MCP vs A2A 完整比較：搞懂 2026 年 AI Agent 兩大核心協議
如果你在 2026 年做 AI 工程，不可能沒聽過 MCP 和 A2A 這兩個詞。但我發現很多開發者（包括我自己一開始）對這兩個協議的關係和差異有不少混淆。花了幾個月實際用這兩個協議做專案之後，我想用最清楚的方式把它們解釋清楚。
為什麼 AI Agent 需要標準化協議
想像一下這個場景：你有一個 AI Agent 需要查詢資料庫、呼叫 API、讀取檔案系統，然後把結果交給另一個專門做資料分析的 Agent，最後由第三個 Agent 產生報告。
在沒有標準協議之前，每個工具的連接方式都不一樣，每組 Agent 之間的通訊也各搞各的。這就像每個網站用不同的方式傳送資料一樣混亂。
MCP 和 A2A 就是為了解決這個混亂而生的。簡單說：
MCP（Model Context Protocol）= Agent 跟工具之間的標準介面。就像 USB 讓所有裝置可以用同一個接口連接電腦。
A2A（Agent-to-Agent Protocol）= Agent 跟 Agent 之間的標準通訊方式。就像 HTTP 讓所有網站可以互相溝通。
這兩個協議解決完全不同的問題，不是競爭關係，而是互補。但這個差異非常重要，搞混了會影響你的架構決策。
MCP 深度解析：Agent 怎麼連接工具
MCP 是 Anthropic 在 2024 年底提出的開放協議，到 2026 年已經被幾乎所有主流 AI 框架採用。它的核心概念很簡單：定義一個標準的方式，讓 LLM Agent 可以「發現」和「使用」外部工具。
MCP 的架構有三個主要角色：
MCP Client：通常是 AI Agent 或 LLM 應用。它負責發送工具呼叫請求。
MCP Server：提供工具的服務。它描述自己有哪些工具可用（Tools）、有哪些資源可讀（Resources）、有哪些預設指令（Prompts）。
MCP Protocol：定義 Client 和 Server 之間的通訊格式，基於 JSON-RPC 2.0。
一個典型的 MCP 互動是這樣的：Agent 先向 MCP Server 問「你有哪些工具？」，Server 回傳工具清單和描述。Agent 看了之後決定用哪個工具，送出呼叫請求，Server 執行完回傳結果。
2026 年最大的變化是 MCP 從本地協議（stdio transport）發展出了遠端協議（Streamable HTTP transport），讓 MCP Server 可以跑在雲端，不再受限於本地環境。官方的 MCP Registry 已經有超過 6400 個公開的 MCP Server。
如果你之前讀過我寫的 Claude MCP 開發教學，你會知道基本的 MCP Server 開發用 Python FastMCP 幾十行程式碼就能搞定。
A2A 深度解析：Agent 怎麼互相對話
A2A 是 Google 在 2025 年初提出的協議，目的是讓不同的 AI Agent 能夠發現彼此、協商任務、交換資訊。
A2A 解決的問題跟 MCP 完全不同。MCP 管的是「Agent 怎麼用工具」，A2A 管的是「Agent 怎麼委派任務給其他 Agent」。
A2A 的核心概念包括：
Agent Card：每個 Agent 都有一張「名片」，描述它能做什麼、接受什麼格式的輸入、怎麼跟它溝通。
Task：A2A 把 Agent 之間的互動抽象為「任務」。一個 Agent 可以向另一個 Agent 發送任務請求，對方執行完後回傳結果。
Streaming & Push Notifications：A2A 支援串流回應和推播通知，適合長時間執行的任務。
舉個具體的例子：一個「旅遊規劃 Agent」收到用戶的旅行需求後，可以透過 A2A 把「搜尋機票」委派給「機票比價 Agent」，把「推薦餐廳」委派給「美食推薦 Agent」。這些 Agent 各自獨立運作，用 A2A 協調結果。
MCP vs A2A：五大維度完整比較
1. 解決的問題
MCP：Agent ↔ 工具（Tool）的連接問題。A2A：Agent ↔ Agent 的通訊問題。完全不同層次的問題。
2. 通訊模式
MCP：基於 JSON-RPC 2.0，請求-回應模式為主，2026 年加入 Streamable HTTP 支援串流。A2A：基於 HTTP/HTTPS，原生支援串流、推播通知、長時間任務追蹤。
3. 發現機制
MCP：透過設定檔或 MCP Registry 發現可用的 Server/工具。A2A：透過 Agent Card（類似網站的 robots.txt）自動發現其他 Agent 的能力。
4. 生態系支援
MCP：生態系最成熟。Anthropic、OpenAI、Microsoft、Google 都支援。6400+ 公開 Server。A2A：Google 主導，生態系還在發展中。主要在 Google Cloud 和企業環境中使用。
5. 適用場景
MCP：單一 Agent 需要存取多種外部工具和資料源。A2A：多個 Agent 需要協作完成複雜任務。
兩者如何協同運作：實際架構範例
最強大的架構是同時使用兩者。讓我用一個「智慧客服系統」的例子來說明：
前端 Agent（用 MCP）：接收用戶訊息，透過 MCP 連接客戶資料庫（查詢訂單狀態）、知識庫（搜尋 FAQ）、CRM 系統（查看客戶歷史）。
Agent 間協作（用 A2A）：如果前端 Agent 判斷問題需要專業處理，透過 A2A 把任務委派給「退款處理 Agent」或「技術支援 Agent」。
專業 Agent（用 MCP）：退款處理 Agent 透過 MCP 連接付款系統、庫存系統來執行退款操作。
這個架構中，MCP 處理所有「Agent 對工具」的連接，A2A 處理所有「Agent 對 Agent」的協調。分工明確，各司其職。
跟 Microsoft Agent Framework 或 OpenAI Agents SDK 搭配使用的時候，這兩個協議可以無縫整合。
開發者入門指南：該先學哪個
如果你是剛開始接觸 AI Agent 開發，我建議的學習順序是：
先學 MCP。原因很簡單：大部分的 Agent 應用都需要連接外部工具，而且 MCP 的生態系更成熟，學習資源更多。你可以用 Python FastMCP 在一個下午就做出一個有用的 MCP Server。
A2A 需要的時候再學。除非你正在做多 Agent 協作的系統，否則不需要急著學 A2A。大部分的應用場景用單一 Agent + MCP 就能解決。
具體的學習路線：
1. 先理解 LLM 的 Function Calling / Tool Use 機制
2. 學習 MCP 的基本概念和架構
3. 用 FastMCP 實作一個簡單的 MCP Server
4. 在 Claude 或其他支援 MCP 的客戶端測試
5. 當你需要多 Agent 協作時，再學習 A2A
展望：2026 下半年的協議發展趨勢
根據 MCP 2026 年官方路線圖和業界動態，下半年有幾個值得關注的發展：
MCP 企業級功能：包括 SSO 整合認證、審計日誌、Gateway 行為標準化。這會讓 MCP 在企業環境中更容易部署。
Agent Memory 標準化：Agent 的記憶機制正在成為 MCP 的一級原語（first-class primitive），不再只是向量資料庫的臨時方案。
安全性框架：OWASP 已經發布了 MCP Security Top 10，Agent 的安全性和 Guardrails 正在從模型層延伸到工具層和 Agent 協作層。
A2A 生態系擴張：預期更多非 Google 的平台會開始支援 A2A，但要達到 MCP 的普及度可能還需要一段時間。
作為 AI 工程師，我認為 2026 年最重要的技能就是熟練運用這兩個協議。它們就像 Web 時代的 HTTP 和 REST，是整個 Agent 生態系的基礎設施。掌握了它們，你就站在了 AI 工程的制高點。
