基于 LLM 系统中 MCP 和 A2A 代理间协调的比较研究

最近的行业实践已经看到由异构、工具和 LLM 介导的代理组件组成的代理系统的迅速出现，提出了有关代理间协调和协议设计的实际问题。本文从多智能体系统工程的角度，使用涉及基于 LLM 的智能体的智能体间协调场景，对模型上下文协议 (MCP) 和 Agent2Agent (A2A) 协议进行了基于实现的比较。我们根据先前文献和与行业合作伙伴的讨论得出的一组要求，评估同一软件工程任务的基于 MCP 和基于 A2A 的多代理实现，包括代理可发现性、多部分消息传递、多轮对话、异步通信、可观察性、互操作性和访问控制。结果证明，MCP 可以通过协调复杂度较低的相对轻量级实现模型，支持基于 LLM 的受约束系统中的代理间协调，尽管会话状态管理和任务生命周期处理等协调问题必须在应用层显式实现。相比之下，A2A 通过任务和生命周期管理的协议级抽象为有状态、多轮协调提供更丰富的本机支持，但这会带来更大的实现和协调复杂性。鉴于评估的协调模式范围较窄，这些发现作为来自经验报告的设计观察结果呈现，而不是协议在更广泛的 MAS 类别中的适用性或优越性的一般主张，强调了权衡以及协议抽象如何塑造当代代理系统中协调责任的分配。