# MCP、A2A 与 iLang：三个协议，三个层次
Source: https://ilang.cn/mcp-vs-a2a/

# MCP、A2A 与 iLang

三个协议，解决三个不同的问题。MCP 把 AI 接到工具上，A2A 把 Agent 和 Agent 连起来，iLang 定义智能之间怎么沟通。三者互补，不是竞争关系。

2026-09-14 更新 · 设计：[Long Quan Zhu](https://orcid.org/0009-0004-4540-8082)（Max，@SUN）

## MCP

模型上下文协议 · Anthropic

**问题：**AI 需要访问外部工具、数据库和 API。

**层次：**工具集成（AI ↔ 系统）

**做法：**JSON-RPC 服务端和客户端。AI 通过结构化的函数接口调用工具。

**安装：**需要 SDK 和服务器配置

**范围：**单个 Agent ↔ 它的工具

## A2A

Agent-to-Agent 协议 · Google / Linux 基金会

**问题：**不同厂商的 Agent 需要互相发现、互相对话。

**层次：**Agent 发现与编排

**做法：**HTTP + JSON-RPC。Agent 发布 Agent Card，交换任务和产物。

**安装：**需要 SDK 和 HTTP 接口

**范围：**Agent ↔ Agent（跨厂商）

不同层次

## iLang

AI 原生通信协议 · iLang Research

**问题：**自然语言指令有歧义，AI 在猜，而不是在执行。

**层次：**指令与通信（人 ↔ AI、AI ↔ AI、AI 内部）

**做法：**纯文本协议。88 个动词、键值修饰符、链式语法。粘贴就能用。

**安装：**不用装。基于文本。在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、通义千问和智谱 GLM 上测过。

**范围：**通用的通信层

## 功能对比

| 功能 | MCP | A2A | iLang |
|---|---|---|---|
| 用途 | 工具集成 | Agent 发现 与协作 | 通信与指令 |
| 需要安装 | 需要（SDK + 服务器） | 需要（SDK + 接口） | 不需要（纯文本） |
| 人与 AI 通信 | ✗ 不是为此设计 | ✗ 不是为此设计 | ✓ 主要用途 |
| AI 与 AI 通信 | ○ 通过工具调用 | ✓ 主要用途 | ✓ 支持 |
| AI 内部推理 | ✗ | ✗ | ✓ 声明语法 |
| 行为身份 | ✗ | ○ Agent Card | ✓ ::GENE{} DNA 体系 |
| 跨模型可移植 | ○ 在服务端 | ✓ | ✓ 在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、通义千问和智谱 GLM 上测过 |
| 正式词汇表 | ✗ 自由格式 | ✗ 自由格式 | ✓ 88 个动词，29 个核心修饰符外加 20 个媒体键 |
| 开源 | ✓ Apache 2.0 | ✓ Apache 2.0 | ✓ MIT |
| 支持方 | Anthropic | Google + Linux 基金会 | iLang Research / iLang Inc. |

## 三个协议 怎么配合

三个协议在 AI 技术栈的不同层次上工作。一个实际的部署可以三个都用上：

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Human writes iLang instruction            │  ← iLang
│  [GET:@SRC|path=sales_q3]=>[STAT]=>[Ω]     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Agent A receives, plans execution          │  ← iLang (internal)
│  ::GENE{analyst|conf:confirmed}             │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Agent A calls database tool via MCP        │  ← MCP
│  {"method":"query","params":{"sql":"..."}}  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Agent A delegates visualization to Agent B │  ← A2A
│  Task: generate chart from this data        │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Agent B returns chart artifact             │  ← A2A
│  Agent A formats final output               │  ← iLang
│  [FMT|fmt=md]=>[Ω]                         │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

图里的标注保留英文。从上到下：人用 iLang 写指令；Agent A 收到后用 iLang 规划工作；Agent A 通过 MCP 调用数据库工具；Agent A 通过 A2A 把画图表的活交给 Agent B；Agent B 通过 A2A 交回图表，Agent A 用 iLang 排好最终输出。

## 什么时候用哪个

| 你要…… | 该用 |
|---|---|
| 让 AI 能访问你的数据库、文件或 API | **MCP** |
| 让不同厂商的 Agent 协作 | **A2A** |
| 写精确的指令，AI 照着做，重试更少 | **iLang** |
| 定义 AI 的性格、行为和身份 | **iLang**（声明语法） |
| 用一条指令串起多步工作流 | **iLang** |
| 给 Claude/GPT 搭工具服务器 | **MCP** |
| 发布 Agent，让它能被跨平台发现 | **A2A** |

## 常见问题

### MCP 和 A2A 有什么区别？

按本页的说法：MCP 把 AI 接到工具上，A2A 把 Agent 和 Agent 连起来。MCP 出自 Anthropic，解决的是访问外部工具、数据库和 API 的问题，靠 JSON-RPC 服务端和客户端实现，需要 SDK，还要配置服务器。A2A 出自 Google，现在归 Linux 基金会，解决的是跨厂商的 Agent 发现：Agent 发布 Agent Card，通过 HTTP 和 JSON-RPC 交换任务和产物。iLang 处在第三层，也就是通信与指令这一层，而且是纯文本。

### MCP、A2A 和 iLang 能一起用吗？

能。对比页用一次部署把三个协议走了一遍。人写一条 iLang 指令：[GET:@SRC|path=sales_q3]=>[STAT]=>[Ω]。Agent A 在内部用 ::GENE{analyst|conf:confirmed} 规划。Agent A 通过 MCP 调用数据库工具，再通过 A2A 把画图表的活交给 Agent B。Agent B 交回产物，Agent A 用 [FMT|fmt=md]=>[Ω] 排好最终输出。层次不同，同在一个技术栈里。

## 现在就试试 iLang

和 MCP、A2A 不同，iLang 协议本身不用安装。复制[协议头](https://ilang.cn/spec/#protocol-header)，粘贴到 DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、ChatGPT、Claude 或 Gemini 里，马上就能用结构化指令。

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