A2A vs MCP: porównanie komunikacji agent-narzędzie i agent-agent

A2A i MCP to dwa komplementarne otwarte protokoły dla agentów AI. MCP (Model Context Protocol, pierwotnie opracowany przez Anthropic, listopad 2024) łączy agenta z narzędziami, danymi i kontekstem: to poziom agent-narzędzie. A2A (Agent2Agent, pierwotnie opracowany przez Google, kwiecień 2025) pozwala samodzielnym agentom współpracować ze sobą: to poziom agent-agent. Nie konkurują ze sobą. Rozwiązują różne problemy i w praktyce są stosowane razem.

Kiedy raz zrozumiesz, że chodzi o dwie warstwy tego samego stacku, a nie o dwa obozy w wojnie standardów, szybko zaczniesz podejmować lepsze decyzje architektoniczne.

• MCP daje agentowi narzędzia. Standaryzuje sposób, w jaki agent odpytuje bazę danych, odczytuje dane z CRM, otwiera plik lub uruchamia wyszukiwanie w internecie.
• A2A pozwala agentom współpracować. Standaryzuje sposób, w jaki agent deleguje zadanie innemu, samodzielnemu agentowi, także ponad granicami systemów i dostawców.
• Oba się uzupełniają. Dokumentacja A2A ujmuje to tak: A2A jest dla agentów, którzy wspólnie pracują nad zadaniami, MCP dla agentów, którzy korzystają z możliwości. IBM po połączeniu swojego projektu ACP potwierdza tę samą linię.

Model mentalny: ręce kontra wspólny język

Obraz, który łatwo zapamiętać: MCP daje agentowi ręce, czyli zdolność chwytania, czytania i działania w świecie zewnętrznym. A2A daje wielu agentom wspólny język, czyli zdolność zlecania sobie nawzajem zadań i zwracania wyników bez konieczności ujawniania drugiej stronie własnych promptów, modeli czy pamięci.

Kluczowe założenie koncepcyjne A2A polega na tym, że wewnętrzna logika zdalnego agenta pozostaje nieprzejrzysta. A2A definiuje, jak agenci ze sobą rozmawiają, a nie jak myślą. Właśnie to pozwala agentowi Salesforce wywołać agenta SAP bez konieczności ujawniania przez którąkolwiek ze stron wewnętrznych promptów. MCP z kolei udostępnia narzędzie z jasno opisanym schematem. Tutaj przejrzystość co do możliwości jest właśnie celem.

Porównanie techniczne: wymiar, MCP i A2A

Oba protokoły bazują na JSON-RPC 2.0 i działają pod parasolem Linux Foundation. To podkreśla, że zostały pomyślane jako jeden spójny stack.

W 2025 roku MCP przeżył prawdziwą eksplozję popularności: OpenAI przyjęło go w marcu 2025 roku, Google DeepMind w kwietniu 2025 roku, a do tego Microsoft Copilot Studio, Cursor, Zed, Replit i wiele innych. A2A jest obecnie wspierany przez ponad 100 firm; członkami założycielami projektu Linux Foundation są AWS, Cisco, Google, Microsoft, Salesforce, SAP i ServiceNow.

Dlaczego „komplementarny” należy rozumieć dosłownie

Istnieje techniczna szara strefa, która w dyskusjach często wprowadza zamieszanie: agenta można udostępnić jako serwer MCP i w ten sposób pozwolić innym agentom korzystać z niego jak z narzędzia. To działa, ale nie do tego zaprojektowano MCP, a Google i Microsoft przy prawdziwej współpracy równorzędnych agentów stawiają na A2A.

Powód tkwi w semantyce. MCP zna wywołanie narzędzia: żądanie na wejściu, odpowiedź na wyjściu. A2A zna pełny cykl życia zadania ze stanami pośrednimi, zbudowany z myślą o długotrwałej współpracy, w której mogą pojawiać się pytania zwrotne, łącznie ze stanem input-required, gdy zdalny agent potrzebuje doprecyzowania. Kto odtwarza komunikację agent-agent za pomocą MCP, traci właśnie ten mechanizm.

Przez krótki czas istniał też trzeci protokół, ACP firmy IBM (Agent Communication Protocol, marzec 2025). 29 sierpnia 2025 roku został włączony do A2A pod egidą LF AI & Data. Zasady projektowe ACP (REST, domyślna asynchroniczność) żyją dalej w A2A. Obraz na 2026 rok jest więc jasny: MCP + A2A to konwergentny stack. AGNTCY (m.in. Cisco) to warstwa tożsamości, wykrywania i obserwowalności nad A2A i MCP, a nie konkurent. NANDA (MIT Media Lab) to projekt badawczy, który nie powinien wpływać na decyzje produkcyjne w 2026 roku.

Przykład łączony: likwidacja szkód z użyciem obu protokołów

Konkretny, uproszczony przykład pozwala lepiej zrozumieć to współdziałanie. Wyobraź sobie proces ubezpieczeniowy w duchu udokumentowanego projektu Allianz „Nemo”, w którym siedmiu wyspecjalizowanych agentów (Planner, Cyber, Coverage, Weather, Fraud, Payout, Audit) przeprowadza zgłoszenie szkody przez cały proces w mniej niż pięć minut (z człowiekiem w pętli przy ostatecznej decyzji o wypłacie).

Przebieg z perspektywy architektury:

1. Poziom A2A: Orkiestrator wysyła przez A2A trzy zadania do wyspecjalizowanych agentów równorzędnych: „Sprawdź zakres ochrony dla sprawy #4711” do coverage_agent, „Sprawdź wskaźniki oszustwa #4711” do fraud_agent oraz „Dane pogodowe z dnia szkody” do weather_agent.
2. Poziom MCP: Każdy agent równorzędny korzysta wewnętrznie ze swoich narzędzi przez MCP. coverage_agent odpytuje serwer MCP „Baza danych polis”, fraud_agent korzysta z serwera MCP „API scoringu oszustw”, a weather_agent z serwera MCP „API serwisu pogodowego”.
3. Droga powrotna: Każde zadanie przechodzi przez cykl życia A2A submitted → working → completed. Wyniki wracają jako artefakty A2A, a orkiestrator je scala.

Podział zadań między agentami odbywa się przez A2A: orkiestrator nie wie i nie musi wiedzieć, jaki model ani jaki prompt kryje się w agencie Fraud. Gdy jednak pojedynczy agent odpytuje bazę danych polis albo wywołuje API pogodowe, odbywa się to przez MCP. A2A koordynuje głowy, MCP obsługuje ręce. Właśnie ten czysty podział sprawia, że oba protokoły uznaje się za komplementarne.

Dla oceny kosztów i korzyści: udokumentowany wieloagentowy system badawczy Anthropic (Claude Opus 4 jako agent wiodący, równolegli subagenci z Claude Sonnet 4) w wewnętrznej ewaluacji badawczej przewyższył pojedynczego agenta Opus 4 o 90,2%. Zużył przy tym około 15 razy więcej tokenów niż zwykła interakcja na czacie, podczas gdy pojedynczy agent około 4 razy więcej. Architektura wieloagentowa (a więc i A2A) opłaca się zatem przede wszystkim przy zadaniach, które da się zrównoleglić i które mają szeroki zakres, a nie jako cel sam w sobie.

Realia europejskie: komplementarność ma swoją cenę w obszarze compliance

Dla decydentów B2B w Europie ważna jest konsekwencja, którą architektury referencyjne skoncentrowane na USA rzadko uczciwie nazywają: gdy agenci działają przez A2A u różnych dostawców i przy okazji wykonują wywołania narzędzi MCP, przepływ danych przy każdym zadaniu przekracza kilka granic przetwarzania, a ewentualnie także granic rezydencji danych.

Każdy przeskok A2A i każdy serwer MCP to potencjalnie odrębny podmiot przetwarzający w rozumieniu RODO (art. 28). Komplementarność na poziomie protokołów oznacza więc w praktyce dłuższy łańcuch umów powierzenia, a przy przeskokach transgranicznych osobną kwestię transferu dla każdego przeskoku (art. 44–49). Jeśli korzystasz z hybrydowego środowiska Salesforce, SAP i Microsoft, warto od początku rejestrować te przeskoki z jednym, ciągłym trace ID i dokumentować łańcuch umów powierzenia dla każdego agenta.

Dla agencji i decydentów B2B

Praktyczna rekomendacja jest jednoznaczna: MCP dla narzędzi, A2A dla agentów. Wszystko inne to w 2026 roku świadome odejście od konwergentnego stacku, które wymaga uzasadnienia. Dla firm z sektora MŚP w Europie oznacza to konkretnie: najpierw zbudować kompetencje w zakresie MCP (i tak będziesz pisać serwery MCP albo z nich korzystać), a A2A wprowadzić, gdy agenci będą musieli współpracować ponad granicami systemów i dostawców.

Dla agencji i dostawców produktów związanych z AI największą dźwignią strategiczną jest opublikowanie AgentCard dla każdego agenta oferowanego jako produkt. Dzięki temu środowisko klienta może wywołać Twojego agenta bezpośrednio z Agentforce, Joule lub Copilot Studio przez A2A, bez kosztownej indywidualnej integracji. Jeśli chcesz opracować strategię wieloagentową dla swojej firmy lub swoich klientów, zacznij właśnie tutaj: jasny podział protokołów, udokumentowane łańcuchy umów powierzenia i wykrywalność agentów przez A2A od pierwszego dnia. Odezwij się do nas, jeśli chcesz solidnie wdrożyć tę architekturę w swojej firmie.