488 lines
30 KiB
Markdown
488 lines
30 KiB
Markdown
<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/
|
||
|