2025/04/12 15:34:34 3,290次浏览

作者 ｜ 周一笑 邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com

Google Cloud Next '25大会上，Google“杀疯了”，而与其说今年的大会是一场按部就班的发布会，不如看作是Google Cloud在全球AI军备竞赛中的一次表态。面对亚马逊 AWS 和微软 Azure 这两大巨头的挤压，尽管手握 DeepMind 等顶尖 AI 研究力量，Google Cloud在市场份额上长期扮演着“第三名”的角色。这一次，Google似乎决心不再仅仅追随，而是要先发制人。

Google Cloud CEOThomas Kurian和Alphabet CEO桑达尔·皮查伊在台上反复强调的主题，是如何将 AI 从“可能性”转变为企业的“生产力”。

漂亮的增长数据——Vertex AI 平台使用量激增二十倍、超过四百万开发者使用Gemini模型，固然能提振士气，但数字背后，Google真正亮出的底牌是对AI Agent未来潜力的全面押注。

其中，最有野心的就是开放Agent互操作协议 Agent2Agent (A2A)。

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从MCP 到A2A：Agent间的“通用语言”之争已经开始

在Google的A2A发布前，给AI Agent一个“通用语言”的趋势正在形成，而主角是Anthropic的MCP。

在去年11月，Anthropic开源了“模型上下文协议”（MCP），该协议将大模型直接连接至数据源，核心目标是解决 AI 模型与数据孤岛的隔离问题，通过提供统一协议替代碎片化的自定义集成。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 服务器，前者提供数据源或工具的访问。

简单来说，现在企业和开发者要把不同的数据接入AI 系统，都得单独开发对接方案，而MCP要做的，就是提供一个“通用”协议来解决这个问题。

MCP架构包含以下几个部分：

“MCP 之所以强大，部分原因在于它通过同一协议处理本地资源（如数据库、文件、服务）和远程资源（如 Slack 或 GitHub 的 API）”当时Anthropic给出的“推荐语”如此。这个统一标准在推出之初并没有立刻成为行业共识。但随着最近一个月AI Agents产品的井喷，它迅速变成了目前最受认可的“标准”。

有模型从业者从接口标准化的角度看待MCP，将其类比为Mac笔记本的接口：“充电，外接显示器以及插本地U盘什么的都用一个接口统一起来了”。人们认为该协议的核心价值在于为大模型数据集成提供了统一标准，不仅能提高开发和使用效率，还能增强大模型的实际应用能力。

而在技术上，在MCP出现之前，业界主要依赖RAG和微调等方案，以及各类Agent应用来实现数据集成，不够统一。像Dify、Coze这些平台，都是借助llamaindex和langchain构建，虽然这些方案能够满足需求，但整体来说比较零散，缺乏统一标准。

本质上，Google的A2A也是想解决这个孤岛与统一的问题。

目前有大量工具在尝试让大家能方便地“造”出 Agent，但这还远远不够。企业内部很快会面临新的“筒仓效应”：不同团队、不同任务、使用不同框架（如 ADK、LangGraph、CrewAI 等）构建的Agent可能无法有效沟通，形成新的信息孤岛。

这是Agent2Agent (A2A) 协议试图解决的核心问题。A2A被定位为一个新型的、开放的互操作性协议，其野心在于让任何来源、任何框架构建的AI Agent，都能够安全地进行通信、交换信息并协调行动。例如，一个销售部门的Agent可以无缝地调用财务部门的Agent来核实信用额度，或者一个客服Agent能够自动触发供应链Agent来查询订单状态——A2A旨在为这种跨系统、跨领域的Agent协作提供一套标准化的“握手”和“对话”机制。

根据Google的介绍，A2A协议基于能力发现（Agent 通过 JSON 格式的“Agent Card”发布自身能力）、任务管理（实现任务生命周期的同步）、协作和用户体验协商等关键原则运作，并建立在成熟的HTTP和JSON标准之上，以确保兼容性和安全性。

Google深知，标准的建立非一家之功。因此，他们将A2A作为开源项目发布，并已联合了超过 50 家技术合作伙伴，包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB、德勤等行业巨头，共同参与协议的开发和推广。这个阵容显示了 A2A 在企业软件领域的初步吸引力。正如 ServiceNow执行副总裁乔·戴维斯所说：“这关乎打破壁垒和孤岛，让Agent真正协作。”

不过A2A的野心，可能远不止于让 AI Agent 聊天那么简单。有评论一针见血地指出，Google试图通过 A2A 解决的是一些互联网诞生以来就存在的根本性问题：服务发现、互操作性、身份认证。这些挑战并非 AI 时代独有，想想微软曾凭借 OLE (对象连接与嵌入) 技术在桌面软件时代构建的生态壁垒，再想想蒂姆·伯纳斯-李爵士那个宏大却未能完全实现的“语义网”梦想。

相比之下，目前业界热议的“自动函数调用”只是解决了"Agent 如何使用工具"的问题，Anthropic 的 MCP 是这方面的一个重要标准，A2A在这个意义上对其进行了补充支持。但长期来看， A2A 则试图解决“Agent 如何与 Agent 协作”这个更宏大、更复杂的问题。这体现了Google在技术战略上依然怀有的“大图景”野心。

Google还表示，A2A 的设计将支持文本、音频、视频等多种模态。此外，将A2A 开源，邀请社区参与，既是加速标准成熟的策略，也是争取开发者和企业认同的高明之举。

在当天的发布后，Google并没有“挑明”它与Anthropic的竞争，而是形容两者是“互补”的关系。不过，仔细对比会发现这场竞争注定发生：

MCP最初的出现，就是Anthropic为了解决Agents的互通问题，只不过在Anthropic的定义里，模型能力它自己就能来解决，而Agents需要的调用工具的能力需要一个生态，这导致它其实更像传统的 API 的思路，参与者只需要把自己的能力提供出来，至于你能不能有一个完整的自己的应用，不重要。

但Google这次的A2A，则在探索新的 AI 时代是否可以从一开始改掉 API 的模式。A2A的设想里，加入的AI Agent是有“掌握”一个自己的应用产品的可能，不像MCP可能把数据的权利都要提供出来，而是以完整Agent的形式参与一个更大的市场。

这也让Google这次发布里的一些细节值得玩味，在Google当天宣布的合作伙伴名单中，缺少了微软和OpenAI这样的玩家。但OpenAI其实在前不久刚刚高调宣布接入了Anthropic的MCP。很明显的一个判断是，对于OpenAI这样的野心家，MCP它可以不做，但Google这种更直接的可能统一应用生态的标准，它是想做的。

Google发布A2A的时机抓的也很准，在模型水平不断拉平，曾经落后的Gemini早已追上OpenAI后，在制定标准这事上，Google绝对不想让Anthropic吃掉一切。这场竞争已经开始。

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配套A2A的更大野心：要让AI Agent无处不在

要繁荣生态，必先降低门槛。Google为此还推出了Agent Development Kit (ADK) 。

这是一个开源的、初期以Python实现的框架，旨在极大简化单个Agent及复杂多Agent系统的创建过程。Google宣称，开发者仅用不到100行代码就能构建一个功能性的Agent。

ADK的目标非常明确：鼓励开发者和企业围绕Google Cloud构建各式各样的Agent——无论是用于响应客户、编写代码、生成营销文案还是优化运营流程。通过提供易用的工具，Google希望加速Agent应用的落地。当然，这也潜藏着商业目的：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，从而提振Google Cloud的收入，或许还能部分缓解投资者对生成式AI高昂成本和资本支出（Alphabet 预计今年高达 750 亿美元）的担忧。

在Agent蓝图之外，Google还在加速将其能力融入实际工具，让Agent成为可用的生产力。

其AI 编程助手Code Assist也迎来了Agent化升级，核心是引入能执行多步骤复杂任务（如根据需求文档生成应用、自动代码迁移）的 AI 代理，并扩展支持 Android Studio 等环境。此举旨在应对日益激烈的 AI 编程助手竞争，尽管新功能尚待发布。

同时，Google推出了 Firebase Studio，一个基于云和 Gemini 的全栈 AI 工作区。目标是显著降低 AI 应用开发门槛，让开发者乃至非技术用户也能在浏览器中一站式构建、发布和监控应用，从而加速 AI 应用的创新和普及。

通过 Code Assist 的深化和 Firebase Studio 的拓宽，Google正将 Agent 能力注入从专业开发到低代码的全流程。这显示了其完善工具与平台、配合底层 ADK 与 A2A 协议，加速 Agent 战略在Google Cloud生态落地的决心。

这一系列关键产品发布背后，Google深知成为标准制定者的重要性，在AI Agent走向繁荣的关键节点，它肯定不想让所有AI Agents都听Anthropic的。Google想让AI Agents 无处不在，并且要让它们都建立在Google的生态里。

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