1 บทนํา โปรโตคอลรูปแบบพื้นฐาน (MCP) เป็นมาตรฐานเปิดใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรวมอินเทอร์เฟซระหว่างตัวแทนรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเครื่องมือภายนอกแหล่งข้อมูลและระบบหน่วยความจํา ไม่เหมือนกับการโทร API แบบดั้งเดิม MCP ให้บริการ อนุญาตให้ตัวแทนที่ขึ้นอยู่กับ LLM เพื่อขยายความสามารถในการพิจารณาของพวกเขาแบบไดนามิกโดยการอ้างอิงรวมและจัดระเบียบฟังก์ชั่นภายนอก มันเป็น a ในที่ตัวแทนทําหน้าที่เป็นลูกค้าที่ร้องขอการปฏิบัติงานและเครื่องมือในขณะที่เซิร์ฟเวอร์ให้อินเตอร์เฟซที่สม่ําเสมอสําหรับทรัพยากรที่แตกต่างกัน contextualized, real-time JSON-RPC communication channel composable and discoverable manner client-server protocol การเกิดขึ้นจากระบบนิเวศวิทยาศาสตร์ของ Anthropic MCP ได้ประสบความสําเร็จอย่างรวดเร็วในการสนับสนุนอุตสาหกรรมที่กว้างขวางด้วยแพลตฟอร์ม AI ที่สําคัญรวมอินเตอร์เฟซเพื่อให้สามารถใช้งานได้ โปรโตคอลนี้มาตรฐานการสัมผัสเพื่อให้ตัวแทนสามารถสอบถามโซ่เครื่องมือหรือเอกสารที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องเชื่อมโยงกันอย่างแน่นหนาซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งและรักษาความปลอดภัยได้ การออกแบบของ MCP ระบุว่า , ช่วยให้ตัวแทนสามารถรักษาความตระหนักถึงงานอย่างสม่ําเสมอตลอดช่วงการประชุม tool use, data querying, and stateful memory management explicit context sharing, versioned capabilities, and incremental state updates ในทางตรงกันข้ามโปรโตคอล Agent-to-Agent (A2A) ได้รับการคิดว่าเป็น ช่วยให้ตัวแทน AI อัตโนมัติสามารถ ออกแบบเพื่ออํานวยความสะดวก ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก A2A รองรับการส่งข้อความที่อุดมไปด้วยการส่งมอบงานการส่งออกความคิดเห็นและการตรวจสอบเอกสารโดยไม่ต้องพึ่งพานัก orchestrator ที่เป็นศูนย์ ช่วยให้ระบบนิเวศวิทยาที่ยืดหยุ่นซึ่งตัวแทนทํางานร่วมกันโดยไม่คํานึงถึงผู้จัดจําหน่ายหรือแพลตฟอร์ม decentralized, peer-to-peer communication standard discover, negotiate, and coordinate tasks directly with each other multi-agent collaboration workflows horizontal scalability and real-time agent federation ความแตกต่างระหว่าง MCP และ A2A ส่วนใหญ่อยู่ใน topology การสื่อสาร และกรณีการใช้ MCP ทํางานเป็น การเชื่อมต่อตัวแทน LLM กับเครื่องมือภายนอกที่หลากหลายและแหล่งข้อมูลผ่านโปรโตคอลที่สอดคล้องกัน มันโดดเด่นในการช่วยให้ตัวแทนสามารถเพิ่มความรู้และความสามารถของพวกเขาในแง่มุมตามความต้องการ ในทางกลับกัน A2A ทํางานเป็นตัวแทน ช่วยให้การทํางานร่วมกันของตัวแทนการกระจายงานและการอัตโนมัติกระบวนการทํางานระหว่างผู้ประกอบการที่เป็นอิสระ vertical integration layer horizontal orchestration fabric +--------------------------+ +--------------------------+ | LLM Agent (Client) | | Autonomous Agent | | (Requests context/tools)| | (Peer-to-peer A2A comm) | +------------+-------------+ +------------+-------------+ | | | MCP protocol | A2A protocol v v +--------------------------+ +--------------------------+ | MCP Server | | Agent Discovery & | | (Tool/Memory Interface) | | Messaging Network | +--------------------------+ +--------------------------+ บทความนี้นําเสนอการเปรียบเทียบทางเทคนิคโดยละเอียดระหว่าง MCP และ A2A มันจะวิเคราะห์กรอบสถาปัตยกรรมของพวกเขาแผนที่ข้อความรูปแบบความปลอดภัยและกระบวนการทํางานการดําเนินงาน นอกจากนี้ยังจะแสดงตัวอย่างการบูรณาการในทางปฏิบัติและพูดคุยเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่เกิดขึ้นในการเข้ากันได้ในมาตรฐานการทํางานร่วมกันของตัวแทน AI 2 อาคารทางเทคนิคของโมเดลโปรโตคอลบรรทัดฐาน (MCP) MCP ได้รับการออกแบบเป็นอินเตอร์เฟซการสื่อสารมาตรฐานที่ช่วยให้ตัวแทน LLM สามารถโต้ตอบได้อย่างราบรื่นกับทรัพยากรภายนอกเช่น API เครื่องมือระบบหน่วยความจําฐานข้อมูลและเก็บข้อมูล โปรโตคอลใช้ประโยชน์จาก และได้รับการออกแบบให้สามารถขยายได้และปลอดภัยซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถของตัวแทนแบบไดนามิกในเวลาจริง ปริศนาการออกแบบของ MCP คือการแยกการพิจารณาของตัวแทนออกจากความกังวลเกี่ยวกับการบูรณาการโดยตรงแทนที่จะให้ความซับซ้อน เข้าถึงผ่าน API แบบสม่ําเสมอ JSON-RPC 2.0 transport layer contextual query and execution environment 2.1 ส่วนประกอบและบทบาทหลัก MCP อธิบายชุดขององค์ประกอบหลักและบทบาทเชิงตรรกะ: : Typically the LLM agent or orchestrator initiating requests for context, tool invocations, or state modifications. The client interprets protocol responses to adapt its behavior or knowledge base. MCP Client : The service endpoint implementing the protocol interface, exposing external tools, memory stores, and data sources through a unified API. It manages access control, capability negotiation, and state persistence. MCP Server : Backend repositories holding structured context data, including documents, embeddings, agent memory snapshots, and tool metadata. These stores are accessible through the MCP server. Context Stores : External functionalities or services invoked by MCP requests. They may include code execution environments, search engines, or proprietary APIs. Tools and Executors +-----------------------------------------------------------+ | MCP Client (Agent) | | - Sends ContextQuery, ToolInvocation, ContextUpdate reqs | +--------------------------+--------------------------------+ | | JSON-RPC 2.0 messages v +--------------------------+--------------------------------+ | MCP Server | | - Exposes tool APIs and context stores | | - Manages capability negotiation, security, persistence | +--------------------+-------------+------------------------+ | | +---------+ +---------+ | | +------------------+ +--------------------+ | Context Stores | | Tools & Executors | | (Documents, | | (Code runners, APIs| | embeddings, etc) | | search engines) | +------------------+ +--------------------+ 2.2 การส่งข้อความโปรโตคอลและคําอธิบาย การสื่อสารระหว่างลูกค้า MCP และเซิร์ฟเวอร์จะเกิดขึ้นผ่านการร้องขอและตอบสนอง JSON-RPC asynchronous MCP ขยายข้อกําหนดพื้นฐาน JSON-RPC โดยการแนะนําคําตอบ JSON-RPC การรวมเมตาเดทเช่น . rich schema for context-aware requests context versioning, resource handles, and execution hints ประเภทคําขอหลัก ได้แก่: ContextQuery: ค้นหาข้อมูลพื้นฐานหรือเมตาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงานตัวแทนปัจจุบันสนับสนุนการกรองตามประเภทเวลาหรือความเกี่ยวข้องของเนื้อหา ToolInvocation: สอบถามการทํางานของฟังก์ชั่นเครื่องมือที่มีอินพุตที่ระบุให้ส่งกลับเอาต์พุตในรูปแบบมาตรฐานรวมถึงข้อมูลเมตาการจัดการข้อผิดพลาด ContextUpdate: ช่วยให้ลูกค้าสามารถแก้ไขหรือแนบไปกับบรรทัดฐานที่มีอยู่เพื่อสนับสนุนการพัฒนาสถานะขั้นสูงที่จําเป็นสําหรับกระบวนการทํางานหลายทิศทาง CapabilityNegotiation: ช่วยให้ลูกค้าและเซิร์ฟเวอร์สามารถตกลงการขยายตัวโปรโตคอลที่สนับสนุนพารามิเตอร์ความปลอดภัยและรูปแบบข้อความ กรอบการส่งข้อความนี้บังคับใช้การยืนยันอย่างเข้มงวดของแผนภูมิ input / output เพื่อส่งเสริมการทํางานร่วมกันและลดการไหลเวียนทางสัญลักษณ์ 2.3 ขั้นตอนการยืนยันและการจัดการรัฐ หนึ่งในคุณสมบัติที่กําหนดของ MCP คือรุ่นที่แข็งแกร่งสําหรับ ไม่เหมือนกับการเรียกใช้ API แบบชั่วคราว MCP สนับสนุน ที่รักษารูปภาพทางประวัติศาสตร์ช่วยให้ตัวแทนสามารถข้ามสถานะในอดีตล็อคกลับการเปลี่ยนแปลงหรือสังเคราะห์แง่มุมใหม่จากข้อมูลสะสม context persistence versioned context stores สถานะ contextualization เป็นเอกสารที่มีโครงสร้างที่อุดมไปด้วยข้อมูลเมตาเป็นสัญญาณ โปรโตคอลกําหนดตัวระบุมาตรฐานสําหรับองค์ประกอบ contextualization ช่วยให้ตัวแทนสามารถ ไร้รอยต่อ reference, update, or merge contexts 2.4 ความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึง MCP รวมกับกรอบความปลอดภัยระดับองค์กรเพื่อให้มั่นใจในความลับความสมบูรณ์และความพร้อมใช้งานของข้อมูลพื้นฐาน วิธีการตรวจสอบความถูกต้องที่ใช้กันอย่างแพร่หลายรวมถึง OAuth2 tokens, mutual TLS, และ API keys รูปแบบการอนุญาตมีความละเอียดดีช่วยให้สามารถอนุญาตตามบทบาทในการเรียกร้องเครื่องมือและการจัดการพื้นฐาน โปรโตคอลกําหนดการทําความสะอาดการป้อนข้อมูลอย่างเข้มงวดเพื่อบรรเทาการโจมตีการฉีดที่รวดเร็วและการติดยาเสพติดเครื่องมือ เชื่อมโยงการตรวจสอบช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถติดตามการโต้ตอบของโปรโตคอลทั้งหมดเพื่อให้มั่นใจได้ว่าสามารถติดตามและปฏิบัติตาม 2.5 ความสามารถในการขยายตัวและการบูรณาการระบบนิเวศ MCP ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของระบบนิเวศ AI ที่มีการพัฒนาผ่านจุดขยายแบบโมดูล ซัพพลายเออร์สามารถกําหนดรูปแบบเครื่องมือที่กําหนดเองแทรกเมตาเดทเฉพาะและขยายรูปแบบแง่มุมโดยไม่ละเมิดความเข้ากันได้ด้านหลัง MCP สนับสนุนความสามารถในการประกอบโดยอนุญาตให้เซิร์ฟเวอร์ MCP หลายตัวรวมกันให้แง่มุมรวมให้กับตัวแทน การใช้ MCP ในอุตสาหกรรมสะท้อนถึงความยืดหยุ่นของมันแพลตฟอร์มหลักใช้อะแดปเตอร์ MCP ที่แปลระหว่าง API ในร่มและแผน MCP ช่วยให้การรวมตัวอย่างรวดเร็วของเครื่องมือที่แตกต่างกัน 3 อาคารทางเทคนิคของโปรโตคอลตัวแทนต่อตัวแทน (A2A) โปรโตคอลตัวแทนต่อตัวแทน (A2A) เป็นมาตรฐานเปิดที่ออกแบบมาเพื่ออํานวยความสะดวก ระหว่างตัวแทนอัจฉริยะอัจฉริยะอัจฉริยะอิสระ ไม่เหมือนกับโปรโตคอลที่เน้นการจัดระเบียบแบบศูนย์กลางหรือการโต้ตอบที่สื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ A2A ให้ความสําคัญ , และ ระหว่างตัวแทนซึ่งช่วยให้สามารถปรับขนาดได้และยืดหยุ่นระบบนิเวศวิทยาหลายตัวแทน decentralized, peer-to-peer communication and collaboration direct messaging dynamic task negotiation real-time feedback streams 3.1 ส่วนประกอบหลักและบทบาท สถาปัตยกรรม A2A อธิบาย entities ที่สําคัญหลายอย่าง: : An autonomous software entity capable of initiating, responding to, and coordinating with other agents via protocol-compliant messages. Agents maintain identities and capabilities which are advertised for discovery. Agent : An encapsulated unit of work or goal that may be initiated by an agent and delegated to others. Tasks have lifecycles tracked through protocol signals, including initiation, progress updates, completion, or cancellation. Task : A metadata construct representing agent identity, supported capabilities, endpoints, and communication preferences. Agent cards facilitate discovery and routing of messages. Agent Card : The underlying transport layer enabling message delivery, which may be implemented over various protocols such as HTTP/2, WebSocket, or decentralized messaging systems. Message Bus / Network Layer +---------------------------+ +---------------------------+ | Agent A | | Agent B | | - Sends Task Request | <-------> | - Receives Task Request | | - Streams Progress | | - Sends Status Updates | +------------+--------------+ +-------------+-------------+ | | | Decentralized Messaging | +----------------------------------------+ (Peer Discovery, Routing) +---------------------------+ +---------------------------+ | Agent Card | | Task Lifecycle | | - Identity & Capabilities| | - Initiated, Updated, | | - Communication Endpoints| | Completed, Cancelled | +---------------------------+ +---------------------------+ 3.2 การส่งข้อความและ Workflow Semantics การสื่อสารใน A2A เป็นหลัก asynchronous and event-driven. Messages conform to a structured format that encapsulates: : Including task requests, status updates, data payloads, and error notifications. Message Types : Agents can transmit partial results or progress streams to facilitate interactive workflows. Streaming Support : Agents may engage in multi-step exchanges to refine task parameters, allocate subtasks, or modify priorities dynamically. Negotiation Protocols 3.3 การค้นพบและเราเตอร์แบบแยกส่วน ไม่เหมือนกับโปรโตคอลศูนย์กลาง A2A mandates ซึ่งช่วยให้ตัวแทนสามารถค้นหาและตรวจสอบความถูกต้องของผู้ร่วมงานในระบบนิเวศที่เปิด การค้นพบขึ้นอยู่กับการออกอากาศบัตรตัวแทนหรือการสอบถามบันทึกกระจาย การนําทางของข้อความปรับตัวแบบไดนามิกขึ้นอยู่กับ topology ของเครือข่ายและความพร้อมใช้งานของตัวแทน peer discovery mechanisms 3.4 รูปแบบความปลอดภัย โปรโตคอลรวมคุณสมบัติความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเหมาะสําหรับสภาพแวดล้อมองค์กรหลายคน: : Agents authenticate peers using cryptographic signatures, decentralized identifiers (DIDs), or mutual TLS. Authentication : Task permissions are governed by capability-based access control, enforced through policy declarations attached to agent cards. Authorization : Messages may be end-to-end encrypted and signed to prevent tampering and eavesdropping. Data Integrity and Confidentiality : Comprehensive logging of message exchanges supports traceability and compliance audits. Auditability 3.5 Scalability และข้อผิดพลาด tolerance การออกแบบแบบแยกส่วนของ A2A เป็นพื้นฐานที่สนับสนุนการปรับขนาดแนวนอน ตัวแทนสามารถเข้าร่วมหรือออกจากเครือข่ายโดยไม่ต้องทําลายกระบวนการทํางานอย่างต่อเนื่อง วงจรชีวิตงานมีความทนทานต่อความล้มเหลวของตัวแทนผ่านนโยบายเวลาและขั้นตอนการส่งมอบการล้มเหลว 3.6 ความสามารถในการขยายตัวและการทํางานร่วมกัน โปรโตคอลรองรับรูปแบบการส่งข้อความที่สามารถขยายได้ช่วยให้ผู้จัดจําหน่ายสามารถกําหนดประเภทการส่งข้อความเฉพาะในโดเมนในขณะที่รักษาความเข้ากันได้ด้านหลัง การใช้งาน A2A สามารถทํางานร่วมกันผ่านกรอบตัวแทนที่แตกต่างกันโดยการปฏิบัติตามมาตรฐานการส่งข้อความหลักและโปรโตคอลการค้นพบ 4 การวิเคราะห์การเปรียบเทียบของโปรโตคอล MCP และ A2A โปรโตคอล MCP และ A2A เป็นสองมาตรฐานที่ทันสมัยที่ออกแบบมาเพื่ออํานวยความสะดวกในการทํางานร่วมกันระหว่างตัวแทน AI แม้ว่าจะมีเป้าหมายโดยรวมในการอนุญาตให้มีการประสานงานหลายตัวแทนและเพิ่มความสามารถ โปรโตคอลทั้งสองจะแตกต่างกันอย่างมีนัยสําคัญในบรรทัดฐานสถาปัตยกรรมเซมนาติกการดําเนินงานและสถานการณ์การใช้งานที่กําหนดไว้ ส่วนนี้ให้การวิเคราะห์เปรียบเทียบที่ครอบคลุมเน้นโมเดลการสื่อสารการปรับขนาดความปลอดภัยการขยายตัวและความเข้ากันได้ของระบบนิเวศ 4.1 รูปแบบการสื่อสารและ Topology MCP ใช้รูปแบบการสื่อสารลูกค้ากับเซิร์ฟเวอร์ซึ่งตัวแทน LLM จะทําหน้าที่เป็นลูกค้าที่สอบถามเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบศูนย์กลาง เซิร์ฟเวอร์ MCP นี้รวมการเข้าถึงเครื่องมือภายนอกต่าง ๆ เก็บข้อมูลและโครงสร้างหน่วยความจํา วิธีการรวมแนวตั้งดังกล่าวช่วยให้การควบคุมอย่างเข้มงวดเกี่ยวกับการจัดการสภาพแวดล้อมและการเรียกใช้เครื่องมือช่วยให้สามารถให้ความสอดคล้องและการจัดการที่เรียบง่าย อย่างไรก็ตามจึงแนะนําจุดเดียวในการประสานงานซึ่งอาจส่งผลต่อความสามารถในการละเมิดความผิดพลาดของระบบและการปรับขนาด ในทางกลับกัน A2A ใช้ topology peer-to-peer แบบแยกต่างหาก ตัวแทนที่เป็นอิสระค้นพบและสื่อสารกับแต่ละอื่นโดยตรงโดยไม่ต้องพึ่งพาตัวแทนกลางแบบศูนย์กลาง ผ้าสื่อสารแนวนอนนี้สนับสนุนระบบนิเวศของตัวแทนแบบไดนามิกซึ่งผู้เข้าร่วมสามารถเข้าร่วมออกจากหรือแพร่กระจายงานได้แบบเรียลไทม์ ธรรมชาติที่กระจายตัวช่วยเพิ่มความอดทนต่อข้อบกพร่องและความยืดหยุ่น แต่ต้องใช้กลไกการค้นพบและเส้นทางที่ซับซ้อนมากขึ้น 4.2 การจัดการสภาพแวดล้อมและการยืนยันของรัฐ การจัดการข้อมูลพื้นฐานเป็นหลักการหลักของ MCP มันสนับสนุนการจัดเก็บข้อมูลพื้นฐานที่คงที่และมีเวอร์ชันที่รักษาสถานะตัวแทนและประวัติระหว่างเซสชั่น สิ่งนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถดําเนินการพิจารณาหลายทิศทางที่ซับซ้อนจดจําการโต้ตอบก่อนหน้านี้และรักษาความสอดคล้องระหว่างกระบวนการทํางานที่ยืดหยุ่น โปรโตคอลบังคับใช้การกําหนดค่าแผนภูมิที่เข้มงวดสําหรับข้อมูลพื้นฐานเพื่อส่งเสริมการทํางานร่วมกันและลดการไหลเวียนทางสัญลักษณ์ A2A ในขณะที่อํานวยความสะดวกในการโต้ตอบแบบสภาวะส่วนใหญ่เน้นการประสานงานงานชั่วคราว ตัวแทนสื่อสารพารามิเตอร์งานความก้าวหน้าและผลลัพธ์ แต่ delegate responsibilities of context persistence to individual agent implementations or external systems โปรโตคอล favores agility and flexibility over tightly controlled context schemes, which can introduce heterogeneity in context interpretation, but allows rapid adaptation. 4.3 ความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึง พื้นฐานการรักษาความปลอดภัยของ MCP และ A2A แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างทาง topological ของพวกเขา MCP ใช้กรอบการรับรองและอนุญาตระดับองค์กรเพื่อควบคุมการเข้าถึงเครื่องมือและสต็อก contextuals รูปแบบการควบคุมการเข้าถึงที่ขึ้นอยู่กับบทบาทแบบละเอียด (RBAC) ช่วยให้การตั้งค่าอนุญาตที่แม่นยําและโปรโตคอลรวมถึงมาตรการเพื่อป้องกันการฉีดทันทีและการโจมตีที่เป็นพิษ contextualization ใน A2A การรักษาความปลอดภัยได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับรูปแบบความไว้วางใจแบบกระจายตัว ตัวแทนตรวจสอบความถูกต้องของเพื่อนร่วมงานผ่านวิธีการเข้ารหัสเช่นตัวระบุแบบกระจายตัว (DIDs) หรือ TLS แบบร่วมกัน การควบคุมการเข้าถึงตามความสามารถถูกบูรณาการภายในบัตรตัวแทนช่วยให้สามารถบังคับใช้นโยบายแบบไดนามิก ในขณะที่การเข้ารหัสแบบ End-to-End และการลงนามข้อความเป็นองค์ประกอบที่จําเป็น แต่ topology แบบกระจายต้องมีการยืนยันอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของตัวแทนเพื่อลดความเสี่ยง 4.4 Scalability และประสิทธิภาพ พื้นฐานเซิร์ฟเวอร์แบบศูนย์กลางของ MCP ช่วยให้ประสิทธิภาพที่สม่ําเสมอภายใต้การโหลดที่ควบคุมและช่วยให้การตรวจสอบง่ายขึ้น อย่างไรก็ตามการปรับขนาดต้องมีการจัดหาเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อจัดการกับความต้องการของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นและการบูรณาการเครื่องมือ การขัดขวางเครือข่ายและการหยุดทํางานของเซิร์ฟเวอร์อาจส่งผลกระทบต่อความสามารถในการตอบสนองของตัวแทน A2A รองรับการปรับขนาดความยืดหยุ่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากมีการโต้ตอบตัวแทนที่กระจายตัว ตัวแทนสามารถเพิ่มหรือถอดออกได้แบบไดนามิกกระจายภาระการทํางานและบรรเทาขีดข่วน อย่างไรก็ตามความซับซ้อนในการค้นพบและการส่งข้อความอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเครือข่ายขนาดใหญ่หรือไม่สม่ําเสมอ 4.5 ความสามารถในการขยายตัวและการบูรณาการระบบนิเวศ ทั้งสองโปรโตคอลให้ความสําคัญกับความยืดหยุ่นแม้ว่าผ่านกลไกที่แตกต่างกัน MCP ระบุจุดขยายแบบโมดูลในแผนภูมิ JSON-RPC ของมันช่วยให้การกําหนดค่าเครื่องมือที่กําหนดเองและรูปแบบแง่มุมโดยไม่ละเมิดการปฏิบัติตามโปรโตคอล ผู้จัดจําหน่ายมักใช้อะแดปเตอร์ MCP เพื่อบูรณาการเครื่องมือที่เป็นเจ้าของได้อย่างราบรื่น A2A รองรับการขยายตัวผ่านรูปแบบข้อความที่ยืดหยุ่นและคุณสมบัติตัวแทนที่สามารถเจรจาได้ โปรโตคอลการค้นพบของ A2A ช่วยให้ตัวแทนสามารถโฆษณาฟังก์ชั่นใหม่ได้แบบไดนามิก โครงสร้างที่เชื่อมโยงกันอย่างราบรื่นช่วยให้สามารถทํางานร่วมกันได้ในกรอบตัวแทนที่หลากหลาย แต่ต้องสอดคล้องกับรูปแบบข้อความหลักเพื่อรักษาความเข้ากันได้ +----------------------------+ +----------------------------+ | MCP | | A2A | +----------------------------+ +----------------------------+ | Client (LLM Agent) | | Autonomous Agent | +----------------------------+ +----------------------------+ | JSON-RPC 2.0 Transport | | Peer-to-Peer Messaging | +----------------------------+ +----------------------------+ | Context Stores & Tool APIs | | Agent Discovery & Routing | +----------------------------+ +----------------------------+ | Centralized Context Manager | | Decentralized Coordination | +----------------------------+ +----------------------------+ | Enterprise Security (RBAC) | | Cryptographic Peer Auth | +----------------------------+ +----------------------------+ | Versioned Context Persistence| | Dynamic Task Negotiation | +----------------------------+ +----------------------------+ 5. การประยุกต์ใช้กรณีและการประเมินประสิทธิภาพ ส่วนนี้นําเสนอตัวอย่างการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงและทันสมัยสําหรับโปรโตคอล Model Context Protocol (MCP) และโปรโตคอล Agent-to-Agent (A2A) จากนั้นจะมีการอภิปรายเกี่ยวกับคุณสมบัติประสิทธิภาพและข้อตกลงในการรวมตัวอย่าง MCP ใช้กรอบ FastMCP Python ของปัจจุบันและกรอบของ ตัวอย่าง A2A ตามรูปแบบ A2A Python SDK อย่างเป็นทางการ (เซิร์ฟเวอร์: + ออนไลน์ • ลูกค้า: ผู้ช่วย) และแสดงการโต้ตอบแบบไม่สตรีมมิ่งและสตรีมมิ่ง call_tool A2AServer AgentExecutor A2AClient 5.1 ตัวอย่าง MCP — FastMCP (เซิร์ฟเวอร์ + ลูกค้า, ) call_tool รูปแบบการใช้งาน MCP ที่แสดงใช้เซิร์ฟเวอร์ FastMCP ในท้องถิ่นที่เปิดเผยเครื่องมือที่พิมพ์และลูกค้า FastMCP ในท้องถิ่นที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์และเรียกใช้เครื่องมือด้วย เซิร์ฟเวอร์แสดงเครื่องมือเป็นฟังก์ชั่น Python ตกแต่งด้วย ลูกค้าใช้ คลาสและ กรอบการจัดการวงจรชีวิต call_tool @mcp.tool Client async with - ปริมาณ : Server (FastMCP) my_mcp_server.py # my_mcp_server.py from fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("mcp-demo") @mcp.tool def document_summarizer(documents: list[str]) -> dict: # Minimal illustrative summarization full = "\n\n".join(documents) summary = full[:400] + ("..." if len(full) > 400 else "") return {"summary": summary} if __name__ == "__main__": # Run default STDIO transport for local testing or "http" for production mcp.run(transport="stdio") - ปริมาณ : Client (FastMCP) mcp_client.py # mcp_client.py import asyncio from fastmcp import Client async def main(): client = Client("my_mcp_server.py") # points at local server module async with client: tools = await client.list_tools() print("Tools:", [t.name for t in tools]) documents = [ "Paper A: advances in neural-symbolic integration ...", "Paper B: benchmarks and hybrid reasoning approaches ..." ] # call_tool is the canonical FastMCP client API for invoking tools result = await client.call_tool("document_summarizer", {"documents": documents}) print("Summary:", result) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) รูปแบบการโต้ตอบนี้แสดงให้เห็นถึงรูปแบบการบูรณาการแนวตั้งของ MCP: ตัวแทน LLM หรือตัวประสานงานขอข้อมูลและการทํางานของเครื่องมือโดยใช้ชั้นโปรโตคอลรุ่นเดียว FastMCP ให้การขนส่งหลายแบบ (สตูดิโอ, SSE /http) และ API แซิงค์ที่แข็งแกร่งที่มุ่งเน้นไปที่ . call_tool 5.2 A2A ตัวอย่าง - A2A Python SDK อย่างเป็นทางการ (เซิร์ฟเวอร์ + ลูกค้า, ไม่สตรีมมิ่งและสตรีมมิ่ง) ตัวอย่าง A2A ตามรูปแบบ A2A SDK อย่างเป็นทางการ: define และ ปฏิบัติการ subclass ซึ่งใช้ และ (สําหรับสตรีมมิ่ง) เริ่มต้น , และโต้ตอบกับเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ฟังก์ชั่นความสะดวกของลูกค้า SDK AgentSkill AgentCard AgentExecutor on_message_send on_message_stream A2AServer — โครงกระดูกที่เรียบง่ายตามตัวอย่าง SDK: Server (A2A Helloworld) # examples/helloworld/__main__.py (abridged) import asyncio from a2a.server import A2AServer, DefaultA2ARequestHandler from a2a.types import AgentCard, AgentSkill, AgentCapabilities, AgentAuthentication from examples.helloworld.agent_executor import HelloWorldAgentExecutor # see SDK examples skill = AgentSkill(id="hello_world", name="Hello World", description="returns hello") agent_card = AgentCard( name="Hello World Agent", url="http://localhost:9999", version="1.0.0", skills=[skill], capabilities=AgentCapabilities(), authentication=AgentAuthentication(schemes=["public"]) ) request_handler = DefaultA2ARequestHandler(agent_executor=HelloWorldAgentExecutor()) server = A2AServer(agent_card=agent_card, request_handler=request_handler) server.start(host="0.0.0.0", port=9999) - ปริมาณ (สั้น ๆ ) Client (A2A SDK test client pattern) test_client.py # examples/helloworld/test_client.py (abridged) import asyncio import httpx from a2a.client import A2AClient # SDK provides helpers async def main(): async with httpx.AsyncClient() as httpx_client: # Convenience constructor fetches the /.well-known/agent.json and builds A2AClient client = await A2AClient.get_client_from_agent_card_url(httpx_client, "http://localhost:9999") # Non-streaming message/send RPC payload = { "message": { "role": "user", "parts": [{"type": "text", "text": "Hello agent"}], "messageId": "msg-1" } } response = await client.send_message(payload=payload) print("Non-streaming response:", response) # Streaming example: returns an async generator of chunks stream_iter = client.send_message_streaming(payload=payload) async for chunk in stream_iter: print("Stream chunk:", chunk) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) SDK อย่างเป็นทางการรวมถึงตัวอย่างสําหรับการทํางานระยะยาว ชิ้นส่วนการสตรีมมิ่ง ช่วงชีวิตการทํางาน (รับ/ยกเลิก) และตัวอย่างการบูรณาการกับ LLMs (ตัวอย่าง LangGraph) SDK ยังให้ผู้ช่วยความสะดวกในการค้นพบบัตรตัวแทนและสร้างการกําหนดค่าของลูกค้า 5.3 การสังเกตประสิทธิภาพและเครื่องมือวัด หลักฐานและกรอบการประเมินของชุมชนล่าสุดแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างในการดําเนินงานและประสิทธิภาพระหว่างการใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP และเครือข่าย A2A: เซิร์ฟเวอร์ MCP (FastMCP และแอพพลิเคชันอื่น ๆ) ปรับปรุงการจัดการสภาพแวดล้อมที่สอดคล้องกันและการเรียกใช้เครื่องมือที่พิมพ์; กรอบการประเมินเช่น MCPBench มุ่งเน้นไปที่ความล่าช้าในระดับงานความแม่นยําในการเสร็จสิ้นและการบริโภคโทเค็นสําหรับประเภทเซิร์ฟเวอร์ MCP และแอพพลิเคชันเปิดเผยการขนส่ง (สตูดิโอ, SSE, HTTP) เพื่อปรับแต่งความล่าช้าและการแลกเปลี่ยนการส่งผ่าน เซิร์ฟเวอร์ MCP ดังนั้นจึงให้การโต้ตอบที่คาดการณ์ได้โดยใช้แผนที่ด้วยค่าใช้จ่ายของการปรับขนาดทรัพยากรแบบศูนย์กลาง การประยุกต์ใช้ A2A มุ่งเน้นไปที่การแลกเปลี่ยนแบบกระจายการตั้งค่าต่ําพร้อมการสนับสนุนแบบบูรณาการสําหรับการสตรีมมิ่งและการทํางานระยะยาว ระบบนิเวศวิทยา A2A เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้แนะนําการขยายตัวที่รับรู้ความล่าช้าที่ช่วยให้ตัวแทนสามารถโฆษณาความล่าช้าที่วัดและเปิดใช้งานการตั้งค่าความล่าช้าซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสําคัญของอุตสาหกรรมที่ชัดเจนเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานภายในเครือข่ายผู้ร่วมมือ การค้นพบแบบกระจายและการตั้งค่าต่อตัวแทนทําให้เครือข่าย A2A มีความยืดหยุ่นและสามารถปรับขนาดได้ใน topologies ตัวแทนขนาดใหญ่ แต่ยังแนะนําความซับซ้อนสําหรับการสังเกตและการติดตามแบบ End-to-End Practically, the observed operational pattern is: MCP provides reproducible tool invocation and context persistence; optimize by selecting an appropriate transport (SSE/HTTP for streaming), horizontal scaling of MCP servers, and caching of context artifacts. A2A provides lower median message latency for short interactions because of persistent connections and direct message paths; optimize by implementing efficient service discovery, health checks, and latency-aware task routing. การเปรียบเทียบปริมาณยังคงขึ้นอยู่กับการใช้งาน ผู้ปฏิบัติควรประเมินทั้งสองโปรโตคอลในชั้นทดสอบตัวแทน (MCPBench สําหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP; โหลดทํางานตัวอย่าง SDK และจําลองเครือข่ายสําหรับ A2A) ก่อนที่จะนํามาใช้ในขนาดใหญ่ MCP (FastMCP) A2A (A2A SDK) +----------------------+ +----------------------------+ | LLM Agent / Orchestrator | | Agent Alpha <--> Agent Beta | +----------+-----------+ +----------+-----------------+ | JSON-RPC / STDIO/HTTP | A2A RPC (HTTP/SSE) v v +----------+-----------+ +----------------------------+ | FastMCP Server | | A2A Server (Agent Card) | | (Tools, Context, RPC) |------------| (A2AServer / Executor) | +----------+-----------+ +----------------------------+ | ^ v | +----------+-----------+ +----------------------------+ | External Tools & DBs | | Peers & Discovery Registry | +----------------------+ +----------------------------+ 6. ความปลอดภัยและการพิจารณาความเป็นส่วนตัว การรวมกันที่ปลอดภัยของเซิร์ฟเวอร์ MCP และเครือข่าย A2A เป็นเงื่อนไขขั้นพื้นฐานสําหรับการใช้งานระบบตัวแทนที่ปลอดภัยในสภาพแวดล้อมการผลิต ทั้งสองชั้นโปรโตคอลนําพื้นผิวการโจมตีใหม่เนื่องจากพวกเขาขยายความสามารถของโมเดลเข้าไปในโดเมนการกระทําและ persistence (การเรียกร้องเครื่องมือสต็อก contexts, inter-agent delegation) ส่วนนี้รายชื่อประเภทภัยคุกคามหลักอย่างเป็นระบบกําหนดการควบคุมการป้องกันที่กําหนดไว้ตามโปรโตคอลและแนะนําวิธีการปฏิบัติการเพื่อลดความเสี่ยงและช่วงระเบิดทั้งในการใช้งาน MCP และ A2A 6.1 ประเภทภัยคุกคามหลัก Adversaries may insert crafted content into context stores, tool descriptions, or agent messages that cause downstream LLMs to execute unintended actions. This includes direct injection (malicious user input) and indirect injection (poisoned resources referenced via MCP). Prompt/Context Injection. Tool metadata or resource handles exposed by MCP servers may be manipulated so that an apparently benign tool performs malicious operations (e.g., exfiltration, privileged commands), or a similarly named “shadow” tool is introduced into the tool registry. Tool Poisoning and Shadowing. MCP servers bridging models to enterprise resources can inadvertently expose credentials, API keys, or sensitive data through context returns or tool outputs, especially if responses are logged or insufficiently filtered. Credential and Secret Leakage. A2A agent discovery mechanisms (agent cards, registries) can be abused to impersonate agents, present false capabilities, or redirect tasks to malicious peers. These attacks undermine trust and can lead to unauthorized action execution. Agent-Card Abuse and Man-in-the-Middle Attacks (A2A). Versioned context and long-running tasks enable replays of previously valid but now-dangerous instructions; time-delayed malicious updates to tools or resources can create “rug-pull” scenarios. Persistence and Replay Risks. 6.2 การควบคุมการป้องกัน - โปรโตคอลและระดับการดําเนินการ การป้องกันต่อไปนี้จะนําไปสู่โปรโตคอลหลัก (ContextQuery, call_tool, AgentCard, Task lifecycle) และไปสู่รูปแบบการใช้งาน พวกเขาจะสร้างสถาปัตยกรรมความปลอดภัยชั้นซึ่งรวมการยืนยันโดยไม่มีสิทธิ์การแยกและสามารถสังเกตได้ Enforce strict JSON schemas for all incoming and outgoing messages, including tool parameter schemas and context object formats. Reject or quarantine data that does not conform to expected types or cardinality. This limits the semantic ambiguity that adversaries exploit. Schema Validation and Strict Typing. Require explicit allowlists for tool invocation and bind tool access to short-lived capability tokens scoped to the minimal privileges required. Tokens should be auditable and revocable; tool metadata must include canonical identifiers and semantic provenance. Tool Allowlisting and Capability Tokens. Apply automated sanitization layers on any content stored in context repositories or returned by tools. Implement policy engines that flag, redact, or sanitize any input that resembles instructions, executable snippets, or credential patterns before a model uses it as context. Sanitization and Content Policy Enforcement. Cryptographically sign tool binaries, endpoint manifests, and agent cards. Verify signatures at invocation time to prevent tool poisoning and shadow installations. Include version and checksum fields in tool manifests to detect tampering or time-delayed behavior changes. Tool Code and Metadata Signing. Execute all tool invocations within constrained execution environments (containers with minimal capabilities, language sandboxes, or VM-based enclaves). Limit network egress, file system access, and process privileges to reduce the impact of a compromised tool. Runtime Isolation and Sandboxing. Require mutual authentication for A2A peers (mutual TLS, signed JWTs, or decentralized identifiers). Encode capability claims within AgentCards and enforce capability checks server-side; avoid implicit trust based solely on agent metadata. Maintain PKI/credential rotation policies and require per-task consent for elevated actions. Authentication and Authorization for A2A. Maintain provenance metadata (origin, ingestion timestamp, signature) for all context artifacts and enforce TTL/expiry for retrieved context. Provide mechanisms to mark provenance as untrusted or quarantined and to roll back context to trusted snapshots. Context Versioning, Provenance, and Expiry. Apply throttles on tool invocation frequency and context mutation rates per agent identity. Instrument analytics to detect anomalous invocation patterns, sudden increases in privilege usage, or atypical context edits. Correlate signals across MCP and A2A observability planes. Rate Limiting and Anomaly Detection. Log all protocol exchanges (requests, responses, tool outputs, agent cards) to tamper-evident storage with queryable indices for forensic analysis. Ensure logs redact sensitive payload elements while maintaining sufficient fidelity for incident response. Audit Trails and Immutable Logging. Expose policy controls that permit operators to restrict tool sets per user/agent, require human-in-the-loop approvals for high-risk actions, and provide interactive confirmation flows for critical operations. User and Operator Controls. 6.3 กลยุทธ์การดําเนินงานและการจัดการ ความปลอดภัยไม่เพียง แต่เป็นปัญหาผลิตภัณฑ์เท่านั้น มันต้องมีคํานึงถึงการดําเนินงานและการจัดการ: Regularly perform threat modeling focused on MCP/A2A primitives (tool manifests, agent discovery, context ingestion) and run red-team exercises that simulate prompt injection, tool poisoning, and agent impersonation. Threat Modeling and Red Teaming. Define organizational policies that codify allowed tool behaviors, acceptable data flows, and retention rules. Integrate MCP/A2A policy enforcement into CI/CD pipelines and runtime gates. Policy Definition and Compliance. Vet third-party tools and agent packages; require attestation and reproducible builds for any externally supplied code that will be executed as an MCP tool or by A2A agents. Supply-chain Controls. Maintain playbooks specific to MCP/A2A incidents: how to quarantine compromised tools, revoke capability tokens, rotate agent credentials, and restore context from trusted snapshots. Incident Response Playbooks. 6.4 ความสามารถในการสังเกตและความสัมพันธ์ระหว่างโปรโตคอล การป้องกันที่มีประสิทธิภาพจําเป็นต้องมีความมองเห็นในทั้งสองโปรโตคอล นําไปใช้การติดตามแบบกระจายให้มีการร้องขอแท็กผ่านการไหลของ MCP และ A2A (คําถามพื้นฐาน →คําขอเครื่องมือ →ข้อความตัวแทน) ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างใหม่แบบ End-to-End ของโซ่สาเหตุ การเชื่อมโยงการติดตามกับบันทึกการตรวจสอบและผลลัพธ์การตรวจจับความผิดปกติเพื่อให้ความสําคัญกับการแจ้งเตือนและเร่งการยับยั้ง แผนที่การควบคุมความปลอดภัย +------------------------------------------------------------+ | Security Control Map | +----------------------+----------------------+--------------+ | MCP Stack | Shared | A2A Stack | +----------------------+----------------------+--------------+ | Context Schema | AuthN/AuthZ (PKI) | Agent Cards | | Validation & Typing | Auditing / Logging | Mutual TLS | | Tool Allowlist | Tracing / Alerts | Signed Claims | | Tool Signing + TTL | Rate Limiting | Discovery ACL | | Sandbox Execution | Incident Playbooks | Peer Rotation | | Context Provenance | Anomaly Detection | Streaming Auth| +----------------------+----------------------+--------------+ 7. แนวทางในอนาคตและมาตรฐาน การเจริญเติบโตของระบบตัวแทนต้องมีการพัฒนาจากโซลูชั่นจุดไปยังภูมิทัศน์มาตรฐานที่สอดคล้องกันที่สนับสนุนการใช้งานหลายตัวแทนที่ปลอดภัยสามารถขยายได้และใช้งานร่วมกัน ส่วนนี้อธิบายทิศทางทางทางเทคนิคในอนาคตสําหรับการรวม paradigms MCP และ A2A อธิบายกลยุทธ์การเคลือบโปรโตคอลที่สามารถใช้ได้และนําเสนอทิศทางการจัดการและการนํามาใช้เพื่อส่งเสริมมาตรฐานที่มั่นคงโดยชุมชน การวิเคราะห์เน้นขั้นตอนทางวิศวกรรมที่สามารถใช้ได้ - การออกแบบข้อกําหนดกลยุทธ์ความเข้ากันได้และ Priorities Tooling - เพื่อให้แผนการทํางานสําหรับนักวิจัยผู้ใช้และผู้จัดการมาตรฐาน 7.1 ไปยังกรอบรวม MCP + A2A อนาคตทางปฏิบัติเริ่มต้นด้วยกรอบไฮบริดที่รักษาความแข็งแกร่งในการดําเนินงานของทั้ง MCP และ A2A MCP ให้การเข้าถึงเครื่องมือที่เข้มงวดและขึ้นอยู่กับแผนภูมิและบรรทัดฐานที่คงทนในขณะที่ A2A ให้การค้นพบการเจรจาและการทํางานร่วมกันแบบสตรีมมิ่ง พิจารณา MCP เป็นชั้นการบูรณาการแนวตั้งแบบแคนอนิกส์สําหรับการเรียกใช้เครื่องมือที่พิมพ์ความถี่ในแง่มุมและการเข้าถึงทรัพยากรที่บังคับโดยนโยบาย รักษา A2A เป็นเนื้อเยื่อการประสานงานแนวนอนสําหรับการค้นพบตัวแทนการเจรจางานและการโต้ตอบสตรีมระหว่างเพื่อนร่วมงาน กําหนดสัญญาอะแดปเตอร์ที่ชัดเจนซึ่งจะถ่ายโอนวัตถุอสังหาริมทรัพย์และเอาท์พุทเครื่องมือของ MCP ในภาระค่าใช้จ่ายของข้อความ A2A และกลับกันช่วยให้ผลลัพธ์ของงาน A2A จะถูกบันทึกกลับลงในสต็อก contextuals ของ MCP ด้วยข้อมูลเมตาที่มาจาก การดําเนินงานของกรอบไฮบริดดังกล่าวต้องใช้ส่วนประกอบกาว (เกตเวย์, translators) ที่เป็นทางการในข้อกําหนดแทนที่จะถูกทิ้งไว้ในการใช้งาน ad hoc ส่วนประกอบเหล่านี้ต้องเปิดเผยความหมายที่ชัดเจนสําหรับ: (a) context marshaling และ canonicalization; (b) ความสามารถและการแปล token การเข้าถึง; และ (c) ความน่าเชื่อถือและการส่งมอบความหมาย (อย่างแม่นยําครั้งละครั้ง vs ที่น้อยที่สุดครั้งละครั้ง) ทั่วสแต็ครวม 7.2 โปรโตคอลชั้นและกลยุทธ์การเข้ากันได้ มาตรฐานที่แข็งแกร่งควรจะถูกเคลือบเพื่อให้สามารถพัฒนาความกังวลตามแนวตั้งได้อย่างอิสระ โมเดลเคลือบที่แนะนําประกอบด้วย: : Pluggable transports (HTTP/2, WebSocket, gRPC, message buses) with ALPN-style negotiation to select the optimal channel. Transport Layer : A shared registry of canonical context object types (documents, memory records, credentials, artifacts) with versioning and semantic type identifiers. Context Schema Layer : A uniform task/intent model that encodes goals, constraints, subtasks, and compensation/rollback semantics; this layer supports both centralized orchestration (MCP controller) and decentralized negotiation (A2A exchange). Delegation & Task Layer : Typed tool contracts and execution manifests (inputs, outputs, side effects, required privileges) with signed manifests and runtime attestations. Execution & Tool Layer : Machine-readable governance artifacts (capability tokens, RBAC policies, provenance metadata, expiry rules). Governance & Policy Layer กลยุทธ์การเข้ากันได้รวมถึง และ วิธีการ Adapter-first ช่วยเร่งความสามารถในการทํางานร่วมกันโดยการแปลระหว่างการใช้งาน MCP และ A2A ที่มีอยู่ วิธีการ Schema-first ช่วยลดการกัดกร่อนในระยะยาวโดยการกําหนดบรรทัดฐานและแผนงานที่กําหนดโดยทั้งสองโปรโตคอลโดยธรรมชาติ แผนการย้ายที่สมจริงผสมผสานเหล่านี้: การกําหนดแผนที่กําหนดในขณะที่ยังระบุอะแดปเตอร์และการทดสอบความสอดคล้องเพื่ออํานวยความสะดวกในการ adoption ที่เพิ่มขึ้น อะแดปเตอร์แรก แผนที่แรก 7.3 การจัดการกระบวนการมาตรฐานและโมเดลชุมชน มาตรฐานประสบความสําเร็จเมื่อความเข้มงวดทางเทคนิครวมกับกระบวนการการจัดการที่เปิดเผยและรับผิดชอบ หลักการการจัดการที่แนะนํา: การมีส่วนร่วมที่เปิด: กระบวนการจําเพาะโครงการการใช้งานการอ้างอิงและชุดทดสอบควรสามารถใช้ได้โดยสาธารณะ; ข้อเสนอแนะควรได้รับการตรวจสอบในฟอรั่มที่เปิดพร้อมกับบันทึกการตัดสินใจที่โปร่งใส โมเดลความสําเร็จระดับ: ใช้ความสําเร็จขั้นตอน (เช่นการออกแบบ →แนะนํา →มาตรฐาน) พร้อมการใช้งานการอ้างอิงและผลการทดสอบความร่วมมือที่จําเป็นในแต่ละขั้นตอน การประยุกต์ใช้การอ้างอิงและการทดสอบสวิทช์: ให้คําสั่งอย่างน้อยสองการประยุกต์ใช้การอ้างอิงที่เป็นอิสระและโต้ตอบต่อองค์ประกอบหลัก (เช่นสองเซิร์ฟเวอร์ MCP, สองห้องสมุดตัวแทน A2A) และเผยแพร่เมทริกซ์การทํางานร่วมกัน กลุ่มทํางานและบทบาทการเชื่อมโยง: สร้างกลุ่มงานเฉพาะด้านความปลอดภัยการพัฒนาแผนการการเจรจาการขนส่งและการจัดการ; สร้างช่องทางการเชื่อมโยงกับหน่วยมาตรฐานที่อยู่ใกล้เคียงและผู้จัดจําหน่ายแพลตฟอร์มที่สําคัญ เป็นที่แนะนําให้ใช้โมเดลการจัดการชุมชนที่คล้ายคลึงกับองค์กรมาตรฐานอินเทอร์เน็ตหรือเว็บที่จัดตั้งขึ้น: กระบวนการที่มีน้ําหนักเบาและมุ่งเน้นไปที่ความเห็นด้วยกันซึ่งให้ความสําคัญกับความเข้ากันได้และความปลอดภัยในการดําเนินงาน 7.4 เส้นทาง adoption และพฤติกรรมการเข้าเมือง เพื่อกระตุ้นการ adoption ในขณะที่ จํากัด การกระจายตัว: : Provide official gateway implementations that translate MCP↔A2A, enabling legacy deployments to interoperate during migration. Bootstrapping via Gateways : Define minimal conformance profiles (e.g., “Context-Only MCP”, “Task-Only A2A”) so implementers can adopt core capabilities first. Incremental Conformance : Publish interoperability badges, compliance test results, and performance baselines to incentivize vendor participation. Ecosystem Incentives : Produce deployment guides for hybrid topologies (single-region MCP + multi-region A2A mesh), including recommended hardening and observability configurations. Operational Playbooks 7.5 Priorities สําหรับการวิจัยเครื่องมือและมาตรฐาน การลงทุนในด้านการวิจัยและวิศวกรรมที่สําคัญจะเร่งการสร้างมาตรฐานที่มั่นคง: : Define formal semantics for task decomposition, delegation, and rollback to enable automated verification and safe composition of agent behaviors. Formal Semantics and Verification : Build a canonical schema registry with clear versioning, deprecation paths, and backward compatibility rules. Schema Registry and Evolution Mechanisms : Fund public testbeds that exercise canonical workflows at scale, measuring latency, availability, and policy compliance across hybrid stacks. Interoperability Testbeds : Standardize lightweight attestation primitives for tool manifests and runtime execution contexts to enable trusted composition. Security Primitives and Attestations : Define wire-level tracing identifiers and correlation formats for cross-protocol end-to-end observability. Observability and Tracing Standards +---------------------------------------------------------------+ | Unified Agent Interoperability Protocol Stack | +---------------------------------------------------------------+ | Governance & Policy Layer | Policy Tokens | Conformance | +---------------------------------------------------------------+ | Execution & Tool Layer | Typed Tool Manifests (signed) | +---------------------------------------------------------------+ | Delegation & Task Layer | Intent Trees / Task Contracts | +---------------------------------------------------------------+ | Context Schema Layer | Canonical Context Types & IDs | +---------------------------------------------------------------+ | Transport Layer | HTTP/2 | WebSocket | gRPC | MQ | +---------------------------------------------------------------+ | Adapters / Gateways | MCP <--> A2A Translators (optional) | +---------------------------------------------------------------+ 8 ข้อสรุป บทความนี้ให้การวิเคราะห์การเปรียบเทียบที่ครอบคลุมของโปรโตคอลโมเดลคอนเทค (MCP) และโปรโตคอลตัวแทนต่อตัวแทน (A2A) ซึ่งเน้นปรัชญาการออกแบบที่แตกต่างกันความแข็งแกร่งในการดําเนินงานและข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย MCP มีความโดดเด่นในด้านการจัดการสภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้างและการเรียกใช้เครื่องมือที่พิมพ์ซึ่งช่วยให้การบูรณาการที่คาดการณ์ได้และสามารถตรวจสอบได้ ในทางตรงกันข้าม A2A มีความสามารถในการทํางานร่วมกันแบบ peer-to-peer ที่มีความยืดหยุ่นและมีความยืดหยุ่นพร้อมกับความสามารถในการสตรีมและการเจรจาขั้นสูง การพูดคุยเกี่ยวกับการใช้งานปัจจุบันความท้าทายในการทํางานร่วมกันและความพยายามในการมาตรฐานในอนาคตเน้นศักยภาพของกรอบ
