過去 9 天比較專注在單一 agent 上面，但現實中的複雜任務往往需要多種專業能力。今天我們要探討的是一個更宏大的願景：讓不同的 AI Agent 像人類團隊一樣協作。

Google 的 Agent-to-Agent (A2A) 協議，就是實現這個願景的關鍵技術。它不是另一個 Agent 框架，而是讓所有 Agent 框架都能互通的「通用語言」。

重要提醒：A2A 協議目前還在快速發展中（2025年4月才正式發布，8月推出0.3版本），許多功能和實作細節還在持續演進。如果你要實際導入，建議密切關注官方更新動態。

從各自為政到互聯互通的革命

你可能會想問「為什麼不多開發幾個 MCP 就好」

想像一下，你的公司裡有三個部門：

• 研發部門：專精複雜的技術分析和邏輯推理，像是能解決任何難題的工程師團隊
• 創意部門：擅長快速腦力激盪和創意發想，像是廣告公司的創意總監們
• 客服部門：負責與客戶溝通和處理企業流程，像是訓練有素的客戶關係經理

過去，這三個部門各自使用不同的系統和工具：研發部門用 LangGraph 處理複雜邏輯，創意部門用 CrewAI 快速協作，客服部門用 AutoGen 管理對話流程。

然而即使面對同一個大型專案，這三個部門也無法直接協作。他們就像說著不同語言的專家團隊，各有所長卻無法有效溝通。
MCP 確實讓他們能共用一些工具（比如同樣的資料庫和 API），但這就像是給他們相同的辦公用品，卻沒解決溝通問題。他們依然無法互相委託工作或分享專業見解。

而 A2A 協議就像是為公司導入了一套完整的「跨部門協作系統」。現在：

• 創意部門可以把複雜的數據分析委託給研發部門
• 研發部門可以請創意部門幫忙包裝技術方案
• 客服部門可以即時獲得兩個部門的專業支援

更重要的是，每個部門不需要洩露自己的「商業秘密」（內部工作流程），只需要清楚說明自己能提供什麼服務就行了。

與 MCP 的關係

其實很多人會把 A2A 和 MCP 搞混，以為它們是競爭關係。但實際上它們解決的是完全不同的問題：

• MCP (Model Context Protocol) 解決的是「AI 怎麼使用工具」的問題。它讓 AI 能夠呼叫外部服務、讀取檔案、搜尋網路等等。
• A2A (Agent-to-Agent Protocol) 解決的是「AI 之間怎麼協作」的問題。它讓不同的 AI Agent 能夠互相委託任務、交換結果。

只有 MCP 的世界：

你的 AI 助手可以：
├── 透過 MCP 搜尋網路資料
├── 透過 MCP 讀取 Excel 檔案  
├── 透過 MCP 呼叫圖表 API
└── 但只能「一個人」完成所有工作

有了 A2A 的世界：

你的 AI 助手可以：
├── 委託「市場研究專家 Agent」收集資料 (它有獨家資料源)
├── 委託「數據分析專家 Agent」處理複雜統計 (它特別會算)
├── 委託「視覺化專家 Agent」製作圖表 (它的圖超美)
└── 自己專注在「整合和撰寫」最終報告

MCP 讓 AI 能使用工具，A2A 讓 AI 能找其他 AI 幫忙。
這就像是從「一人公司」升級到「可以外包的團隊領導者」。你不用什麼都自己做，可以找最適合的專家來協作。
兩個協議加起來，AI 就既能使用各種工具，又能與其他專家協作——這才是真正強大的組合。

明天我們就來揭秘 A2A 中 Agent Card 設計——為你的 AI 打造一張「數位名片」。