Google A2A vs. Anthropic MCP: технический анализ и перспективы протоколов для ИИ-экосистем

Современные системы искусственного интеллекта перестали быть изолированными инструментами — они стали частью распределённых экосистем, где взаимодействие между агентами, данными и инфраструктурой требует стандартизации. Два протокола — Google A2A (Agent-to-Agent) и Anthropic MCP (Model Context Protocol) — предлагают разные подходы к решению этой задачи. В статье проведём техническое сравнение их архитектур, сфер применения и потенциала для формирования будущего ИИ.

Предпосылки: почему протоколы стали критически важны

Распределённые ИИ-системы, такие как рои беспилотников, цепочки автономных агентов или гибридные БЯМ-инструменты, сталкиваются с проблемами:

1. Несовместимость форматов данных между разными платформами;
2. Отсутствие единых механизмов безопасности для межагентного взаимодействия;
3. Сложность координации в реальном времени при выполнении многоэтапных задач.

Протоколы A2A и MCP решают эти проблемы, но на разных уровнях абстракции.

Google A2A: архитектура равноправного взаимодействия

Ключевые характеристики

1. Горизонтальная коммуникация:
• Агенты (дроны, чат-боты, аналитические модули) взаимодействуют напрямую, без центрального координатора.
• Пример: Беспилотник, потерявший связь с ЦОД, запрашивает данные у соседних дронов через Mesh-сеть.
2. Стандартизированные интерфейсы:
• Использует HTTP, JSON-RPC и Server-Sent Events (SSE) для совместимости с существующей ИТ-инфраструктурой.
• Поддерживает асинхронные задачи (например, обработку запроса, требующего 24 часа вычислений).
3. Безопасность:
• Встроенная аутентификация на основе OAuth 2.0 и токенов JWT.
• Шифрование данных на уровне протокола.
4. Динамическое обнаружение:
• Глобальный каталог агентов (через agent.json), аналогичный DNS для веба.

Сценарии применения

• Координация беспилотников в зонах ЧС;
• Распределённые вычисления между БЯМ;
• Автоматизированные цепочки поставок с участием IoT-устройств.

Anthropic MCP: вертикальная интеграция данных и моделей

Ключевые характеристики

1. Клиент-серверная модель:
• MCP Host (БЯМ) подключается к MCP Server (источники данных/инструменты) через стандартизированный API.
• Пример: Медицинская БЯМ получает доступ к МИС больницы без специфической интеграции.
2. Контекстная привязка:
• Сохранение истории взаимодействий (например, предыдущих SQL-запросов к базе) для поддержания связности диалога.
3. Модульность:
• Поддержка плагинов для подключения внешних сервисов (от погодных API до промышленных IoT-датчиков).
4. Ограничения:
• Нет встроенной безопасности — требуется специфическая реализация аутентификации;
• Не поддерживает прямое взаимодействие между агентами.

Сценарии применения

• Интеграция корпоративных данных с БЯМ (например, GPT-4 + CRM);
• Автоматизация отчётности с подключением к BI-инструментам;
• Построение чат-ботов с доступом к внутренним базам знаний.

Тренды и прогнозы

1. Конвергенция протоколов:
• Вероятно появление гибридных решений, а которых A2A управляет межагентной коммуникацией, а MCP обеспечивает доступ к данным. Пример: дрон (A2A) запрашивает через MCP картографические данные у спутника.
2. Сдвиг в сторону edge-архитектур:
• Рост популярности A2A в IoT и робототехнике благодаря устойчивости к разрывам связи.
3. Риски для MCP:
• При переходе компаний к модели «агент как сервис» (например, Salesforce AI Agent) потребуются протоколы уровня A2A, что снизит роль MCP.
4. Роль открытых стандартов:
• Успех A2A зависит от принятия его сообществом. Если Google сохранит открытость (как с TensorFlow), протокол может стать аналогом TCP/IP для ИИ.

Заключение

Протоколы Google A2A и Anthropic MCP представляют два полюса в эволюции ИИ-экосистем: первый делает ставку на децентрализацию и равноправие агентов, второй — на структурированный доступ к данным.

Однако их будущее будет определяться не только технологическими преимуществами, но и рыночными факторами. Пока A2A доминирует в сценариях, требующих устойчивости и автономии (беспилотники, промышленная автоматизация), MCP остаётся нишевым решением для корпоративных БЯМ.

Примечательно, что аналоги A2A разрабатывались и в России (причём на несколько лет раньше) — например, платформы для роевого взаимодействия дронов. Но отсутствие поддержки на уровне экосистемы (инструменты, документация, сообщество) привело к тому, что эти наработки не вышли за рамки пилотных проектов. В итоге, как и в случае с многими другими технологиями, инициатива перешла к глобальным игрокам.

Перспектива: В течение 2 — 3 лет стоит ожидать появления «мета-протоколов», объединяющих лучшие черты A2A и MCP. Это станет ключом к созданию по-настоящему интеллектуальных и автономных систем, в которых ИИ-агенты смогут не только обрабатывать данные, но и координировать действия в реальном мире.