两个协议，两个层
MCP（模型上下文协议）规范的是单个模型或 agent 如何去够到工具和数据。它是「一个 agent」和「它使用的能力」之间那一层：数据库、API、文件系统。
A2A（agent-to-agent）规范的是彼此独立、各自构建的 agent 如何通信和相互委派。它是「agent 与 agent」之间那一层，让一个排程 agent 把任务交给一个研究 agent，而这两个不是同一个团队一起建的。
所以它们不是替代关系。MCP 回答「我的 agent 怎么用工具」；A2A 回答「我的 agent 怎么和你的 agent 对话」。一个复杂系统两个都用：每个 agent 用 MCP 够到自己的工具，用 A2A 和同伴协调。
MCP 用在哪
如果你在建一个 agent、想给它访问你系统的能力，MCP 就是你要的。agent 仍是单个实体；MCP 是它能触及的一切的接线。绝大多数「把我的 AI 连到 X」的问题是 MCP 问题，不是 A2A 问题。
MCP 假定的是客户端-服务端形态：你的 agent 是客户端，每个工具是服务端。它不试图协调多个自主 agent——那是刻意排除在范围外的，这也是协议能保持简单、从而被广泛采用的部分原因。
A2A 用在哪
当你有多个并非作为一个系统设计、却需要互操作的 agent 时——往往还跨组织边界——A2A 才变得相关。它的活是发现、能力协商、以及把彼此当黑盒的对等方之间的消息传递。
这确实比工具访问难得多，牵扯身份、信任、以及不共享代码库的各方之间的长任务。它的采用也比 MCP 早得多，所以如果你不确定需要哪个，你几乎肯定先需要 MCP。
你到底需要哪个
建一个用你工具和数据的 agent：MCP。这覆盖了大多数项目，也是该从这里开始。
协调多个独立 agent，尤其是你控制不了的那些：那是 A2A 层，通常是加在已经内部用 MCP 的 agent 之上。
如果问题是先学哪个，答案是 MCP——它更成熟、支持更广、解决的是大多数团队今天真正面对的问题。A2A 会随着跨组织的多 agent 系统变普遍而重要起来，那还在萌芽期。