归根结底，Google和Anthropic，把所有与Agent相连的Agent都扛下来。

Google Cloud Next '25会议上，Google“杀疯”，而不是说今年的大会是一场循规蹈矩的新闻发布会，更像是Google。 在全球AI军备竞赛中，Cloud发表了声明。面对亚马逊 AWS 和微软 Azure 尽管两大巨头的挤压， DeepMind 等顶尖 AI 研究力量，Google 长期以来，Cloud在市场份额中扮演着“第三名”的角色。这次，Google似乎决心不再只是跟随，而是先发制人。

Google Cloud CEOThomas Kurian和Alphabet 在舞台上，CEO桑达尔·皮查伊反复强调的主题是怎样？ AI 由“概率”转变为企业的“生产力”。

美丽的增长数据-VertexAI平台使用量猛增20倍，超过400万开发者使用Gemini模型，尽管可以提振士气，但是数字背后，Google真正亮出的底牌是AI。 全面下注Agent未来潜力。

其中，开放Agent互操作协议是最有野心的。 Agent2Agent (A2A)。

从MCP 到A2A：“通用语言”在Agent之间的争论已经开始

在GoogleA2A发布之前，给AI。 Agent的“通用语言”趋势正在形成，主角是Anthropic的MCP。

Anthropic去年11月开源了“模型前后协议”（MCP），该协议将大模型直接连接到数据库中，其核心目标是解决问题 AI 通过提供统一协议，模型与数据孤岛的隔离问题取代了碎片化自定义集成。MCP使用客户端-服务器架构，AI 应用（如 Claude Desktop 或 IDE）通过 MCP 客户端连接到 MCP 前者提供数据库或工具访问服务器。

简而言之，现在的企业和开发者需要将不同的数据接入AI。 所有的系统，都要独立开发对接方案，而MCP要做的，就是提供一份“通用”协议来解决这一问题。

MCP架构包括以下几个部分：

• MCP主机：包括Claude Desktop、IDE等AI工具需要通过MCP浏览资源。
• MCP客户端：与服务器保持一对一连接的协议客户端
• MCP服务器：通过标准化的MCP协议，开放一个轻量级程序的特定功能
• 本地资源：MCP服务器可以安全地浏览计算机上的数据库、文件或服务等资源。
• 远程资源：MCP服务器可以通过互联网访问的API等资源与之建立连接。

“MCP 之所以强大，部分原因是处理当地资源(如数据库、文档、服务)和远程资源(如数据库、文档、服务)。 Slack 或 GitHub 的 API）Anthropic当时给出的“推荐语”是这样的。这一统一标准在推出之初并未立即成为行业共识。但是随着最近一个月的AI Agents产品的井喷，迅速成为目前公认的“标准”。

一些模型从业者从接口标准化的角度来看待MCP，并将其与Mac笔记本的接口进行比较:“充电、外部显示器和当地u盘都是通过一个接口统一的”。人们认为，该协议的核心价值在于为大型数据集成提供了统一的标准，不仅可以提高开发和使用效率，还可以提高强大模型的实际应用能力。

在技术上，在MCP出现之前，行业主要依靠RAG和微调方案，以及各种Agent应用程序来实现数据集成，这是不统一的。像Dify、在llamaindex和langchain的帮助下，Coze这些平台建立起来，尽管这些方案可以满足要求，但是整体上比较分散，缺乏统一的标准。

本质上，Google的A2A也希望解决孤岛和统一的问题。

现在有很多工具在尝试让大家能够方便地“造”出来。 Agent，但是这还远远不够。企业内部很快就会面临新的“筒仓效应”：不同的团队，不同的任务，使用不同的框架(例如 ADK、LangGraph、CrewAI Agent建造的Agent可能无法有效沟通，形成新的信息孤岛。

这个Agent2Agent (A2A) 试图处理协议的核心问题。A2A被定位为一个新的、开放的互操作协议，它的欲望是让任何来源和框架建立起来的AI。 Agent，可以安全地进行通讯，交换信息，协调行动。例如，销售部门的Agent可以通过无缝调用财务部门的Agent来检查信用额度，或者客户服务Agent可以自动触发供应链Agent来检查订单状态-A2A旨在为这种跨系统、跨领域的Agent合作提供一套标准化的“握手”和“对话”机制。

按照Google的介绍，A2A协议基于能力发现。（Agent 通过 JSON 格式“Agent Card“发布个人能力)、任务管理(实现任务生命周期同步)、与客户体验协商等关键原则进行合作，并在完善的HTTP和JSON标准之上制定，以确保适应性和安全性。

Google深知，建立标准不是一个家庭的工作。所以，他们把A2A作为开源项目发布，并且已经联合超过了。 50 家庭技术合作伙伴，包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB、行业巨头，如德勤，共同参与协议的开发与推广。这一阵容显示出来 A2A 初步吸引企业软件领域。如同 ServiceNow执行副总裁乔·戴维斯说：“这与打破壁垒和孤岛有关，让Agent真正合作。”

然而，A2A的野心可能远远超过让步。 AI Agent 聊得这么简单。一针见血的评论指出，Google试图通过 A2A 解决了一些因特网诞生以来就存在的根本问题：服务发现、互操作、身份验证。这不是挑战 AI 时代是独一无二的，想想微软曾经凭借它。 OLE (对象连接和嵌入) 桌面软件时代技术构建的生态堡垒，再想想蒂姆·伯纳斯-李爵士宏伟却未能完全实现的“语义网”理想。

相比之下，目前业界热议的“自动函数调用”只解决了“Agent 如何使用工具的问题，Anthropic 的 MCP 这是A2A在这方面的一项重要标准，它在这一意义上得到了补充和支持。但是从长远来看， A2A 然后试着去处理“Agent 如何与 Agent 更加宏大和复杂的合作问题。它反映了Google在R&D战略上仍然具有的“大图景”野心。

Google还强调，A2A 设计将支持文本、音频、视频等多种模式。另外，A2A 开源、邀请社区参与，不仅是加快完善标准的战略，也是争取开发者和公司认可的高超举措。

Google在当天发布后，并没有“明确”它与Anthropic的竞争，而是描述了它们之间的“互补”关系。但是，仔细对比一下，就会发现这场比赛注定要发生：

最初出现的MCP就是Anthropic为了解决Agents之间的交流问题，但是在Anthropic的概念中，它可以自己解决模型能力，而Agents所需的调用工具的能力需要一种生态，这使得它实际上更像是一种传统的API思维，参与者只需提供自己的能力，对你能否有一个完整的API来说并不重要。

但是Google这次的A2A，正在探索AI时代是否可以从一开始就改正API。A2A的想法中，添加了AI。 Agent有可能“掌握”自己的应用产品。与MCP不同，它可能会提供所有的数据权，但它会以完整的Agent方式参与更大的市场。

这样也让Google这次发布的一些细节值得深思，在Google当天宣布的合作伙伴名单上，微软和OpenAI这样的玩家缺失。但是OpenAI实际上在不久前就高调宣布接入AnthropicMCP。一个显而易见的判断是，对于OpenAI这样的野心家来说，MCP是可以忽略的，但是Google这个更直接、更可能统一应用生态的标准，是想要做到的。

Google发布A2A的时机也非常准确，在模型水平不断打平之后，曾经落后的Gemini早已赶上OpenAI之后，Google绝对不希望Anthropic吃掉这场比赛已经开始了。

更大的配套A2A野心：让AI 到处都是Agent

要繁荣生态，首先要降低门槛。所以Google也推出了Agent。 Development Kit (ADK) 。

它是一个开源的框架，最初是通过Python实现的，旨在大大简化单个Agent和复杂多个Agent系统的创建过程。Google声称，开发者只需不到100行代码就可以构建一个功能性的Agent。

ADK的目标非常明确：以Google为中心，鼓励开发者和公司 无论是用来响应客户、编写代码、生成营销文案还是提升业务流程，Cloud都构建了各种各样的Agent。Google希望通过提供易于使用的工具来加速Agent应用的着陆。当然，这也隐藏着一个商业目的:一个繁荣的Agent生态自然会增加对其底层云服务的依赖和消耗，从而提高谷歌。 Cloud的收入也许可以部分缓解投资者对生成式AI的昂贵成本和资本支出（Alphabet 预期今年高达 750 十亿美元)焦虑。

Google除了Agent蓝图之外，还在加速将其能力融入到实际工具中，使Agent成为可用的生产力。

其AI Code编程助手 Assist还迎来了Agent升级，其核心是引入可以执行多步复杂任务(例如根据需要文档生成应用程序，自动代码转移)的内容。 AI 代理商，并扩大支持 Android Studio 等待环境。这一举措旨在应对日益激烈的问题 AI 虽然新功能尚待发布，但编程助手竞争。

与此同时，Google推出了 Firebase Studio，基于云和的一个 Gemini 的全栈 AI 工作区域。目标是显著减少 AI 应用程序开发门槛，使开发者甚至非技术用户能够在浏览器中一站式构建、发布和监控应用程序，从而加快速度 AI 应用创新与普及。

通过 Code Assist 的深化和 Firebase Studio Google正在扩展， Agent 能力注入从专业开发到低代码的全过程。这表明它完善了工具和平台，并与底层合作。 ADK 与 A2A 协议，加快 Agent Google战略 生态落地决心Cloud。

Google在这一系列关键产品发布的背后，深知成为标准制定者的重要性， Agent走向繁荣的关键节点，它肯定不希望所有的AI。 Agents听Anthropic的话。Google希望AIIs Agents 无处不在，而且要让它们都建立在Google的生态中。

本文来自微信公众号“硅星人Pro”，作者：星期一笑，36氪经授权发布。

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