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Google Cloud Next '25大会上，Google“杀疯了”，而与其说本年的大会是一场谦洁奉公的发布会，不如看作是Google Cloud在全球AI武备竞赛中的一次表态。面对 AWS 和微软 Azure 这两大巨头的挤压，尽管手捏 DeepMind 等顶尖 AI 贪图力量，Google Cloud在商场份额上永远演出着“第三名”的脚色。这一次，Google似乎决心不再只是跟从，而是要后发制东说念主。
Google Cloud CEOThomas Kurian和Alphabet CEO桑达尔·皮查伊在台上反复强调的主题，是奈何将 AI 从“可能性”转动为企业的“出产力”。
漂亮的增长数据——Vertex AI 平台使用量激增二十倍、卓绝四百万开拓者使用Gemini模子，天然能提振士气，但数字背后，Google真确亮出的底牌是对AI Agent往常后劲的全面押注。
其中，最有无餍的即是洞开Agent互操作条约 Agent2Agent (A2A)。
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从MCP 到A2A：Agent间的“通用说话”之争还是运行
在Google的A2A发布前，给AI Agent一个“通用说话”的趋势正在酿成，而主角是Anthropic的MCP。
在昨年11月，Anthropic开源了“模子险峻文条约”（MCP），该条约将大模子径直连结至数据源，中枢方针是处治 AI 模子与数据孤岛的窒碍问题，通过提供长入条约替代碎屑化的自界说集成。MCP使用客户端-做事器架构，AI 垄断（如 Claude Desktop 或 IDE）通过 MCP 客户端连结到 MCP 做事器，前者提供数据源或用具的走访。
精真金不怕火来说，当前企业和开拓者要把不同的数据接入AI 系统，都得单独开拓对接决策，而MCP要作念的，即是提供一个“通用”条约来处治这个问题。
MCP架构包含以下几个部分：
MCP主机：包括Claude Desktop、IDE等需要通过MCP走访资源的AI用具MCP客户端：与做事器保持一双一连结的条约客户端MCP做事器：一个轻量级圭表，通过模范化的MCP条约洞开特定功能腹地资源：探究机上的数据库、文献和做事等资源，MCP做事器不错安全地走访这些内容费力资源：通过互联网走访的API等资源，MCP做事器不错与之成就连结
“MCP 之是以苍劲，部分原因在于它通过并吞条约处理腹地资源（如数据库、文献、做事）和费力资源（如 Slack 或 GitHub 的 API）”其时Anthropic给出的“推选语”如斯。这个长入模范在推出之初并莫得坐窝成为行业共鸣。但跟着最近一个月AI Agents居品的井喷，它连忙变成了当前最受认同的“模范”。
有模子从业者从接口模范化的角度看待MCP，将其类比为Mac札记本的接口：“充电，外接知道器以及插腹地U盘什么的都用一个接口长入起来了”。东说念主们以为该条约的中枢价值在于为大模子数据集成提供了长入模范，不仅能普及开拓和使用成果，还能增苍劲模子的现实垄断本领。
而在时候上，在MCP出现之前，业界主要依赖RAG和微调等决策，以及千般Agent垄断来竣事数据集成，不够长入。像Dify、Coze这些平台，都是借助llamaindex和langchain构建，虽然这些决策能够知足需求，但合座来说比较衰退，艰难长入模范。
现实上，Google的A2A亦然想处治这个孤岛与长入的问题。
当前有多量用具在尝试让各人能简略地“造”出 Agent，但这还远远不够。企业里面很快会靠近新的“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可能无法有用疏通，酿成新的信息孤岛。
这是Agent2Agent (A2A) 条约试图处治的中枢问题。A2A被定位为一个新式的、洞开的互操作性条约，其无餍在于让任何泉源、任何框架构建的AI Agent，都能够安全地进行通讯、交换信息并和洽举止。举例，一个销售部门的Agent不错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来查询订单情景——A2A旨在为这种跨系统、跨鸿沟的Agent配合提供一套模范化的“捏手”和“对话”机制。
字据Google的先容，A2A条约基于本领发现（Agent 通过 JSON 形状的“Agent Card”发布自己本领）、任务管制（竣事任务人命周期的同步）、配合和用户体验协商等重要原则运作，并成就在锻练的HTTP和JSON模范之上，以确保兼容性和安全性。
Google深知，模范的成就非一家之功。因此，他们将A2A动作开源款式发布，并已集合了卓绝 50 家时候合作伙伴，包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB、德勤等行业巨头，共同参与条约的开拓和膨大。这个声势知道了 A2A 在企业软件鸿沟的初步蛊惑力。正如 ServiceNow膨大副总裁乔·戴维斯所说：“这关乎冲突壁垒和孤岛，让Agent真确配合。”
不外A2A的无餍，可能远不啻于让 AI Agent 聊天那么精真金不怕火。有驳斥言不虚发地指出，Google试图通过 A2A 处治的是一些互联网出生以来就存在的根人道问题：做事发现、互操作性、身份认证。这些挑战并非 AI 期间极端，AG视讯百家乐想想曾凭借 OLE (对象连结与镶嵌) 时候在桌面软件期间构建的生态壁垒，再想想蒂姆·伯纳斯-李爵士阿谁高大却未能完全竣事的“语义网”期望。
比拟之下，当前业界热议的“自动函数调用”只是处治了\"Agent 奈何使用用具\"的问题，Anthropic 的 MCP 是这方面的一个报复模范，A2A在这个兴味上对其进行了补充复旧。但永远来看， A2A 则试图处治“Agent 奈何与 Agent 配合”这个更高大、更复杂的问题。这体现了Google在时候策略上依然怀有的“大图景”无餍。
Google还示意，A2A 的设计将复旧文本、音频、视频等多种模态。此外，将A2A 开源，邀请社区参与，既是加快模范锻练的策略，亦然争取开拓者和企业认同的普遍之举。
在今日的发布后，Google并莫得“挑明”它与Anthropic的竞争，而是形色两者是“互补”的探究。不外，仔细对比会发现这场竞争注定发生：
MCP领先的出现，即是Anthropic为了处治Agents的互通问题，只不外在Anthropic的界说里，模子本领它我方就能来处治，而Agents需要的调用用具的本领需要一个生态，这导致它其实更像传统的API的想路，参与者只需要把我方的本领提供出来，至于你能弗成有一个齐备的我方的垄断，不报复。
但Google此次的A2A，则在探索新的AI期间是否不错从一运行改掉API的模式。A2A的假想里，加入的AI Agent是有“掌捏”一个我方的垄断居品的可能，不像MCP可能把数据的职权都要提供出来，而是以齐备Agent的神气参与一个更大的商场。
这也让Google此次发布里的一些细节值得玩味，在Google今日文告的合作伙伴名单中，艰难了微软和OpenAI这么的玩家。但OpenAI其果然前不久刚刚高调文告接入了Anthropic的MCP。很剖析的一个判断是，关于OpenAI这么的无餍家，MCP它不错不作念，但Google这种更径直的可能长入垄断生态的模范，它是想作念的。
Google发布A2A的时机抓的也很准，在模子水平不断拉平，也曾落伍的Gemini早已追上OpenAI后，在制定模范这事上，Google王人备不想让Anthropic吃掉一切。这场竞争还是运行。
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配套A2A的更大无餍：要让AI Agent无处不在
要闹热生态，必先裁减门槛。Google为此还推出了Agent Development Kit (ADK) 。
这是一个开源的、初期以Python竣事的框架，旨在极大简化单个Agent及复杂多Agent系统的创建过程。Google声称，开拓者仅用不到100行代码就能构建一个功能性的Agent。
ADK的方针绝顶明确：饱读舞开拓者和企业围绕Google Cloud构建种种各样的Agent——不管是用于反应客户、编写代码、生成营销案牍如故优化运营经过。通过提供易用的用具，Google但愿加快Agent垄断的落地。天然，这也逃匿着买卖见解：一个闹热的Agent生态，天然会加多对其底层云做事的依赖和耗尽，从而提振Google Cloud的收入，大要还能部分缓解投资者对生成式AI腾贵成本和成本支拨（Alphabet 展望本年高达 750 亿好意思元）的担忧。
在Agent蓝图除外，Google还在加快将其本领融入现实用具，让Agent成为可用的出产力。
其AI 编程助手Code Assist也迎来了Agent化升级，中枢是引入能膨大多技艺复杂任务（如字据需求文档生成垄断、自动代码迁徙）的 AI 代理，并扩展复旧 Android Studio 等环境。此举旨在搪塞日益浓烈的 AI 编程助手竞争，尽管新功能尚待发布。
同期，Google推出了 Firebase Studio，一个基于云和 Gemini 的全栈 AI 使命区。方针是权臣裁减 AI 垄断开拓门槛，闪开拓者乃至非时候用户也能在浏览器中一站式构建、发布和监控垄断，从而加快 AI 垄断的更始和普及。
通过 Code Assist 的真切和 Firebase Studio 的拓宽，Google正将 Agent 本领注入从专科开拓到低代码的全经过。这知道了其完善用具与平台、配合底层 ADK 与 A2A 条约，加快 Agent 策略在Google Cloud生态落地的决心。
这一系列重要居品发布背后，Google深知成为模范制定者的报复性，在AI Agent走向闹热的重要节点，它确定不想让悉数AI Agents都听Anthropic的。Google想让AI Agents 无处不在，何况要让它们都成就在Google的生态里。
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