最近，微软宣布旗下Azure AI Foundry和Microsoft Copilot Studio两大AI Agent开发平台，支持最新的A2A和MCP协议。同时表示会和谷歌合作一起开发扩大A2A协议，这对于智能体赛道来说意义重大。因为智能体在使用A2A、MCP协议之后，可以打破数据、开发模式、通信交互、操作环境等诸多壁垒，轻松构建超大规模的复杂智能体自动化流程。
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简单来说，现阶段的智能体相当于战国时代，每家的技术、数据格式、开发方法都不一样。而A2A+MCP可以像秦始皇那样改写这一局面，统一货币、度量衡推动智能体从分散走向融合，极大提升开发、自动化效率。
根据微软公布的开发数据显示，目前，有超过7万家企业和数字原生公司，例如，Atomicwork、Epic、富士通、Gainsight、H&R Block和LG电子等，通过Azure AI Foundry开发平台来开发、定制、管理智能体和AI应用。仅4个月，超过1万家组织采用新的Agent Service构建、部署和扩展智能体系统；超过23万家组织，包括90%的财富500强企业，都使用了Microsoft Copilot Studio来开发AI、智能体应用。
微软在智能体开发、应用方面拥有丰富的实战经验，也是目前全球最大的智能体开发平台之一，深知智能体无法互通带来的很多痛点。但随着越来越多企业希望开发复杂的智能体来扩大自动化范围，这种弊端就被无限放大。而A2A、MCP可以很好的来解决，帮助智能体实现跨平台、操作系统、数据，简化开发流程。
A2A和MCP介绍
A2A是谷歌在2025年4月“Google Cloud Next 25”大会上开源的一种专门面向智能体的交互协议，全称为“Agent 2 Agent”使智能体能够相互协作，无论底层框架或供应商是什么。
目前，已经有微软、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG等50多家全球顶级企业加入了该协议。
MCP协议则是由大模型平台Anthropic在去年11月推出，全称为“Model Context Protocol”，主要用途是为大型语言模型与外部数据源、工具及服务提供统一的通信框架。MCP定义了一种通用格式，让AI模型可以像调用函数一样，调度搜索引擎、数据库、计算器、代码执行器，甚至其他模型或API服务。通过MCP协议，AI应用能够轻松引入外部服务、功能，或者调取更多数据，从而拥有更丰富的能力。
MCP还有很多开发优势：请求和返回数据采用JSON格式，保证了兼容性；能够无缝配合Function Call机制，让AI具备调用外部API的能力；可以解耦AI和业务逻辑，AI不需要硬编码API逻辑，只需要根据Function Call选择合适的MCP方法，从而提升开发效率。
简单来说，可以把MCP看成大模型领域的“USB接口”，可以直接插拔各种应用而无需关心底层逻辑。
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