A2A vs MCP: Kaksi täydentävää protokollaa kehittyvälle agenttiekosysteemille

Kasvava AI-agenttien käyttöönotto — itsenäiset tai puoliksi itsenäiset ohjelmistoentiteetit, jotka tekevät päättelyä ja toimintoja käyttäjien puolesta — synnyttää uuden kerroksen sovellusarkkitehtuuriin.

Aikaisin 2025 syntyi kaksi erillistä protokollaa tätä varten — A2A (Agentista-Agenttiin) ja MCP (Model Context Protocol). Yksinkertainen tapa ymmärtää niiden roolit on:

A2A: Kuinka agentit ovat vuorovaikutuksessa toistensa kanssa

MCP: Kuinka agentit ovat vuorovaikutuksessa työkalujen tai ulkoisen kontekstin kanssa

viittaus: https://google.github.io/A2A/#/topics/a2a_and_mcp

Ne käsittelevät keskeistä haastetta, joka liittyy järjestelmien rakentamiseen, joissa on useita agentteja, useita LLM:iä ja useita kontekstilähteitä — jotka kaikki tarvitsevat yhteistyötä.

Yksi tapa hahmottaa asia: “MCP tarjoaa pystysuuntaisen integraation (sovelluksesta malliin), kun taas A2A tarjoaa vaakatason integraation (agentista agenttiin)

Oletpa kehittäjä tai et, kaikkien, jotka rakentavat tekoälytuotteita tai agenttijärjestelmiä, tulisi ymmärtää perustavanlaatuinen arkkitehtuuri — koska se muokkaa sitä, kuinka suunnittelemme tuotteita, käyttäjävuorovaikutuksia, ekosysteemejä ja pitkän aikavälin kasvua.

Tämä artikkeli esittelee molemmat protokollat yksinkertaisella, helposti ymmärrettävällä tavalla ja korostaa keskeisiä oppeja kehittäjille ja tekoälytuotteiden rakentajille.

Mikä on A2A (Agentti-Agentti)?#

A2A (Agentti-Agentti) on avoin protokolla, jonka Google ja yli 50 teollisuuden kumppania ovat kehittäneet. Sen tarkoituksena on mahdollistaa yhteentoimivuus agenttien välillä — riippumatta siitä, kuka ne on rakentanut, missä ne ovat isännöity tai mitä kehystä ne käyttävät.

A2A-protokollan mekanismi#

A2A käyttää JSON-RPC 2.0 via HTTP(S) -viestintämekanismia, tukemalla Server-Sent Events (SSE) -tapahtumia päivitysten suoratoistoon.

A2A-viestintämallit#

A2A määrittelee rakenteellisen mallin siitä, kuinka kaksi agenttia ovat vuorovaikutuksessa keskenään. Yksi agentti ottaa “asiakas” agentin roolin, joka aloittaa pyynnön tai tehtävän, ja toinen toimii “etä” agenttina, joka vastaanottaa pyynnön ja yrittää täyttää sen. Asiakasagentti saattaa ensin suorittaa kykyjen löytämisen selvittääkseen, mikä agentti on parhaiten sopiva tiettyyn työhön.

Tässä tulee kysymys, kuinka agentit löytävät toisensa. Kukin agentti voi julkaista Agenttikortin (JSON-metatietodokumentin, joka usein isännöidään standardilla URL-osoitteessa, kuten /.well-known/agent.json), jossa kuvataan sen kyvyt, taidot, API-päätepisteet ja autentikointivaatimukset.

Lukemalla Agenttikortin asiakasagentti voi tunnistaa sopivan kumppaniagentin tehtäväntoimeen – käytännössä hakemisto siitä, mitä kyseinen agentti tietää tai voi tehdä. Kun kohdeagentti on valittu, asiakasagentti muotoilee Tehtävä-objektin lähettääkseen sen.

viittaus: https://google.github.io/A2A/#/

Tehtävänhallinta#

Kaikki vuorovaikutus A2A: ssa keskittyy tehtävien suorittamiseen. Tehtävä on rakenteellinen objekti (protokollan skeeman määrittelemä), joka sisältää pyynnön tiedot ja seuraa sen tilaa.

A2A:ssa kukin agentti ottaa kaksi roolia:

• Asiakasagentti: aloittaa tehtävän
• Etäagentti: vastaanottaa ja käsittelee tehtävän

Tehtävät voivat sisältää mitä tahansa työtä: raportin luomista, tietojen hakua, työnkulun käynnistämistä. Tulokset palautetaan artefakteina, ja agentit voivat lähettää rakenteellisia viestejä suorituksen aikana koordinoidakseen tai selventääkseen.

Yhteistyö ja sisällön neuvottelu#

A2A tukee enemmän kuin yksinkertaisia tehtäväpyyntöjä — agentit voivat vaihtaa rikkaita, moniosaisia viestejä, jotka sisältävät tekstiä, JSONia, kuvia, videoita tai interaktiivista sisältöä. Tämä mahdollistaa muotoneuvottelun sen perusteella, mitä kukin agentti voi käsitellä tai näyttää.

Esimerkiksi, etäagentti voisi palauttaa kaavion joko raakatietoina tai kuvana tai pyytää avata interaktiivisen lomakkeen. Tämä suunnittelu tukee joustavaa, modaliteetista riippumatonta viestintää ilman, että agenttien tarvitsee jakaa sisäisiä työkaluja tai muistia.

Käyttötapausesimerkki#

Tässä on todellisen maailman esimerkki siitä, kuinka A2A:tä voitaisiin käyttää yrityskontekstissa:

Uusi työntekijä palkataan suureen yritykseen. Useat järjestelmät ja osastot ovat mukana perehdytyksessä:

• HR:n on luotava työntekijätiedosto ja lähetettävä tervetuloviesti
• IT:n on valmisteltava kannettava tietokone ja yritystilit
• Tiloissa on valmisteltava työpöytä ja kulkukortti

Perinteisesti nämä askeleet käsitellään manuaalisesti tai tiiviisti integroitujen sisäisten järjestelmien kautta.

Sen sijaan, että olisi mukautettuja API:ta jokaisen järjestelmän välillä, kukin osasto julkistaa oman agenttinsa käyttämällä A2A-protokollaa:

Moniagenttijärjestelmä — kutsutaan sitä OnboardingProksi (esim. onboarding-agent.company.com) — koordinoi koko perehdytysprosessia.

1. Löytö: Se lukee kunkin agentin .well-known/agent.json-tiedoston ymmärtääkseen kyvyt ja autentikoinnin.
2. Tehtävädelegointi:
   • Lähettää createEmployee-tehtävän HR-agentille.
   • Lähettää setupEmailAccount ja orderHardware-tehtävät IT-agentille.
   • Lähettää assignDesk ja generateBadge -tehtävät tiloihin.
3. Suoratoistopäivitykset: Agentit suoratoistavat edistymistä takaisin käyttäen Server-Sent Events -tekniikkaa (esim. “kannettava tietokone lähetetty”, “työpöytä määrätty”).
4. Artefaktin keruu: Lopputulokset (esim. PDF-tunnus, vahvistussähköpostit, tilitiedot) palautetaan A2A-artefakteina.
5. Valmistus: OnboardingPro ilmoittaa rekrytointipäällikölle, kun perehdytys on valmis.

Mikä on MCP (Model Context Protocol)?#

MCP (Model Context Protocol), Anthropicin kehittämä, käsittelee erilaista ongelmaa: miten ulkoiset sovellukset voivat tarjota rakenteellista kontekstia ja työkaluja kielimallipohjaiselle agentille ajoaikana.

Sen sijaan, että mahdollistaa agenttien välisen viestinnän, MCP keskittyy kontekstin ikkunaan — LLM:n työmuistiin. Sen tavoite on:

• Dynaamisesti injektoida asiaankuuluvia työkaluja, asiakirjoja, API-funktioita tai käyttäjätilaa mallin inferenssijaksoon
• Antaa mallien kutsua funktioita tai hakea asiakirjoja ilman, että kehotus tai logiikka on kovakoodattu

MCP:n keskeinen arkkitehtuuri#

Ymmärtääksesi MCP:tä, sinun on ensin ymmärrettävä kokonaisarkkitehtuuri — kuinka kaikki osat toimivat yhdessä.

MCP-isäntä: “Tekoäly, jolle puhut”#

Ajattele MCP-isäntää tekoälysovelluksena — kuten Claude Desktop tai koodaamisassistenttiasi.

Se on käyttöliittymä, jota käytät — paikka, jossa kirjoitat tai puhut.

Se haluaa vetää työkaluja ja dataa, jotka auttavat mallia antamaan parempia vastauksia.

MCP-klientti: “Liitäntä”#

MCP-klientti on ohjelmistokappale, joka yhdistää AI-isäntäsi (kuten Clauden) ulkomaailmaan. Se on kuin kytkentälauta — se hallinnoi turvallisia, yksi-yhteen yhteyksiä eri MCP-palvelimien kanssa. Kun AI haluaa pääsyn johonkin, se menee clientin kautta.

On hyödyllistä ajatella työkaluja kuten ChatGPT, Claude-keskustelu tai Cursor IDE MCP-isäntinä — ne tarjoavat rajapinnan, jonka kanssa olet vuorovaikutuksessa. Kulissien takana ne käyttävät MCP-klienttiä yhdistääkseen eri työkaluihin ja datalähteisiin MCP-palvelimien kautta.

viittaus: https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP-palvelin: “Työkaluntarjoaja”#

MCP-palvelin on pieni, keskitetty ohjelma, joka paljastaa yhden tietyn työkalun tai kyvyn — kuten:

• Tiedostojen hakeminen tietokoneeltasi
• Datalöytymien tarkistus paikallisesta tietokannasta
• Ulkoisen API:n kutsuminen (kuten sään, talouden, kalenterin)

Jokainen palvelin noudattaa MCP-protokollaa, jotta AI voi ymmärtää, mitä se voi tehdä ja kuinka sitä voi käyttää.

Paikalliset datalähteet: “Omat tiedostosi ja palvelusi”#

Jotkin MCP-palvelimet yhdistävät asioihin omalla koneellasi — kuten:

• Asiakirjat ja kansiot
• Koodiprojektit
• Tietokannat tai paikalliset sovellukset

Tämä mahdollistaa AI:lle hakemisen, tietojen etsimisen tai laskemisen ilman, että tietojasi ladataan pilveen.

Etäpalvelut: “API:t ja verkkotyökalut”#

Muut MCP-palvelimet ovat yhdistettyinä internetiin — ne puhuvat:

• API:t (esim. Stripe, Notion, GitHub)
• SaaS-työkalut
• Yrityksen tietokannat pilvessä

Niinpä AI voi sanoa esimerkiksi: “Kutsu GitHub-palvelinta ja hae avoimien PR:ien lista.”

MCP tukee nyt yhdistämistä etäisiin MCP-palvelimiin. Tämä tarkoittaa, että MCP-klientti voi saada tehokkaampia kykyjä. Teoriassa,

Oikealla joukolta MCP-palvelimia, käyttäjät voivat muuttaa jokaisen MCP-klientin “kaiken kattavaksi sovellukseksi”.

viittaus: https://a16z.com/a-deep-dive-into-mcp-and-the-future-of-ai-tooling/

Yhteenveto#

Käytetään nyt kaaviota, jotta näemme, miten kaikki toimii yhdessä.

1. Pyydät AI:lta jotain monimutkaista
2. AI (isäntä) pyytää klientiltä apua
3. Klientti kutsuu oikeaa MCP-palvelinta — ehkä sellaista, joka tarkistaa tiedostoja tai osuu API:iin
4. Palvelin lähettää takaisin dataa tai suorittaa funktiota
5. Tuloksena oleva tieto virtaa takaisin mallille auttamaan tehtävän suorittamisessa

A2A vs MCP — Vertailu#

Miten ne toimivat yhdessä#

Sen sijaan, että ne olisivat vaihtoehtoja, A2A ja MCP ovat toisiaan täydentäviä. Monissa järjestelmissä molempia käytetään yhdessä.

Esimerkki työnkulku#

1. Käyttäjä lähettää monimutkaisen pyynnön yritysagentin käyttöliittymässä.
2. Orkestroiva agentti käyttää A2A:ta delegoimaan osatehtäviä erikoistuneille agenteille (esim. analytiikka, HR, talous).
3. Yksi näistä agenteista käyttää MCP:tä sisäisesti kutsuakseen hakufunktion, hakee asiakirjan tai laskee jotain mallin avulla.
4. Tulos palautetaan artefaktina A2A:n kautta, mahdollistaen end-to-end-agenttiyhteistyön modulaarisella pääsyllä työkaluihin.

Tämä arkkitehtuuri erottaa agentin välisen viestinnän (A2A) ja agentin sisäisen kykyjen hyödyntämisen (MCP) — tehden järjestelmästä helpommin koostettavan, laajennettavan ja suojattavan.

Yhteenveto#

A2A koskee agenttien keskustelua muiden agenttien kanssa verkon yli — turvallisesti, asynkronisesti ja tehtäväkeskeisesti.

MCP koskee rakenteellisten kykyjen injektointia mallin istuntoon, antaen LLM:ien päättää työkaluista ja datasta kontekstitietoisesti.

Yhdessä käytettynä ne tukevat koostettavia, moniagenttijärjestelmiä, jotka ovat sekä laajennettavia että yhteentoimivia.

Kuinka MCP + A2A:n perusinfrastruktuuri voisi muokata agenttituotemarkkinoiden tulevaisuutta#

Lopuksi haluan puhua siitä, kuinka tämä keskeinen tekninen perusta voisi muokata AI-markkinapaikan tulevaisuutta — ja mitä se tarkoittaa niille, jotka rakentavat AI-tuotteita.

Ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksen muutos#

Selkeä esimerkki tästä muutoksesta voidaan nähdä kehittäjien ja palveluiden työnkuluissa. Kun MCP-palvelimet on nyt integroitu IDE:ihin ja koodausagentteihin, tapa, jolla kehittäjät ovat vuorovaikutuksessa työkalujen kanssa, muuttuu perusteellisesti.

Aiemmin tyypilliseen työnkulkuun kuului oikean palvelun etsiminen, isännöinnin asettaminen, dokumentaation lukeminen, API:den käsin integrointi, koodin kirjoittaminen IDE:ssä ja ominaisuuksien konfigurointi kevyellä koontipaneelilla. Se oli sirpaleinen kokemus, joka vaati kontekstinvaihtoa ja teknistä ylikuormitusta jokaisessa vaiheessa.

Nyt, MCP-yhteyksisten koodausagenttien myötä, suuri osa tästä monimutkaisuudesta voidaan abstraktisti poistaa. Kehittäjät voivat löytää ja käyttää työkaluja luonnollisemmin keskustelevaisten ohjeiden kautta. API-integraatio on tulossa osaksi itse koodaustyöprosessia — usein ilman erillistä käyttöliittymää tai manuaalista määritystä. (Ajattele vain, kuinka monimutkaisia AWS:n tai Microsoftin koontipaneelit voivat olla.). Vuorovaikutus muuttuu sujuvammaksi — enemmän käyttäytymisen ohjaamiseksi kuin ominaisuuksien kokoamiseksi.

Tässä mallissa käyttäjän tai kehittäjän vuorovaikutus siirtyy ominaisuuksien konfiguroinnista käyttäytymisen orkestrointiin. Tämä muuttaa myös tuotesuunnittelun roolia.

Sen sijaan, että käyttäisimme käyttöliittymiä “paikkaamassa” teknisiä haasteita (esim. “tätä on liian vaikea koodata, tehdään konfigurointipaneeli”), meidän on nyt:

• Mietittävä end-to-end-kokemusta
• Suunniteltava, kuinka ja milloin AI + käyttäjävuorovaikutukset tulisi yhdistää
• Annetaan AI:n huolehtia logiikasta ja ohjata käyttäjiä aikomuksen ja virran kautta

Haasteeksi muodostuu päättää, milloin ja miten AI ja käyttäjän syötteet tulisi yhdistää, antaa AI:n käsitellä logiikkaa ja ohjata käyttäjiä aikomuksen ja virran kautta sekä kuinka lisätä oikeat vuorovaikutukset oikeaan aikaan.

Käytin esimerkkinä kehittäjäpalvelua ja API-tuotetta, joka näyttää, kuinka käyttäjän vuorovaikutukset voisivat muuttua — mutta sama pätee liiketoimintaohjelmistoihin. Pitkään aikaan liiketoimintatyökalut ovat olleet monimutkaisia ja vaikeita käyttää. Luonnollisen kielen vuorovaikutus voi yksinkertaistaa monia näistä työnkuluista.

Agenttituoteparadigmat ja niiden vaikutus SaaS:iin#

Alamme nähdä yhä enemmän uusia MCP-palvelimia. Kuvittele, että Airbnb tarjoaa varaamisen MCP-palvelimen, tai Google Maps paljastaa kartta MCP-palvelimen. Agentti (MCP-klienttinä) voisi yhdistyä moniin näistä palvelimista kerrallaan — avaamalla työnkulkuja, jotka aiemmin vaativat räätälöityjä integrointeja tai tiukasti sidottuja sovelluksia.

Verrattuna SaaS-aikakauteen, jossa integraatiot olivat usein manuaalisia ja jäykkiä, tämä malli mahdollistaa enemmän itsenäisiä työnkulkuja ja sulavampia yhteyksiä palveluiden välillä. Tässä on kaksi esimerkkiä:

1. Suunnittelu dokumenteista

   Kirjoitat PRD:n (tuotesuunnitteludokumentin) Notionissa. Figma-agentti lukee asiakirjan ja luo automaattisesti wireframe-mallin, joka hahmottelee ydinkonseptit — ilman manuaalista luovutusta.

2. Kilpailijan tutkimus, alusta loppuun

   Pyydät kilpailija-analyysia. Agenttiryhmä etsii verkosta, kirjautuu asiaankuuluviin palveluihin puolestasi (turvallisella todentamisella), kerää tulokset ja toimittaa artefaktit takaisin — järjestettynä Notion-työtilaasi.

Haasteet todennuksen ja valtuutuksen rajojen kanssa#

Agentista agenttiin ja MCP-klientin ja MCP-palvelimen yhteyksien lisääntyessä on paljon tarpeita liittyen todennukseen ja valtuutukseen, koska agentti toimii ihmisen ja käyttäjien puolesta ja tunnukset on suojattava tämän matkan aikana.

Tähän mennessä on useita skenaarioita, jotka liittyvät agentista agenttiin ja MCP:n uuteen nousuun.

1. Agentti vs SaaS & verkkosovellus
2. MCP-klientti (Agentti) vs MCP-palvelin
3. Käyttäjä vs agentti
4. Agentti vs agentti

Toinen mielenkiintoinen käyttötapaus on moni-identiteetin liittouma Google mainitsi:

Esimerkiksi, Käyttäjä U työskentelee Agentin A kanssa, joka vaatii A-järjestelmän tunnistetta. Jos sitten Agentti A riippuu Työkalusta B tai Agentista B, joka vaatii B-järjestelmän tunnistetta, käyttäjän on ehkä annettava identiteettejä sekä A-järjestelmään että B-järjestelmään yhdellä pyynnöllä. (Oletetaan, että A-järjestelmä on yrityksen LDAP-identiteetti ja B-järjestelmä on SaaS-palveluntarjoajan identiteetti).

Logto on OIDC ja OAuth-palveluntarjoaja, joka sopii hyvin tekoälyintegraatioiden tulevaisuuteen.

Joustavan infrastruktuurinsa ansiosta laajennamme aktiivisesti sen kykyjä ja olemme julkaisseet sarjan tutoriaaleja auttaaksemme kehittäjiä pääsemään alkuun nopeasti.

Onko kysyttävää?

Ota meihin yhteyttä — tai sukeltaa sisään ja tutkia, mitä voit rakentaa Logton avulla tänään.