Google Cloud Next '25大會上，Google“殺瘋了”，而與其說今年的大會是一場按部就班的釋出會，不如看作是Google Cloud在全球AI軍備競賽中的一次表態。面對亞馬遜 AWS 和微軟 Azure 這兩大巨頭的擠壓，儘管手握 DeepMind 等頂尖 AI 研究力量，Google Cloud在市場份額上長期扮演著“第三名”的角色。這一次，Google似乎決心不再僅僅追隨，而是要先發制人。
Google Cloud CEOThomas Kurian和Alphabet CEO桑達爾·皮查伊在臺上反覆強調的主題，是如何將 AI 從“可能性”轉變為企業的“生產力”。
漂亮的增長資料——Vertex AI 平臺使用量激增二十倍、超過四百萬開發者使用Gemini模型，固然能提振士氣，但數字背後，Google真正亮出的底牌是對AI Agent未來潛力的全面押注。
其中，最有野心的就是開放Agent互操作協議 Agent2Agent (A2A)。
1
從MCP 到A2A：Agent間的“通用語言”之爭已經開始
在Google的A2A釋出前，給AI Agent一個“通用語言”的趨勢正在形成，而主角是Anthropic的MCP。
在去年11月，Anthropic開源了“模型上下文協議”（MCP），該協議將大模型直接連線至資料來源，核心目標是解決 AI 模型與資料孤島的隔離問題，透過提供統一協議替代碎片化的自定義整合。MCP使用客戶端-伺服器架構，AI 應用（如 Claude Desktop 或 IDE）透過 MCP 客戶端連線到 MCP 伺服器，前者提供資料來源或工具的訪問。
簡單來說，現在企業和開發者要把不同的資料接入AI 系統，都得單獨開發對接方案，而MCP要做的，就是提供一個“通用”協議來解決這個問題。
MCP架構包含以下幾個部分：
- MCP主機：包括Claude Desktop、IDE等需要透過MCP訪問資源的AI工具
- MCP客戶端：與伺服器保持一對一連線的協議客戶端
- MCP伺服器：一個輕量級程式，透過標準化的MCP協議開放特定功能
- 本地資源：計算機上的資料庫、檔案和服務等資源，MCP伺服器可以安全地訪問這些內容
- 遠端資源：透過網際網路訪問的API等資源，MCP伺服器可以與之建立連線
“MCP 之所以強大，部分原因在於它透過同一協議處理本地資源（如資料庫、檔案、服務）和遠端資源（如 Slack 或 GitHub 的 API）”當時Anthropic給出的“推薦語”如此。這個統一標準在推出之初並沒有立刻成為行業共識。但隨著最近一個月AI Agents產品的井噴，它迅速變成了目前最受認可的“標準”。
有模型從業者從介面標準化的角度看待MCP，將其類比為Mac筆記本的介面：“充電，外接顯示器以及插本地隨身碟什麼的都用一個介面統一起來了”。人們認為該協議的核心價值在於為大模型資料整合提供了統一標準，不僅能提高開發和使用效率，還能增強大模型的實際應用能力。
而在技術上，在MCP出現之前，業界主要依賴RAG和微調等方案，以及各類Agent應用來實現資料整合，不夠統一。像Dify、Coze這些平臺，都是藉助llamaindex和langchain構建，雖然這些方案能夠滿足需求，但整體來說比較零散，缺乏統一標準。
本質上，Google的A2A也是想解決這個孤島與統一的問題。
目前有大量工具在嘗試讓大家能方便地“造”出 Agent，但這還遠遠不夠。企業內部很快會面臨新的“筒倉效應”：不同團隊、不同任務、使用不同框架（如 ADK、LangGraph、CrewAI 等）構建的Agent可能無法有效溝通，形成新的資訊孤島。
這是Agent2Agent (A2A) 協議試圖解決的核心問題。A2A被定位為一個新型的、開放的互操作性協議，其野心在於讓任何來源、任何框架構建的AI Agent，都能夠安全地進行通訊、交換資訊並協調行動。例如，一個銷售部門的Agent可以無縫地呼叫財務部門的Agent來核實信用額度，或者一個客服Agent能夠自動觸發供應鏈Agent來查詢訂單狀態——A2A旨在為這種跨系統、跨領域的Agent協作提供一套標準化的“握手”和“對話”機制。
根據Google的介紹，A2A協議基於能力發現（Agent 透過 JSON 格式的“Agent Card”釋出自身能力）、任務管理（實現任務生命週期的同步）、協作和使用者體驗協商等關鍵原則運作，並建立在成熟的HTTP和JSON標準之上，以確保相容性和安全性。
Google深知，標準的建立非一家之功。因此，他們將A2A作為開源專案釋出，並已聯合了超過 50 家技術合作夥伴，包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB、德勤等行業巨頭，共同參與協議的開發和推廣。這個陣容顯示了 A2A 在企業軟體領域的初步吸引力。正如 ServiceNow執行副總裁喬·戴維斯所說：“這關乎打破壁壘和孤島，讓Agent真正協作。”
不過A2A的野心，可能遠不止於讓 AI Agent 聊天那麼簡單。有評論一針見血地指出，Google試圖透過 A2A 解決的是一些網際網路誕生以來就存在的根本性問題：服務發現、互操作性、身份認證。這些挑戰並非 AI 時代獨有，想想微軟曾憑藉 OLE (物件連線與嵌入) 技術在桌面軟體時代構建的生態壁壘，再想想蒂姆·伯納斯-李爵士那個宏大卻未能完全實現的“語義網”夢想。
相比之下，目前業界熱議的“自動函式呼叫”只是解決了"Agent 如何使用工具"的問題，Anthropic 的 MCP 是這方面的一個重要標準，A2A在這個意義上對其進行了補充支援。但長期來看， A2A 則試圖解決“Agent 如何與 Agent 協作”這個更宏大、更復雜的問題。這體現了Google在技術戰略上依然懷有的“大圖景”野心。
Google還表示，A2A 的設計將支援文字、音訊、影片等多種模態。此外，將A2A 開源，邀請社群參與，既是加速標準成熟的策略，也是爭取開發者和企業認同的高明之舉。
在當天的釋出後，Google並沒有“挑明”它與Anthropic的競爭，而是形容兩者是“互補”的關係。不過，仔細對比會發現這場競爭註定發生：
MCP最初的出現，就是Anthropic為了解決Agents的互通問題，只不過在Anthropic的定義裡，模型能力它自己就能來解決，而Agents需要的呼叫工具的能力需要一個生態，這導致它其實更像傳統的API的思路，參與者只需要把自己的能力提供出來，至於你能不能有一個完整的自己的應用，不重要。
但Google這次的A2A，則在探索新的AI時代是否可以從一開始改掉API的模式。A2A的設想裡，加入的AI Agent是有“掌握”一個自己的應用產品的可能，不像MCP可能把資料的權利都要提供出來，而是以完整Agent的形式參與一個更大的市場。
這也讓Google這次釋出裡的一些細節值得玩味，在Google當天宣佈的合作伙伴名單中，缺少了微軟和OpenAI這樣的玩家。但OpenAI其實在前不久剛剛高調宣佈接入了Anthropic的MCP。很明顯的一個判斷是，對於OpenAI這樣的野心家，MCP它可以不做，但Google這種更直接的可能統一應用生態的標準，它是想做的。
Google釋出A2A的時機抓的也很準，在模型水平不斷拉平，曾經落後的Gemini早已追上OpenAI後，在制定標準這事上，Google絕對不想讓Anthropic吃掉一切。這場競爭已經開始。
1
配套A2A的更大野心：要讓AI Agent無處不在
要繁榮生態，必先降低門檻。Google為此還推出了Agent Development Kit (ADK) 。
這是一個開源的、初期以Python實現的框架，旨在極大簡化單個Agent及複雜多Agent系統的建立過程。Google宣稱，開發者僅用不到100行程式碼就能構建一個功能性的Agent。
ADK的目標非常明確：鼓勵開發者和企業圍繞Google Cloud構建各式各樣的Agent——無論是用於響應客戶、編寫程式碼、生成營銷文案還是最佳化運營流程。透過提供易用的工具，Google希望加速Agent應用的落地。當然，這也潛藏著商業目的：一個繁榮的Agent生態，自然會增加對其底層雲服務的依賴和消耗，從而提振Google Cloud的收入，或許還能部分緩解投資者對生成式AI高昂成本和資本支出（Alphabet 預計今年高達 750 億美元）的擔憂。
在Agent藍圖之外，Google還在加速將其能力融入實際工具，讓Agent成為可用的生產力。
其AI 程式設計助手Code Assist也迎來了Agent化升級，核心是引入能執行多步驟複雜任務（如根據需求文件生成應用、自動程式碼遷移）的 AI 代理，並擴充套件支援 Android Studio 等環境。此舉旨在應對日益激烈的 AI 程式設計助手競爭，儘管新功能尚待發布。
同時，Google推出了 Firebase Studio，一個基於雲和 Gemini 的全棧 AI 工作區。目標是顯著降低 AI 應用開發門檻，讓開發者乃至非技術使用者也能在瀏覽器中一站式構建、釋出和監控應用，從而加速 AI 應用的創新和普及。
透過 Code Assist 的深化和 Firebase Studio 的拓寬，Google正將 Agent 能力注入從專業開發到低程式碼的全流程。這顯示了其完善工具與平臺、配合底層 ADK 與 A2A 協議，加速 Agent 戰略在Google Cloud生態落地的決心。
這一系列關鍵產品釋出背後，Google深知成為標準制定者的重要性，在AI Agent走向繁榮的關鍵節點，它肯定不想讓所有AI Agents都聽Anthropic的。Google想讓AI Agents 無處不在，並且要讓它們都建立在Google的生態裡。