MCP vs A2A vs Open Responses — 2026年AI智能体通信协议三足鼎立，实战中该用什么

从2025年下半年开始，AI智能体相关标准如雨后春笋般涌现。Anthropic将MCP捐给了Linux基金会，Google发布了A2A，OpenAI公开了Open Responses规范。对开发者来说这是好消息，但问题来了：三者各自是做什么的？是竞争关系，还是应该一起用？

我最初的反应是”又是一场标准之争”。但自己实现了几个MCP服务器、仔细研读了A2A规范之后，想法变了。这三者并不竞争，而是负责不同的层次。混乱的根源在于，光看名字，三个都像是”智能体通信标准”。

本文将逐一剖析三个协议，并给出实战中应该用什么的真实判断。

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MCP：给智能体装上”手”的标准

MCP（Model Context Protocol）由Anthropic于2024年末发布，2025年12月捐赠给Linux基金会的Agentic AI Initiative（AAIF）。核心目的只有一个：标准化AI模型访问外部工具和数据的方式。

“AI版USB-C”这个比喻相当贴切。USB-C之前，每台笔记本的充电接口各不相同。MCP之前，Claude的工具连接和GPT的工具连接是各自独立的实现。MCP创造了通用连接器。

MCP标准化的内容有三类：

• Tools：智能体可以调用的函数或操作（如文件读取、API调用、代码执行）
• Resources：智能体可以读取的数据（如文档、数据库记录、文件系统）
• Prompts：服务器提供的可复用提示词模板

截至2026年4月，MCP服务器数量已超过5,000个。GitHub Actions、Notion、PostgreSQL、Brave Search、浏览器自动化等主流工具几乎都有对应的MCP服务器。

我第一次将MCP集成到这个博客自动化系统时，最让我惊讶的是框架无关性。在Claude Code中使用的MCP服务器，在其他MCP兼容客户端中也可以直接使用。当然，各个客户端支持的功能范围有所不同，并非100%兼容，但方向是对的。

MCP 2026路线图的核心变化

2026年MCP路线图中值得关注的变化是解决水平扩展问题。当前的Streamable HTTP传输维护着有状态的会话，这与负载均衡器存在冲突。当请求被路由到不同的服务器实例时，会话就会断开。路线图的目标是解决这个问题，使MCP服务器能够作为真正的无状态服务运行。

另一个重点是通过.well-known端点实现服务发现标准化。目前需要实际连接到MCP服务器才能知道它提供什么功能，未来将可以在不建立连接的情况下通过元数据了解服务器能力。

关于WebMCP的详细分析文章介绍了MCP服务器实现的底层细节，值得参考。

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A2A：智能体开始互相对话

A2A（Agent2Agent）由Google于2025年4月发布，2025年6月捐赠给Linux基金会。目的与MCP不同：标准化AI智能体之间的通信与协作。

如果MCP是”智能体 ↔ 工具”的关系，那么A2A就是”智能体 ↔ 智能体”的关系。

A2A要解决的问题是这样的：假设有一个旅行预订智能体，还有专门的酒店搜索智能体和机票搜索智能体。旅行预订智能体如何将任务委派给这两个专业智能体？MCP不处理这个问题。这就是A2A的领域。

A2A v1.0的核心概念

2026年初发布的A2A v1.0核心构成：

Agent Card：智能体以JSON格式发布自身能力的文档。当某个客户端智能体需要找到合适的专业智能体时，会读取Agent Card。

基于任务的通信：智能体间的通信以Task为单位进行。任务可以立即完成，长时间运行的任务则有状态同步机制。

签名Agent Cards（v1.0核心特性）：通过加密签名可以验证Agent Card的真实性。建立”这个智能体确实是由该域名颁发的”信任基础，为分散式智能体生态系统提供过滤虚假智能体的机制。

截至2026年4月，已有150多个组织采用A2A，Microsoft、AWS、Salesforce、SAP、ServiceNow均有生产环境部署。

坦率地说，第一次读A2A规范时，我对”这有多实用”持怀疑态度。智能体直接相互通信的概念本身很有趣，但要安全地运行它，信任模型会变得复杂。v1.0的签名Agent Cards正在朝这个方向推进，但要在生产环境中完全信任它，我认为还处于早期阶段。

关于在生产环境中结合使用A2A和MCP的架构模式单独整理了一篇文章，层级如何划分是核心关键。

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Open Responses：OpenAI标准化API兼容性的尝试

Open Responses是OpenAI于2026年2月发布的开放规范。其性质与MCP和A2A不同。前两者处理的是智能体如何通信，而Open Responses处理的是如何将智能体工作流以API形式标准化。

这个规范基于OpenAI的Responses API（Chat Completions API的继任者）构建，基本思路是：将这个从Chat Completions迁移到Responses API过程中形成的标准开放出来，让其他模型提供商也能以相同的接口提供智能体工作流。

生态系统支持：Hugging Face、Vercel、OpenRouter已经采用，Ollama、vLLM、LM Studio等本地推理工具也支持。也就是说，用OpenAI API编写的智能体代码也能在本地模型上运行，这就是核心价值主张。

目前规范和一致性测试工具在openresponses.org上，大规模生产验证案例还不多。Hugging Face和Vercel的支持很有意义，但”其他厂商是否会接受OpenAI的API设计作为标准”这一前提能否实现，还需要观察。

坦白说：Open Responses与MCP和A2A处于不同层次，是互补而非竞争关系。但目前还没有足够强的理由在实战中优先跟进这个规范。MCP和A2A更通用，生态系统也更成熟。

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三个协议并排比较

下面的表格是关键：

	MCP	A2A	Open Responses
设计目的	智能体 ↔ 工具连接	智能体 ↔ 智能体协作	API智能体循环标准化
类比	USB-C（通用连接器）	HTTP（智能体间通信）	REST API设计标准
主导方	Anthropic → AAIF	Google → Linux基金会	OpenAI
当前版本	2025-11-25	v1.0（2026年初）	Beta
生态成熟度	高（5,000+服务器）	高（150+组织）	低（早期）
传输协议	Streamable HTTP, stdio	JSON-RPC, gRPC	WebSocket, HTTP
安全模型	OAuth，各服务器认证	签名Agent Cards	规范制定中
使用时机	需要工具访问时始终使用	多智能体委派时	OpenAI兼容工作流

有一点要特别强调：MCP和A2A是AND关系，而非OR关系。 2026年大多数生产级多智能体系统同时使用这两者。每个智能体通过MCP连接自己的工具，智能体间的协作通过A2A进行。

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实战中的层次结构：如何组合使用

以实际生产架构为例，说明三个协议如何定位：

场景：自动化研究系统

编排器智能体
├── (A2A) → 网络研究专业智能体
│   └── (MCP) → Brave Search MCP服务器
│   └── (MCP) → 网页抓取MCP服务器
├── (A2A) → 文档分析专业智能体
│   └── (MCP) → 文件系统MCP服务器
│   └── (MCP) → PDF处理MCP服务器
└── (MCP) → 结果存储MCP服务器

编排器通过A2A委派给专业智能体，各专业智能体通过MCP访问自己的工具。

Claude Code智能体工作流模式的5种类型中对这种层次结构的实现示例有更详细的介绍。

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现在应该学什么

各协议的优先级坦率整理：

立即学习：MCP

如果正在开发智能体，从MCP开始。原因：

• 已有超过5,000个服务器的生态系统
• Claude Code、OpenAI Agents SDK、LangGraph等主流框架都支持
• Streamable HTTP已成为标准，规范足够稳定
• Anthropic Agent Skills标准与MCP相辅相成，正在形成更强大的模式

中期目标：A2A

如果计划将多智能体系统投入生产，需要学习A2A。150个组织采用、Linux基金会治理、v1.0稳定性——已经准备好了。但在将基于签名Agent Cards的信任模型用于安全关键场景之前，我还想看到更多生产验证案例。

持续关注：Open Responses

除非当前有OpenAI兼容性的具体需求，否则没必要着急。关注更新就好，暂不需要将其纳入架构决策。

还有一点值得关注：MCP和A2A都在Linux基金会旗下。这不是标准之争，而是同一个基金会在解决同一问题的不同层次。这是2026年与2024年最大的不同。

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我的结论

MCP是现在就应该使用的工具。它是赋予智能体访问外部世界能力的层次，生态系统已经足够成熟。如果正在认真考虑多智能体系统，A2A值得从v1.0开始深入学习。Open Responses值得了解，但现在还不到将其纳入架构决策的时候。

不要把这三者看作竞争的标准。它们解决的是不同的问题，很多系统最终都需要全部三个。我的实用结论：先MCP，需要时再A2A，Open Responses订阅关注即可。

另外，AI智能体框架的选择与这个协议选择是紧密相关的问题——不同框架对MCP和A2A的支持程度差异显著。