیت آب و هوا را می گیرد و آن را به یک پاسخ دوستانه و مکالمه ای فقط برای شما تبدیل می کند
   (مرجع کد: نتیجه می گیرد call_tool)

جادو در اینجا این است که MCP روشی استاندارد را برای هر دستیار هوش مصنوعی برای اتصال به هر ابزاری فراهم می کند. این مانند ایجاد یک آداپتور جهانی است که با تمام لوازم و تمام رسانه های برق کار می کند.

برای سازندگان ابزار ، این بدان معنی است که آنها فقط باید یک بار پس از استاندارد MCP ، API ، ماشین حساب یا فرستنده ایمیل خود را بسازند و با Claude ، GPT ، Gemini یا هر دستیار سازگار با MCP کار می کنند.

برای کاربرانی مانند شما و مادربزرگ ، این بدان معنی است که هوش مصنوعی شما می تواند ناگهان انواع کارهایی را که قبلاً نمی توانست انجام دهد انجام دهد – آب و هوای واقعی را بررسی کنید ، ایمیل های واقعی ارسال کنید ، قرار ملاقات های واقعی را رزرو کنید ، همه بدون اینکه به صراحت برای هر کار برنامه ریزی شده باشید.

A2a: جمع کردن تیم رویایی هوش مصنوعی شما

اما در مورد آن برنامه ریزی پیچیده سفر هاوایی چیست؟ شما به داده های آب و هوایی بیش از حد نیاز دارید – در پروازها ، هتل ها ، فعالیت ها ، بودجه بندی و موارد دیگر به تخصص تخصصی نیاز دارید. این جایی است که پروتکل عامل به عامل (A2A) می درخشد. در حالی که MCP یک هوش مصنوعی را به ابزارها وصل می کند ، A2A دستیاران تخصصی هوش مصنوعی را به یکدیگر متصل می کند.

تصور کنید که یک تیم رویایی مسافرتی دارید:

• یک متخصص برای پرواز که هر شرکت هواپیمایی و مسیر را می شناسد
• یک متخصص هتل که می تواند اقامتگاه های مربوط به ترجیحات شما را مطابقت دهد
• یک متخصص راهنمای محلی که با فعالیت ها و فرهنگ هاوایی آشنا است
• یک مدیر بودجه که به ادامه هزینه کمک می کند

با استفاده از A2A ، دستیار شخصی شما می تواند بخش های خاصی از برنامه ریزی تعطیلات خود را به این متخصصان واگذار کند ، سپس پاسخ های متخصص خود را جمع آوری و سازماندهی کند.

قبل از A2A ، مکالمه ممکن است اینگونه پیش برود:

شما: “سفر 5 روزه من به هاوایی را در ماه ژوئن با بودجه 3000 دلاری برنامه ریزی کنید.”

دستیار شخصی: “من می توانم برخی از توصیه های کلی را ارائه دهم ، اما به قیمت های فعلی پرواز یا در دسترس بودن هتل دسترسی ندارم. برای فعالیت ها ، می توانم گزینه های محبوب را پیشنهاد کنم ، اما نمی توانم تأیید کنند که آیا آنها متناسب با تاریخ یا بودجه خاص شما هستند.”

برای رزرو تعطیلات رویایی خود بسیار مفید نیست! اما با A2A:

شما: “سفر 5 روزه من به هاوایی را در ماه ژوئن با بودجه 3000 دلاری برنامه ریزی کنید.”

دستیار شخصی: [internally delegates to specialist agents] “من یک برنامه سفر کامل 5 روزه هاوایی را برای ماه ژوئن آماده کرده ام! پروازهای مسافرتی شما از LAX (650 دلار) به علاوه هتل ساحلی در مائوئی (1200 دلار) برای فعالیت ها باقی مانده است. 675 دلار برای وعده های غذایی و سوغات.

در پشت صحنه ، دستیار شخصی شما از A2A برای ارکستر این سمفونی تعطیلات استفاده می کند:

1. کارشناسان مناسب را پیدا کنید: دستیار شخصی شما از طریق Rolodex دیجیتالی “کارتهای ویزیت” ()) می چرخد ​​(عامل) برای دیدن اینکه کدام یک از مأمورین متخصص می توانند در سفر ، فعالیت ها و بودجه ریزی کمک کنند. (مرجع کد: استفاده می کند a2acardresolver برای واکشی کارت)

2. تقسیم و فتح: دستیار شخصی رویای تعطیلات شما را به قطعات قابل کنترل تقسیم می کند:

   • شغل 1: پرواز/هتل ها را پیدا کنید → نماینده سفر
   • شغل 2: فعالیت ها را پیشنهاد کنید ate عامل راهنمای محلی
   • شغل 3: بودجه → نماینده بودجه را بررسی کنید

3. ماموریت پرواز را اختصاص دهید:

   • دستیار شخصی شغل 1 را به یک بسته دیجیتالی مرتب ((وظیفه) با یک شماره ردیابی مانند “Task-123”
   • این بسته را با استفاده از آن به عامل مسافرتی ارسال می کند tasks/send فرمان (مرجع کد: استفاده می کند a2aclient.send_task با TaskSendparams)
   • نماینده مسافرتی برای پروازهای مناسب و هتل ها به شکار کار می کند!
   • دستیار شخصی → نماینده سفر: “پروازهای مقرون به صرفه را به هاوایی از گزینه های LAX و هتل در MAUI به مدت 5 روز در ماه ژوئن ، برای یک زوج با بودجه کل 3000 دلار پیدا کنید.”
   • نماینده مسافرتی → دستیار شخصی: “پیدا کردن یک سفر دور به اوگ (مائوئی) با قیمت 650 دلار در هر شخص در هواپیمایی هاوایی. Resort Beach Aloha دارای اتاق هایی با قیمت 240 دلار در شب است که در کل 1200 دلار برای 5 شب است. هر دو گزینه شامل لغو رایگان است.”

4. تکرار برای فعالیت ها و بودجه:

   • دستیار شخصی همان رقص بسته و نمایش را برای سایر مشاغل انجام می دهد و به هر یک از متخصصان مأموریت و شماره ردیابی خود را می دهد.
   • دستیار شخصی → راهنمای محلی: “بهترین فعالیت ها برای یک زن و شوهر در مائوئی به مدت 5 روز در ماه ژوئن با حدود 1150 دلار پس از پرواز و هتل باقی مانده است؟”
   • راهنمای محلی → دستیار شخصی: “فعالیتهای توصیه شده: غواصی دهانه Molokini (145 دلار در PP) ، Luau سنتی در Lahaina Luau قدیمی (120 دلار در PP) و To Road to Hana با هدایت تور (210 دلار در PP). اینها در ماه ژوئن بسیار دارای رتبه و در دسترس هستند.”
   • دستیار شخصی → نماینده بودجه: “آیا این طرح در 3000 دلار مناسب است: پرواز 650 دلار ، هتل 1200 دلار ، 475 دلار برای فعالیت های اصلی ، به علاوه غذا و سوغات؟”
   • نماینده بودجه → دستیار شخصی: “ملزومات در کل 2325 دلار ، 675 دلار برای وعده های غذایی و سوغات باقی مانده است. این تقریباً 135 دلار در روز برای غذا و لوازم اضافی است ، که در صورت مخلوط کردن وعده های غذایی رستوران با گزینه های مقرون به صرفه ، برای هاوایی معقول است.”

5. بازی انتظار را انجام دهید:

   • دقیقاً مانند پیگیری تحویل ، دستیار شخصی به طور دوره ای می پرسد ، “آیا وظیفه 123 هنوز انجام شده است؟” با استفاده از tasks/get فرمان (مرجع کد: استفاده می کند a2aclient.get_task)
   • وقتی یک نماینده با “تکمیل” پاسخ می دهد (وظیفهبا کارنامه) ، دستیار شخصی موارد خوبی را در بسته پاسخ می گیرد (مصنوعی).

6. ایجاد جادوی تعطیلات: دستیار شخصی تمام توصیه های تخصصی را در یک برنامه تعطیلات زیبا و آماده برای لذت بردن از شما با هم قرار می دهد!

دستیار شخصی شما سپس تمام این دانش تخصصی را در یک برنامه سفر منسجم کامپایل می کند. کل فرآیند برای شما یکپارچه است – شما فقط یک برنامه سفر کامل و متخصص را دریافت می کنید!

ترکیب زیبا

جادوی واقعی هنگامی اتفاق می افتد که MCP و A2A با هم کار کنند:

1. دستیار شخصی شما از A2A برای ارتباط با عوامل تخصصی هوش مصنوعی استفاده می کند
2. هر نماینده تخصصی از MCP برای ارتباط با ابزارهای خاص مورد نیاز خود استفاده می کند
3. نتیجه ، شبکه ای از دستیاران هوش مصنوعی است که هرکدام ابرقدرت های خاص خود را دارند ، همه از طرف شما با هم کار می کنند

مثل این است که هم تیمی از مشاوران خبره (A2A) داشته باشید و به هر یک از مشاورین تجهیزات تخصصی خود (MCP) بدهید. آنها با هم می توانند کارهای پیچیده ای را انجام دهند که هیچ یک از هوش مصنوعی نمی تواند به تنهایی از عهده آن برآید.

تفاوت اصلی این است که چه کسی با چه کسی صحبت می کند:

• MCP: دستیاران هوش مصنوعی که با ابزارها صحبت می کنند (کلود + سرویس هواشناسی)
• A2a: دستیاران هوش مصنوعی که با سایر دستیاران هوش مصنوعی صحبت می کنند (Trip Planner + متخصص هتل)

و بهترین قسمت؟ یک بار بسازید ، به هر جایی وصل شوید. این استانداردها اطمینان حاصل می کنند که ابزارهای جدید و دستیاران جدید می توانند بدون نیاز به کد سفارشی برای هر ترکیب ممکن ، به اکوسیستم بپیوندند.

برای دیدن نمونه های حداقل کد کار از این پروتکل ها در عمل:

فراتر از ابزارها در مقابل عوامل: تفاوتهای فنی واقعی

توضیحات کل “MCP با ابزارها ، A2A با نمایندگان صحبت می کند” توضیح می دهد؟ این یک شروع خوب است ، اما اگر بیشتر گرسنه هستید ، ممکن است فکر کنید ، “صبر کنید ، این خیلی ساده نیست؟”

حق با شماست! مرز بین “ابزارها” و “عوامل” در واقع بسیار فازی است. در واقع ، همانطور که مستندات OpenAI نشان می دهد ، حتی می توانید از کل عوامل به عنوان ابزار استفاده کنید! تصور کنید از دستیار هوش مصنوعی خود بخواهید که از دستیار AI دیگری به عنوان ابزاری استفاده کند – خیلی سریع متا می شود.

اگر از توضیح سطح سطح راضی نیستید و می خواهید عمیق تر حفر کنید ، در جای مناسب قرار دارید. بیایید لایه ها را عقب بکشیم و به تفاوت های واقعی سطح کد که این پروتکل ها را اساساً متمایز می کند نگاه کنیم – فراتر از آن که فقط با چه کسی صحبت می کند!

سلب مسئولیت سریع: آنچه در زیر می آید درک شخصی زاک از این تفاوت ها بر اساس کار با هر دو پروتکل است. من می توانم در مورد برخی از جزئیات اشتباه کنم! اگر چیزی را خاموش کردید ، یک یادداشت برای من بگذارید – من در اینجا با هم یاد می گیرم.

تفاوت 1: زبان طبیعی در مقابل طرحواره ساختاری

با A2A ، شما به سادگی می گویید “100 دلار به دلار کانادا چقدر است؟” با MCP ، شما باید دقیقاً مطابق آنچه ابزار ارز انتظار دارد – مانند {"currency_from": "USD", "currency_to": "CAD", "amount": 100}بشر این یک رویکرد کاملاً متفاوت برای برقراری ارتباط است!

ارتباط انسانی مانند A2A

A2A زبان طبیعی را در آغوش می گیرد دقیقاً مانند ما انسانها با یکدیگر صحبت می کنیم:

# A2A Client sending a task
user_message = Message(
    role="user", 
    parts=[TextPart(text="How much is 100 USD in CAD?")]
)

نماینده دریافت کننده این درخواست را با این حال می تواند تفسیر کند – دقیقاً مانند وقتی از یک دوست برای کمک می خواهید. هیچ قالب دقیق لازم نیست.

الزامات دقیق پارامتر MCP

از طرف دیگر MCP ، پارامترهای دقیقی را می طلبد که با یک طرح از پیش تعریف شده مطابقت دارند:

# MCP Client calling a tool
tool_name = "get_exchange_rate"
# Must match EXACTLY what the tool expects
arguments = {"currency_from": "USD", "currency_to": "CAD"}

اگر دقیقاً آنچه را که ابزار انتظار دارد ارائه ندهید (شاید به جای “currency_from”) “از_کورنسی” بخواهد) ، تماس با موفقیت انجام نمی شود. اینجا اتاق wiggle نیست!

چرا این مهم است

در مورد تماس با مشتری فکر کنید. با A2A ، مثل این است که با یک نماینده مفید صحبت کنید که می تواند مشکل شما را درک کند حتی اگر این امر به طور مرتب در دسته ها قرار نگیرد. با MCP ، مانند پر کردن یک فرم سفت و سخت است که فقط ورودی های خاص را در زمینه های خاص می پذیرد.

رویکرد زبان طبیعی A2A به این معنی است که می تواند درخواست ها “خارج از جعبه” را انجام دهد و با موقعیت های جدید سازگار شود – مانند پرسیدن “آیا 100 دلار برای شام برای دو در تورنتو به اندازه کافی برای شام است؟” یک مأمور زبان طبیعی می تواند بفهمد که این امر به دانش ارز به علاوه قیمت گذاری رستوران های محلی نیاز دارد. در همین حال ، رویکرد دقیق طرحواره MCP به معنای نتایج قابل اعتماد و قابل پیش بینی است – در صورت نیاز به پاسخ دقیق به سؤالات استاندارد.

تفاوت 2: چرخه عمر کار در مقابل عملکرد تماس

A2A با یک چرخه عمر به عنوان کارهای کامل رفتار می کند ، در حالی که MCP با آنها به عنوان تماس های عملکردی رفتار می کند. این مانند تفاوت بین یک مدیر پروژه (A2A) و یک ماشین حساب (MCP) است.

مدیریت وظیفه چند مرحله ای A2A

A2A در اطراف مفهوم “کار” ساخته شده است که دارای چرخه عمر کامل با چندین حالت است:

# A2A Task has explicit states in its lifecycle
{
    "id": "task123",
    "status": {
        "state": "running",  # Can be: pending → running → completed/failed
        "startTime": "2025-04-12T10:30:00Z"
    },
    "artifacts": [...]  # Partial results as they're created
}

وظایف می توانند به طور طبیعی از طریق حالتهای مختلف جریان پیدا کنند – آنها می توانند شروع کنند ، به ورودی بیشتری نیاز داشته باشند ، نتایج جزئی تولید کنند و در نهایت کامل یا شکست بخورند. پروتکل خود این چرخه عمر را مدیریت می کند و آن را برای کارهای پیچیده و چند مرحله ای با عدم اطمینان کامل می کند.

عملیات تک مرحله ای MCP

عملیات MCP اساساً تک مرحله ای است – آنها یا موفق می شوند یا شکست می خورند:

# MCP has no built-in "in-progress" or "needs more input" states
result = client.call_tool("get_exchange_rate", {"from": "USD", "to": "CAD"})

# If arguments are invalid or missing, it simply fails with an error
# There's no protocol-level "input-required" state

اگر یک ابزار به اطلاعات بیشتری نیاز دارد ، نمی تواند آن را در پروتکل درخواست کند – باید خطایی را برگرداند یا برنامه مشتری باید یک درخواست جدید و جداگانه را انجام دهد. به روزرسانی های پیشرفت افزودنی های اختیاری هستند ، نه اصلی به چرخه عمر عمل.

چرا این مهم است

در مورد نوسازی خانه در مقابل استفاده از ابزارهای جداگانه فکر کنید. A2A مانند استخدام پیمانکار است که کل پروژه نوسازی را مدیریت می کند – آنها تمام مراحل را اداره می کنند ، به شما به روز می کنند و از طریق مسائل غیر منتظره کار می کنند. MCP مانند تماس با متخصصان فردی است – لوله کشی یک کار را انجام می دهد ، یکی دیگر از برق ، و هیچ کس پروژه کلی را ردیابی نمی کند.

A2A برای کارهای پیچیده و چند مرحله ای که در آن عدم اطمینان و نیاز به سازگاری وجود دارد ، می درخشد. پروژه های تحقیقاتی ، کار خلاقانه و حل مسئله همه این مدل را متناسب می کنند.

MCP هنگامی که به عملیات دقیق و فردی با ورودی ها و خروجی های قابل پیش بینی نیاز دارید – محاسبات ، بازیابی داده ها و تحولات خاص نیاز دارید.

تفاوت 3: مهارتهای سطح بالا در مقابل کارکردهای خاص

A2A توضیح می دهد که چه عوامل می توانند به طور کلی انجام دهند ، در حالی که MCP دقیقاً آنچه را که توابع موجود است و نحوه تماس با آنها را بیان می کند.

توضیحات توانایی A2A

A2A توانایی های یک عامل را از نظر سطح بالا و انعطاف پذیر توصیف می کند:

# A2A AgentCard example
agent_skill = AgentSkill(
    id="research_capability",
    name="Research and Analysis",
    description="Can research topics and provide analysis.",
    examples=[
        "Research quantum computing advances",
        "Analyze market trends for electric vehicles"
    ]
    # Notice: no schema for how to invoke these skills!
)

این مانند یک رزومه است که به شما می گوید چه کسی در آن خوب است ، دقیقاً چگونه می توان آنها را به کار اختصاص داد.

مشخصات عملکرد MCP

MCP دقیقاً هر عملکرد موجود را تعریف می کند:

# MCP tool definition
{
  "name": "get_exchange_rate",
  "description": "Get exchange rate between currencies",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "currency_from": {"type": "string"},
      "currency_to": {"type": "string"}
    },
    "required": ["currency_from", "currency_to"]
  }
}

این مانند یک کتابچه راهنمای دستورالعمل است که هیچ چیز برای تفسیر باقی نمی گذارد.

چرا این مهم است

در مورد واگذاری کار فکر کنید. A2A مانند گفتن به یک عضو تیم “شما مسئول بخش تحقیق این پروژه هستید” – آنها جزئیات را بر اساس تخصص آنها می دانند. MCP مانند ارائه دستورالعمل های مرحله به مرحله دقیق است: “این سه پایگاه داده را با استفاده از این اصطلاحات دقیق جستجو کنید و نتایج را از این طریق قالب بندی کنید.”

رویکرد A2A باعث خلاقیت ، ابتکار و رسیدگی به موقعیت های غیر منتظره می شود. عامل می تواند رویکرد خود را بر اساس آنچه در طول مسیر کشف می کند ، تطبیق دهد.

رویکرد MCP قوام ، پیش بینی و کنترل دقیق را دقیقاً بر آنچه اتفاق می افتد و چگونه تضمین می کند.

تفاوت فلسفه

این سه تفاوت فنی منعکس کننده چشم اندازهای مختلف از همکاری هوش مصنوعی است:

• فلسفه MCP: “دقیقاً به من بگویید چه کاری می خواهید انجام دهید و چگونه این کار را انجام دهید.”
• فلسفه A2a: “به من بگویید چه می خواهید انجام دهید ، من می فهمم که چگونه.”

به MCP به عنوان ساختمان با قطعات LEGO فکر کنید – دقیق ، قابل پیش بینی ، قابل استفاده به روش های واضح. A2A بیشتر شبیه خاک رس است – انعطاف پذیر ، سازگار ، قادر به گرفتن فرم هایی است که ممکن است در ابتدا تصور نکرده باشید.

زیبایی این است که شما مجبور نیستید انتخاب کنید! بسیاری از سیستم های پیشرفته هر دو را پیاده سازی می کنند: MCP برای اجرای دقیق ابزار و A2A برای حل مسئله مشترک بین عوامل تخصصی.

نتیجه گیری: آینده AI مشترک است

ما تفاوت های کلیدی بین A2A و ​​MCP را باز نکردیم ، و در اینجا خط اصلی وجود دارد: اینها استانداردهای رقابتی نیستند.

از MCP به عنوان ساخت ابزار دقیق و A2A به عنوان مونتاژ تیم های ماهر فکر کنید. جادوی واقعی وقتی آنها را ترکیب می کنید:

• MCP به دستیاران هوش مصنوعی فردی ابرقدرت ها می دهد از طریق اتصالات ابزار استاندارد
• A2a آن دستیاران نیرو را قادر می سازد تا همکاری کنند در کارهای پیچیده
• با هم ، آنها یک اکوسیستم تشکیل می دهند جایی که تخصص و قابلیت های تخصصی می تواند یکپارچه جریان یابد

برای توسعه دهندگان ، این بدان معناست که شما مجبور نیستید طرفین را در برخی از جنگ های پروتکل خیالی انتخاب کنید. در عوض ، از خود بپرسید: “آیا من به اجرای دقیق ابزار (MCP) ، همکاری عامل (A2A) یا هر دو نیاز دارم؟” پاسخ کاملاً به مورد استفاده شما بستگی دارد.

از کجا می رویم؟ انتظار می رود با بلوغ اکوسیستم هوش مصنوعی ، ادغام فزاینده بین این پروتکل ها را مشاهده کنید. شرکت های پشت سر آنها می فهمند که قابلیت همکاری آینده است – دستیاران هوش مصنوعی به گذشته تبدیل می شوند. قدرتمندترین برنامه ها فقط از یک دستیار با چند ابزار استفاده نمی کنند. آنها کل تیم های مأمورین تخصصی را که با هم کار می کنند ، ارکستر می کنند. به عنوان یک توسعه دهنده ، قرار دادن خود در این تقاطع به این معنی است که شما می توانید نسل بعدی سیستم های هوش مصنوعی واقعاً مشترک را ایجاد کنید.

به دنبال اجرای این پروتکل ها در پروژه های خود هستید؟ حداقل نمونه های MCP و A2A را در GitHub ببینید!