MCP、A2A 和 Skills 目前是 Agentic AI（智能体AI） 领域最核心的三块基础设施拼图。它们共同构成了从“单兵作战”到“多智能体社会化协作”的完整底层能力栈。
简单一句话总结它们的关系：
- MCP：让单个 Agent 拥有“手脚”（工具调用标准化）
- A2A：让多个 Agent 能够“对话 + 组队”（Agent 间互操作协议）
- Skills：定义 Agent “会什么”（能力声明、发现与匹配的元数据）
这三者缺一不可，构成了 2025–2026 年 Agentic AI 生产级落地的最主流技术底座。
快速对比表
| 层面 | 组件 | 提出方 | 核心作用 | 类比（2025–2026 视角） | 典型实现方式 | 当前最主要场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 单 Agent 能力扩展 | MCP | Anthropic | 标准化 LLM ↔ 外部工具/数据/API | AI 的“USB-C 接口” | JSON-RPC over HTTP | Claude、Cursor、Cursor-like IDE、内部工具集成 |
| 多 Agent 协作 | A2A | Agent ↔ Agent 通信、任务委托、能力发现 | Agent 之间的“微信/企业微信” | JSON + SSE/Webhook | 企业多 Agent 工作流、跨厂商协作 | |
| 能力描述与市场 | Skills | 通用（A2A 强相关） | Agent 公开声明自己“擅长什么” | Agent 的“简历/黄页/技能标签” | Agent Card 中的 skills 字段 | Agent 商店、动态路由、能力匹配 |
更形象的层级关系（2026 年主流认知）
Agentic AI 应用层
↑
多 Agent 编排引擎 / Agent OS
↑
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
**A2A** **Skills / Agent Card** 其他协议（ACP、ANP 等）
（Agent间通信） （能力声明与发现） （部分实验性方案）
│ │
└───────┬───────┘
│
**MCP**
（单个 Agent ↔ 工具/数据）
│
LLM + 推理框架
│
（Claude / Gemini / Llama / Qwen 等）为什么说这三者是“最核心基础设施”？
- MCP 解决了“Agent 没手脚”的问题
在 MCP 之前，每个框架都要自己发明工具调用格式（OpenAI Function Calling、LangChain tools、LlamaIndex 等各玩各的）。MCP 出现后，相当于把工具调用变成了“HTTP + OpenAPI 式的标准化协议”，几乎所有大模型厂商和工具平台都在快速兼容。 - A2A 解决了“Agent 之间是信息孤岛”的问题
单个 Agent 再强，也干不过专业分工的多 Agent 团队。A2A + Agent Card 让“发现 → 委托 → 协作 → 结果返回”变成可互操作的标准，就像 HTTP 之于 Web。 - Skills 是整个生态的“搜索与匹配层”
当你有上千个 Agent 时，怎么知道哪个 Agent 适合做“汇率换算”？靠的就是 Agent Card 里声明的 skills 列表 + 语义匹配。
这直接决定了未来的 Agent 经济 / Agent 市场 / Agent 路由器 是否能跑起来。
2026 年初实际产业格局（观察到的趋势）
- 大部分企业内部 Agentic 系统：MCP + 自研编排（最稳、最快落地）
- 跨部门/跨厂商协作场景：A2A + MCP（Google、Salesforce、ServiceNow、Atlassian 等已大规模支持）
- 追求开放生态的玩家：A2A + Skills 市场 + MCP 工具生态
- 少数先锋实验：ACP / ANP / DID 去中心化方向（还在早期）
一句话总结当前最务实的生产级组合：
一个强 LLM + MCP（工具） + A2A（协作） + 结构化的 Skills 声明
＝ 2026 年最主流、可规模化的 Agentic AI 基础设施。
你现在是在研究某个具体方向（比如企业内部多 Agent、还是想做 Agent 商店），还是想看代码/架构示例？可以再细聊。
