<img src="https://r2cdn.perplexity.ai/pplx-full-logo-primary-dark%402x.png" style="height:64px;margin-right:32px"/>

# что с A2A протоколом на январь 2026? что то не слышно про его широкое использование

Вы правы в своих наблюдениях. По состоянию на январь 2026 года протокол A2A (Agent-to-Agent) от Google действительно не получил широкого распространения, несмотря на громкий запуск и серьезную корпоративную поддержку.

## Текущая ситуация с A2A

### Что произошло с протоколом

A2A был анонсирован Google в апреле 2025 года с большими амбициями — стать универсальным стандартом для взаимодействия AI-агентов[^1_1]. В июне 2025 года протокол был передан в Linux Foundation, а в июле вышла версия 0.3 с поддержкой gRPC и улучшенной безопасностью[^1_2][^1_3]. К этому моменту Google заявляла о поддержке более 150 организаций, включая Adobe, ServiceNow, S\&P Global и Twilio[^1_2][^1_3].

Однако к сентябрю 2025 года стало очевидно, что протокол теряет импульс. Разработка значительно замедлилась, а в качестве де-факто стандарта закрепился Model Context Protocol (MCP) от Anthropic[^1_3].

## Почему A2A не взлетел

### 1. **Чрезмерная сложность для разработчиков**

A2A пытался решить все проблемы сразу: обнаружение агентов, обмен возможностями, долгосрочные задачи, обработку ошибок, даже обновления UI[^1_4]. CTO HubSpot Dharmesh Shah назвал протокол "too much" — слишком сложным для практического использования[^1_4].

Для индивидуального разработчика, желающего создать простую интеграцию за выходные, A2A был практически недоступен[^1_3]. Требовалось понимание:

- Сложных паттернов оркестрации агентов
- Реализации security cards
- Многоагентных коммуникационных протоколов
- Корпоративных стратегий развертывания


### 2. **Неправильная стратегия выхода на рынок**

Google выбрала подход "сверху вниз" (top-down), ориентируясь на корпоративный сегмент, в то время как MCP использовал подход "снизу вверх" (bottom-up), завоевывая разработчиков[^1_3].

MCP был интегрирован с Claude с первого дня, что позволяло любому разработчику мгновенно протестировать свои серверы с production-ready AI-ассистентом[^1_3]. A2A же требовал построения новой инфраструктуры без немедленной пользы.

### 3. **Отсутствие ключевых игроков**

Критически важно: OpenAI, Anthropic и Hugging Face не присоединились к инициативе[^1_4]. Без поддержки крупных провайдеров моделей протокол не мог стать универсальным стандартом.

### 4. **Проблемы с инфраструктурой**

A2A не предоставил:

- Единого каталога агентов
- Масштабируемой системы обнаружения (discovery)
- Универсального маркетплейса[^1_4]

Модель обнаружения агентов изначально не была спроектирована для работы в масштабе[^1_4].

## MCP выиграл битву за разработчиков

### Почему MCP победил

**Статистика роста MCP (по данным на конец 2025):**

- 5,500+ серверов в реестрах[^1_5]
- 180,000+ месячных поисковых запросов по топ MCP-серверам[^1_5]
- 80% самых популярных MCP-серверов предлагают remote deployment[^1_5]
- 4x рост remote-серверов с мая 2025[^1_5]

**Прогнозы Gartner:** к 2026 году 75% вендоров API-шлюзов и 50% iPaaS-провайдеров будут иметь функции MCP[^1_6].

### Ключевые преимущества MCP

1. **Философия developer-first**: простота и немедленная польза[^1_3]
2. **Прагматичная простота**: решает реальные потребности (чтение файлов, API-вызовы, скрипты)[^1_3]
3. **Эволюция на основе обратной связи**: быстрая адаптация к запросам сообщества[^1_3]
4. **Интеграция с популярными инструментами**: Claude, VS Code, AWS[^1_7]

## Реальные примеры использования A2A

Несмотря на проблемы, есть несколько подтвержденных кейсов:

1. **Tyson Foods и Gordon Food Service** — оптимизация цепочек поставок через обмен данными о продуктах[^1_2][^1_3]
2. **Databricks** — пример развертывания A2A-серверов как приложений (ноябрь 2025)[^1_8]
3. **AG2 (бывший AutoGen)** — нативная поддержка A2A в фреймворке с 3,700+ звездами на GitHub[^1_9]
4. **ServiceNow** — аутентификация для Google A2A в релизе декабря 2025[^1_10]

Однако в Reddit-сообществах консультанты жалуются, что не могут найти реальные production use cases с измеримым ROI[^1_11][^1_12].

## Технические проблемы

### Безопасность и управление

- Слабый контроль времени жизни токенов[^1_13]
- Проблемы с compliance при обмене чувствительными данными между агентами[^1_14]
- Сложности с observability в асинхронных цепочках агентов[^1_14]
- Schema drift при эволюции агентов[^1_14]


### Архитектурные ограничения

- HTTP request/response не идеален для сложных персистентных взаимодействий агентов[^1_15]
- Квадратичная сложность подключений (O(n²)) при росте числа агентов[^1_16]
- Жесткая связанность через прямые HTTP-соединения[^1_16]


## Дополнительная перспектива

Интересно, что даже Google Cloud начала добавлять совместимость с MCP в свои AI-сервисы — это молчаливое признание выбора сообщества разработчиков[^1_3].

**Ключевой урок:** "Опыт разработчика важнее функциональности" (Developer experience trumps features)[^1_3]. MCP победил не потому, что был архитектурно лучше, а потому что разработчики действительно хотели его использовать.

## Будущее A2A

A2A технически не мёртв — протокол существует, спецификация доступна, есть поддержка Linux Foundation. Но:

- Разработка значительно замедлилась[^1_3]
- Большинство AI-экосистемы консолидировалась вокруг MCP[^1_3]
- Видение взаимодействующих агентов теперь реализуется на базе MCP, а не A2A[^1_3]

A2A, скорее всего, останется нишевым корпоративным решением для специфических сценариев многоагентной оркестрации в крупных организациях, которым нужны его enterprise-возможности.

***

**Вывод:** Ваша интуиция была правильной. Несмотря на мощную поддержку Google, 150+ партнерских организаций и солидную техническую архитектуру, A2A не смог завоевать сердца разработчиков. Протокол оказался over-engineered для большинства реальных задач, недоступным для индивидуальных разработчиков и опоздал на рынок, где MCP уже захватил критическую массу пользователей.
<span style="display:none">[^1_17][^1_18][^1_19][^1_20][^1_21][^1_22][^1_23][^1_24][^1_25][^1_26][^1_27][^1_28][^1_29][^1_30][^1_31][^1_32][^1_33][^1_34][^1_35][^1_36][^1_37][^1_38][^1_39][^1_40][^1_41][^1_42][^1_43][^1_44][^1_45][^1_46][^1_47][^1_48][^1_49][^1_50][^1_51][^1_52][^1_53][^1_54][^1_55][^1_56][^1_57][^1_58][^1_59][^1_60][^1_61][^1_62][^1_63][^1_64][^1_65][^1_66][^1_67][^1_68][^1_69][^1_70][^1_71][^1_72][^1_73][^1_74][^1_75][^1_76][^1_77][^1_78][^1_79][^1_80][^1_81][^1_82][^1_83][^1_84][^1_85][^1_86][^1_87][^1_88][^1_89][^1_90][^1_91][^1_92][^1_93][^1_94][^1_95]</span>

<div align="center">⁂</div>

[^1_1]: https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

[^1_2]: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/agent2agent-protocol-is-getting-an-upgrade

[^1_3]: https://blog.fka.dev/blog/2025-09-11-what-happened-to-googles-a2a/

[^1_4]: https://www.mindset.ai/blogs/in-the-loop-ep12-what-is-a2a-protocol

[^1_5]: https://mcpmanager.ai/blog/mcp-adoption-statistics/

[^1_6]: https://www.k2view.com/blog/mcp-gartner/

[^1_7]: https://www.iamdave.ai/blog/top-10-model-context-protocol-use-cases-complete-guide-for-2025/

[^1_8]: https://community.databricks.com/t5/technical-blog/how-to-deploy-agent-to-agent-a2a-protocol-on-databricks-apps-gt/ba-p/134213

[^1_9]: https://discuss.google.dev/t/introducing-native-a2a-protocol-support-in-ag2-building-interoperable-multi-agent-systems-at-scale/286168

[^1_10]: https://www.servicenow.com/community/now-assist-articles/authentication-for-google-a2a-servicenow-as-secondary-agent/ta-p/3446091

[^1_11]: https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1kg66yc/consultant_here_any_actual_a2a_use_cases_running/

[^1_12]: https://www.reddit.com/r/AgentToAgent/comments/1kg63rc/consultant_here_any_actual_a2a_use_cases_running/

[^1_13]: https://arxiv.org/html/2505.12490v3

[^1_14]: https://www.infobip.com/glossary/a2a-agent-to-agent

[^1_15]: https://www.tmasolutions.com/insights/agent2agent-a2a-protocol-opening-a-new-era-for-autonomous-ai-agents-interaction

[^1_16]: https://www.hivemq.com/blog/a2a-enterprise-scale-agentic-ai-collaboration-part-1/

[^1_17]: https://onereach.ai/blog/what-is-a2a-agent-to-agent-protocol/

[^1_18]: https://www.apono.io/blog/what-is-agent2agent-a2a-protocol-and-how-to-adopt-it/

[^1_19]: https://a2a-protocol.org/latest/roadmap/

[^1_20]: https://www.adopt.ai/blog/mcp-vs-a2a-in-practice

[^1_21]: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-yang-nmrg-a2a-nm/

[^1_22]: https://research.aimultiple.com/agent2agent/

[^1_23]: https://www.everestgrp.com/uncategorized/the-rise-of-agent-protocols-exploring-mcp-a2a-and-acp-blog.html

[^1_24]: https://a2a-protocol.org/latest/

[^1_25]: https://www.a2aprotocol.net/en

[^1_26]: https://www.gravitee.io/blog/googles-agent-to-agent-a2a-and-anthropics-model-context-protocol-mcp

[^1_27]: https://www.linkedin.com/pulse/introduction-agent-a2a-protocol-aneshka-goyal-ehvsc

[^1_28]: https://www.youtube.com/watch?v=4fNUpRKVJ7A

[^1_29]: https://a2a-protocol.org/latest/specification/

[^1_30]: https://www.elastic.co/search-labs/blog/a2a-protocol-mcp-llm-agent-workflow-elasticsearch

[^1_31]: https://github.com/a2aproject/A2A

[^1_32]: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2025/05/07/empowering-multi-agent-apps-with-the-open-agent2agent-a2a-protocol/

[^1_33]: https://www.a2aprotocol.org/en

[^1_34]: https://www.devshorts.in/p/agent2agent-a2a-protocol-explained

[^1_35]: https://www.linkedin.com/pulse/agent2agent-protocol-analysis-enterprise-ai-game-changer-treiber-z0h8f

[^1_36]: https://www.blott.com/blog/post/how-the-agent2agent-protocol-a2a-actually-works-a-technical-breakdown

[^1_37]: https://thedataexchange.media/a2a-protocol/

[^1_38]: https://dev.to/czmilo/2025-complete-guide-agent2agent-a2a-protocol-the-new-standard-for-ai-agent-collaboration-1pph

[^1_39]: https://www.leanware.co/insights/a2a-vs-acp-key-differences-developer-insights-real-world-use-cases

[^1_40]: https://www.cybage.com/blog/mastering-google-s-a2a-protocol-the-complete-guide-to-agent-to-agent-communication

[^1_41]: https://strandsagents.com/latest/documentation/docs/user-guide/concepts/multi-agent/agent-to-agent/

[^1_42]: https://a2a.how/applications

[^1_43]: https://docs.cloud.google.com/run/docs/deploy-a2a-agents

[^1_44]: https://trickle.so/blog/how-google-a2a-protocol-actually-works

[^1_45]: https://github.com/a2aproject/a2a-samples

[^1_46]: https://www.ibm.com/think/tutorials/use-a2a-protocol-for-ai-agent-communication

[^1_47]: https://blog.fka.dev/blog/2025-04-15-why-googles-a2a-protocol-doesnt-make-sense/

[^1_48]: https://www.clarifai.com/blog/mcp-vs-a2a-clearly-explained

[^1_49]: https://www.kai-waehner.de/blog/2025/05/26/agentic-ai-with-the-agent2agent-protocol-a2a-and-mcp-using-apache-kafka-as-event-broker/

[^1_50]: https://blog.logto.io/a2a-mcp

[^1_51]: https://onereach.ai/blog/power-of-multi-agent-ai-open-protocols/

[^1_52]: https://zbrain.ai/understanding-the-a2a-protocol/

[^1_53]: https://www.firecrawl.dev/blog/mcp-vs-a2a-protocols

[^1_54]: https://arxiv.org/abs/2505.03864

[^1_55]: https://www.descope.com/blog/post/mcp-vs-a2a

[^1_56]: https://www.legionsecurity.ai/blog-posts/security-analysis-ai-protocols

[^1_57]: https://www.koyeb.com/blog/a2a-and-mcp-start-of-the-ai-agent-protocol-wars

[^1_58]: https://www.youtube.com/watch?v=c-jbiw3QM4o

[^1_59]: https://oxylabs.io/blog/mcp-vs-a2a

[^1_60]: https://kodekloud.com/blog/a2a-protocol/

[^1_61]: https://www.linkedin.com/posts/suchisubhra-sinha-07b29654_announcing-the-agent2agent-protocol-a2a-activity-7319780945853652992-Dn8T

[^1_62]: https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/1jvij21/awesome_a2a_a_curated_list_of_agent2agent/

[^1_63]: https://pypi.org/project/python-a2a/

[^1_64]: https://a2a-protocol.org/dev/community/

[^1_65]: https://a2a-protocol.org/latest/community/

[^1_66]: https://github.com/a2aproject

[^1_67]: https://aws.plainenglish.io/the-a2a-protocol-reality-check-what-google-isnt-telling-you-c273f5e39911

[^1_68]: https://github.com/a2aproject/a2a-python

[^1_69]: https://www.linkedin.com/posts/ai-security_im-not-a-fortune-teller-but-heres-my-educated-activity-7363574219336474629-0Gls

[^1_70]: https://www.youtube.com/watch?v=mFkw3p5qSuA

[^1_71]: https://github.com/a2aproject/a2a-js

[^1_72]: https://www.cohorte.co/blog/comparing-anthropics-model-context-protocol-mcp-vs-googles-agent-to-agent-a2a-for-ai-agents-in-business-automation

[^1_73]: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

[^1_74]: https://www.thoughtworks.com/insights/blog/generative-ai/model-context-protocol-beneath-hype

[^1_75]: https://www.youtube.com/watch?v=L6OhsaqOgW0

[^1_76]: https://evergreen.insightglobal.com/the-new-model-context-protocol-for-ai-agents/

[^1_77]: https://www.linkedin.com/posts/leadgenmanthan_anthropics-mcp-vs-googles-a2a-vs-ibms-activity-7327551934230364161-slzH

[^1_78]: https://www.thoughtworks.com/insights/blog/generative-ai/model-context-protocol-mcp-impact-2025

[^1_79]: https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap

[^1_80]: https://www.youtube.com/watch?v=wrCF8MoXC_I

[^1_81]: https://www.iansresearch.com/what-we-do/events/symposiums/details/2026/02/19/2026-symposium/february-19-mcp-risks-and-opportunities-in-an-ai-world

[^1_82]: https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25

[^1_83]: https://guptadeepak.com/a-comparative-analysis-of-anthropics-model-context-protocol-and-googles-agent-to-agent-protocol/

[^1_84]: https://www.cdata.com/blog/2026-year-enterprise-ready-mcp-adoption

[^1_85]: https://a16z.com/a-deep-dive-into-mcp-and-the-future-of-ai-tooling/

[^1_86]: https://www.strategysoftware.com/blog/model-context-protocol-mcp-for-enterprise-ai-integration

[^1_87]: https://devops.com/how-model-context-protocol-mcp-is-fueling-the-next-era-of-developer-productivity/

[^1_88]: https://www.linkedin.com/posts/samcharrington_ai-agents-a2a-activity-7315791395498188801-EX_W

[^1_89]: https://www.altexsoft.com/blog/a2a-protocol-explained/

[^1_90]: https://pub.towardsai.net/we-spent-47-000-running-ai-agents-in-production-heres-what-nobody-tells-you-about-a2a-and-mcp-5f845848de33

[^1_91]: https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p

[^1_92]: https://www.finextra.com/blogposting/30530/agent-to-agent-protocol-when-software-learns-to-talk-to-itself-politely

[^1_93]: https://www.leanware.co/insights/a2a-vs-mcp-protocol-comparison

[^1_94]: https://dev.to/czmilo/impact-analysis-google-donating-a2a-protocol-to-linux-foundation-3efc

[^1_95]: https://dev.to/blurbify/why-you-should-care-about-the-agent2agent-a2a-protocol-as-a-developer-13n4


---

# A2A и MCP - это чтоли конкурирующие протоколы?

По замыслу — **скорее дополняющие**, по факту рынка — выглядят как конкуренты за “стандарт”, но решают разные уровни задачи.

## Что делает MCP

- MCP стандартизирует, **как один агент/LLM ходит к тулзам и данным**: файлы, БД, внешние HTTP API, скрипты, вьюхи и т.д.[^2_1][^2_2]
- Это вертикальная интеграция: “модель ↔ инструменты/контекст”.[^2_3]
- Типичный сценарий: Claude/другой LLM через MCP обращается к твоим сервисам и источникам данных, но сам по себе не регламентирует общение между разными агентами.[^2_1][^2_2]


## Что делает A2A

- A2A стандартизирует, **как агенты общаются друг с другом**: описывают свои способности (agent cards), ставят задачи друг другу, обмениваются артефактами.[^2_1][^2_2][^2_3]
- Это горизонтальный слой: “агент ↔ агент”, оркестрация и многоагентные воркфлоу.[^2_4][^2_3]
- Типичный сценарий: несколько специализированных агентов из разных систем координируют долгий процесс (R\&D, supply chain, онбординг) через A2A.[^2_5][^2_6]


## Официальная позиция и практика

- И Google, и Anthropic публично говорят: протоколы **должны работать вместе, а не вместо** друг друга.[^2_7][^2_2][^2_8]
- Часто рисуют такую картинку:
    - MCP даёт каждому агенту доступ к своим инструментам.
    - A2A позволяет этим “прокачанным” агентам координироваться между собой.[^2_1][^2_5][^2_9]

Пример “идеальной” архитектуры из гайдов:

- Внутри каждого сервиса агент использует MCP-серверы для доступа к БД, CRM, платежам.
- Между сервисами агенты общаются по A2A, передавая задачи и результаты.[^2_5][^2_10]


## Почему всё же говорят о конкуренции

- На практике компании выбирают, **во что инвестировать в первую очередь**, и MCP уже стал де‑факто стандартом для dev‑экосистемы, IDE и ассистентов.[^2_11][^2_10]
- Из‑за этого A2A воспринимается как “конкурент”, хотя по спецификации он решает другой слой задачи.[^2_7][^2_12]

Если упрощать до одной фразы:

- MCP = стандарт “агент ↔ инструменты/данные”.
- A2A = стандарт “агент ↔ агент”.
Их логичнее комбинировать, чем противопоставлять.[^2_1][^2_5][^2_2]
<span style="display:none">[^2_13][^2_14][^2_15][^2_16][^2_17][^2_18][^2_19][^2_20]</span>

<div align="center">⁂</div>

[^2_1]: https://auth0.com/blog/mcp-vs-a2a/

[^2_2]: https://a2aprotocol.ai/docs/guide/a2a-vs-mcp

[^2_3]: https://viblo.asia/p/google-a2a-vs-anthropic-mcp-competing-or-complementary-yZjJYbxOLOE

[^2_4]: https://dev.to/czmilo/a2a-vs-mcp-protocol-relationship-in-depth-community-discussion-analysis-2b03

[^2_5]: https://onereach.ai/blog/guide-choosing-mcp-vs-a2a-protocols/

[^2_6]: https://kanerika.com/blogs/mcp-vs-a2a/

[^2_7]: https://www.linkedin.com/pulse/a2a-vs-mcp-battle-dominance-ai-agent-communication-mba-ms-phd-sj5oc

[^2_8]: https://www.descope.com/blog/post/mcp-vs-a2a

[^2_9]: https://www.clarifai.com/blog/mcp-vs-a2a-clearly-explained

[^2_10]: https://blog.logto.io/a2a-mcp

[^2_11]: https://www.ikangai.com/a2a-vs-mcp-ai-standards/

[^2_12]: https://www.koyeb.com/blog/a2a-and-mcp-start-of-the-ai-agent-protocol-wars

[^2_13]: https://www.wallarm.com/what/a2a-vs-mcp-a-comparison

[^2_14]: https://www.hyena.ai/a2a-vs-mcp-comparison-for-ai-agents/

[^2_15]: https://composio.dev/blog/mcp-vs-a2a-everything-you-need-to-know

[^2_16]: https://www.adopt.ai/blog/mcp-vs-a2a-in-practice

[^2_17]: https://www.descope.com/blog/post/mcp-vs-a2a-auth

[^2_18]: https://a2a-protocol.org/latest/topics/a2a-and-mcp/

[^2_19]: https://www.teneo.ai/blog/mcp-and-a2a-protocols-explained-the-future-of-agentic-ai-is-here

[^2_20]: https://www.merge.dev/blog/mcp-vs-a2a


---

# и все же может ли MCP использоваться вместо A2A

**Да, абсолютно.** Технически вы можете использовать MCP для взаимодействия агентов, и, более того, именно так сейчас делает большинство разработчиков, игнорируя громоздкий A2A.

Это своего рода «лайфхак», который стал индустриальным стандартом. Вот как это работает на практике и в чем подвох.

### Как MCP заменяет A2A: Паттерн «Агент как инструмент»

Вместо того чтобы внедрять сложный протокол A2A для «переговоров» между агентами, разработчики используют простую хитрость: **один агент притворяется для другого обычным инструментом (Tool).**

В MCP есть понятие **Server** (тот, кто дает инструменты) и **Client** (тот, кто их использует).

1. Вы заворачиваете «Агента Б» (например, эксперта по SQL) в MCP-сервер.
2. Для «Агента А» (главного оркестратора) этот эксперт выглядит просто как функция: `ask_sql_expert(query: string)`.
3. Когда Агент А вызывает эту функцию, он думает, что обращается к базе данных или калькулятору. На самом деле под капотом запускается полноценный LLM-агент Б, думает, решает задачу и возвращает ответ как результат функции.

**Почему это побеждает A2A:**

* **Простота:** Не нужно настраивать сложные рукопожатия, discovery-сервисы и security cards, как в A2A.
* **Универсальность:** Claude Desktop или IDE уже умеют работать с MCP. Им всё равно, кто на том конце — скрипт на Python или другой сложный AI-агент.


### Где MCP проигрывает (Архитектурные ограничения)

Хотя заменить A2A можно, у MCP есть архитектурные особенности, которые делают его «костылем» для сложных сценариев:

1. **Синхронность (Request/Response):**
    * MCP работает как вызов функции: «Спросил -> Жду -> Получил ответ».
    * **Проблема:** Если задача занимает 3 часа (например, «проведи ресерч рынка»), главный агент будет висеть и ждать ответа (timeout). A2A умеет работать асинхронно («Я принял задачу, вот ID тикета, вернусь, когда закончу»).
2. **Отношения «Господин — Слуга»:**
    * В MCP всегда есть **Client** (главный) и **Server** (подчиненный).
    * **Проблема:** Это плохо подходит для равноправного сотрудничества, где два агента должны поспорить и прийти к консенсусу. В A2A агенты равноправны (Peer-to-Peer).
3. **Отсутствие стандартов состояния:**
    * A2A прописывает, как передавать контекст и историю диалога между агентами.
    * В MCP вам придется самим придумывать, как передать «Агенту Б» всю переписку, чтобы он понял контекст. Обычно это делают, просто запихивая всё в аргумент функции (что тратит токены).

### Итог

**Можно ли выкинуть A2A и использовать только MCP?**
В 95% случаев — **да**.

* Если вам нужно, чтобы Главный Агент просто делегировал задачи узким специалистам (кодеру, юристу, аналитику) — MCP идеален. Microsoft называет это **«Magentic Orchestration»** и активно продвигает именно такой подход.
* A2A нужен только энтерпрайзам уровня Supply Chain, где агенты разных корпораций (например, Walmart и Coca-Cola) должны договариваться о поставках без единого центра управления.
<span style="display:none">[^3_1][^3_10][^3_11][^3_12][^3_13][^3_14][^3_15][^3_16][^3_17][^3_18][^3_19][^3_2][^3_20][^3_3][^3_4][^3_5][^3_6][^3_7][^3_8][^3_9]</span>

<div align="center">⁂</div>

[^3_1]: https://www.clarifai.com/blog/mcp-vs-a2a-clearly-explained

[^3_2]: https://techcommunity.microsoft.com/blog/azuredevcommunityblog/orchestrating-multi-agent-intelligence-mcp-driven-patterns-in-agent-framework/4462150

[^3_3]: https://arxiv.org/html/2504.21030v1

[^3_4]: https://calypsoai.yourdevelopmentlink.com/insights/understanding-mcp-limitations-beyond-the-protocol/

[^3_5]: https://onereach.ai/blog/guide-choosing-mcp-vs-a2a-protocols/

[^3_6]: https://www.codiste.com/multi-agent-ai-systems-mcp-implementation

[^3_7]: https://www.getknit.dev/blog/advanced-mcp-agent-orchestration-chaining-and-handoffs

[^3_8]: https://www.forrester.com/blogs/mcp-doesnt-stand-for-many-critical-problemsbut-maybe-it-should-for-cisos/

[^3_9]: https://auth0.com/blog/mcp-vs-a2a/

[^3_10]: https://multimodalai.substack.com/p/building-tool-use-mcp-agents-from

[^3_11]: https://www.youtube.com/watch?v=q9G6KLwqgtg

[^3_12]: https://stytch.com/blog/mcp-vulnerabilities/

[^3_13]: https://www.adopt.ai/blog/mcp-vs-a2a-in-practice

[^3_14]: https://dev.to/aws/build-multi-agent-systems-using-the-agents-as-tools-pattern-jce

[^3_15]: https://www.iguazio.com/blog/orchestrating-multi-agent-workflows-with-mcp-a2a/

[^3_16]: https://www.f5.com/company/blog/understanding-mcp-limitations-beyond-the-protocol

[^3_17]: https://www.truefoundry.com/blog/mcp-vs-a2a

[^3_18]: https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp

[^3_19]: https://holgerimbery.blog/multi-agent-orchestration

[^3_20]: https://www.flowhunt.io/blog/the-end-of-mcp-for-ai-agents-code-execution/

