Das große Rennen der KI-Agenten-Protokolle: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Wenn du die KI-Entwicklerwelt in letzter Zeit im Blick behalten hast, ist dir wahrscheinlich etwas aufgefallen: Alle sprechen jetzt über AI Agents — nicht nur über intelligente Chatbots, sondern über vollwertige autonome Programme, die Tools verwenden, APIs aufrufen und sogar miteinander zusammenarbeiten können. LangChain und OpenAI hatten sogar eine Debatte über die Definition von „AI Agents.“
Aber sobald du anfängst, ernsthafte AI-Agent-Systeme zu bauen, stößt du auf ein großes Problem: Es gibt keinen klaren, universellen Weg, wie Agents mit Tools — oder miteinander — arbeiten können.
Derzeit konkurrieren drei große Ansätze darum, die Zukunft der KI-Agentenarchitektur zu definieren:
Function Calling: OpenAIs wegweisender Ansatz — LLMs beizubringen, API-Aufrufe wie Junior-Entwickler zu machen
MCP (Model Context Protocol): Anthropics Versuch, eine standardisierte Toolkit-Schnittstelle über Modelle und Dienste hinweg zu schaffen.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): Googles brandneue Spezifikation, damit verschiedene Agents miteinander sprechen und als Team arbeiten können.
Jeder große KI-Akteur — OpenAI, Anthropic, Google — setzt stillschweigend darauf, dass derjenige, der diese Standards definiert, das zukünftige Agenten-Ökosystem prägen wird.
Für Entwickler, die über einfache Chatbots hinausgehen, geht es beim Verständnis dieser Protokolle nicht nur darum, auf dem Laufenden zu bleiben — sondern darum, schmerzhafte Neuentwicklungen später zu vermeiden.
Folgendes behandeln wir in diesem Beitrag:
Was ist Function Calling? Warum es die Nutzung von Tools ermöglicht hat — aber warum es nicht ausreicht.
Wie MCP versucht, das Durcheinander zu beheben, indem es ein echtes Protokoll für Tools und Modelle schafft.
Was A2A ergänzt, indem es Agents wie Teams zusammenarbeiten lässt, nicht wie Einzelgänger.
Wie du tatsächlich über ihre Nutzung nachdenken solltest (ohne Zeit damit zu verschwenden, Hype hinterherzulaufen).
Function Calling: Der Pionier mit Wachstumsschmerzen
Function Calling, popularisiert von OpenAI und inzwischen von Meta, Google und anderen übernommen, war der erste Mainstream-Ansatz, um LLMs mit externen Tools zu verbinden. Stell es dir so vor, als würdest du deinem LLM beibringen, API-Aufrufe auf Basis natürlichsprachlicher Anfragen zu schreiben.
Abbildung 1- Function-Calling-Workflow (Credit @Google Cloud)
Abbildung 1: Function-Calling-Workflow (Credit @Google Cloud)
Der Workflow ist unkompliziert:
Der Benutzer stellt eine Frage („Wie ist das Wetter in Seattle?“)
Das LLM erkennt, dass es externe Daten benötigt
Es wählt die passende Funktion aus deiner vordefinierten Liste aus
Es formatiert Parameter gemäß JSON Schema: 5
{
"location": "Seattle",
"unit": "celsius"
}
Deine Anwendung führt den eigentlichen API-Aufruf aus
Das LLM integriert die zurückgegebenen Daten in seine Antwort
Für Entwickler fühlt sich Function Calling an, als würdest du deiner KI ein Kochbuch mit API-Rezepten geben, denen sie folgen kann. Für einfache Anwendungen mit einem einzigen Modell ist es nahezu Plug-and-play. Um mehr darüber zu erfahren, wie du Function Calling zum Erstellen von Anwendungen verwendest, sieh dir die folgenden Artikel an:
Aber beim Skalieren gibt es einen erheblichen Nachteil: keine modellübergreifende Konsistenz. Jeder LLM-Anbieter implementiert Function Calling anders. Möchtest du sowohl Claude als auch GPT unterstützen? Dann musst du separate Funktionsdefinitionen pflegen und unterschiedliche Antwortformate handhaben.
Es ist, als müsstest du deine Restaurantbestellung für jeden Koch in der Küche in einer anderen Sprache neu formulieren. Dieses M×N-Problem wird schnell unhandlich, wenn du weitere Modelle und Tools hinzufügst.
Function Calling bietet außerdem keine native Unterstützung für mehrstufige Funktionsketten. Wenn die Ausgabe einer Funktion in eine andere eingespeist werden muss, musst du diese Orchestrierung selbst übernehmen.
MCP (Model Context Protocol): Der universelle Übersetzer für KI und Tools
MCP (Model Context Protocol) adressiert genau diese Skalierungsprobleme. Unterstützt von Anthropic und mit wachsender Unterstützung über Modelle wie Claude, GPT, Llama und andere hinweg, führt MCP eine standardisierte Methode ein, mit der LLMs mit externen Tools und Datenquellen interagieren können.
Wie MCP funktioniert
Stell dir MCP als den „USB-Standard für KI-Tools“ vor — eine universelle Schnittstelle, die Kompatibilität gewährleistet:
Tools bewerben ihre Fähigkeiten in einem standardisierten Format, das verfügbare Aktionen, erforderliche Eingaben und erwartete Ausgaben beschreibt
KI-Modelle lesen diese Beschreibungen und können automatisch verstehen, wie die Tools zu verwenden sind
Anwendungen integrieren einmal und gewinnen Kompatibilität im gesamten KI-Ökosystem
MCP verwandelt das chaotische M×N-Integrationsproblem in ein handhabbareres M+N-Problem.
Die MCP-Architektur
MCP verwendet ein Client-Server-Modell mit vier Schlüsselkomponenten:
Figure 2- The MCP architecture (Credit @Anthropic)
Abbildung 2: Die MCP-Architektur (Credit @Anthropic)
MCP-Hosts: Die Anwendungen, in denen Benutzer mit KI interagieren (wie Claude Desktop oder KI-erweiterte Code-Editoren)
MCP-Clients: Die Konnektoren, die die Kommunikation zwischen Hosts und Servern verwalten
MCP-Server: Tool-Implementierungen, die Funktionalität über den MCP-Standard bereitstellen
Datenquellen: Die zugrunde liegenden Dateien, Datenbanken, APIs und Dienste, die Informationen bereitstellen
Wenn Function Calling so ist, als müsste man mit verschiedenen Köchen in mehreren Sprachen sprechen, ist MCP wie ein universeller Übersetzer in der Küche. Definiere deine Tools einmal, und jedes MCP-kompatible Modell kann sie ohne benutzerdefinierten Code nutzen. Das reduziert die Grenzkosten für das Hinzufügen neuer Modelle oder Tools zu deiner Anwendung drastisch. Als jemand, der sich mit Integrationskopfschmerzen herumgeschlagen hat, ist das Musik in meinen Ohren.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): Der Teamkoordinator für KI-Agenten
Während Function Calling und MCP sich auf die Modell-zu-Tool-Interaktion konzentrieren, geht A2A (Agent-to-Agent Protocol), eingeführt von Google, eine andere Herausforderung an: Wie bringen wir mehrere spezialisierte Agenten dazu, effektiv zusammenzuarbeiten?
Wenn KI-Agentenarchitekturen komplexer werden, wird schnell klar, dass kein einzelner Agent alles übernehmen sollte. Du könntest einen Agenten haben, der auf Dokumentenzusammenfassungen spezialisiert ist, einen anderen für Datenbankabfragen und einen weiteren für Benutzerinteraktion.
A2A definiert ein schlankes, offenes Protokoll, das verschiedenen Agenten ermöglicht:
einander zu entdecken und ihre Fähigkeiten zu bewerben,
Aufgaben dynamisch an den am besten geeigneten Agenten zu delegieren,
Fortschritte zu koordinieren und Echtzeit-Updates sicher zu teilen.
Figure 3- How A2A works (credit @Google)
Abbildung 3: Wie A2A funktioniert (Credit @Google)
A2A erleichtert die Kommunikation zwischen einem „Client“-Agenten, der Aufgaben verwaltet, und einem „Remote“-Agenten, der sie ausführt. Wenn Function Calling einem Agenten Zugriff auf Tools gibt, ermöglicht A2A Agenten, effektive Teams zu bilden.
Betrachte die Einstellung eines Softwareingenieurs: Ein Hiring Manager könnte seinen Agenten beauftragen, Kandidaten zu finden, die bestimmten Kriterien entsprechen. Dieser Agent arbeitet dann mit spezialisierten Agenten zusammen, um Kandidaten zu finden, Vorstellungsgespräche zu planen und Hintergrundprüfungen zu erleichtern — alles über eine einheitliche Schnittstelle.
Kurzer Vergleich: Function Calling vs MCP vs A2A
Es ist verlockend, diese Protokolle als Konkurrenten zu sehen, aber tatsächlich lösen sie unterschiedliche Teile des Puzzles des Agenten-Ökosystems:
Function Calling verbindet Modelle mit einzelnen Tools (begrenzt, aber einfach)
MCP standardisiert den Tool-Zugriff über verschiedene Modelle hinweg (skalierbarer)
A2A ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen unabhängigen Agenten (übergeordnete Orchestrierung)
| Function Calling | MCP | A2A | |
|---|---|---|---|
| Was es löst | Modell → API-Aufrufe | Modell → Tool-Zugriff, standardisiert | Agent → Agent-Zusammenarbeit |
| Gut geeignet für | Einfache Echtzeitabfragen | Skalierbare Tool-Ökosysteme | Verteilte Multi-Agenten-Workflows |
| Schwachstellen | Kein Standard, unübersichtliche Multi-Modell-Unterstützung | Server müssen eingerichtet werden | Noch in den Anfängen, begrenzte Unterstützung |
| Analogie aus der Praxis | Deinem KI-System beibringen, Telefonate zu führen | Jede intelligente App kann problemlos auf jede Datenbank/API zugreifen | Bot-Teams, die wie Kollegen zusammenarbeiten |
Architektonisch betrachtet beantwortet MCP die Frage „Welche Tools kann mein Agent verwenden?“, während A2A „Wie können meine Agenten zusammenarbeiten?“ behandelt.
Das ähnelt der Art und Weise, wie wir komplexe Software strukturieren: einzelne Komponenten mit klar definierten Schnittstellen, die zu größeren Systemen zusammengesetzt werden. Ein effektives Agenten-Ökosystem benötigt sowohl Tool-Schnittstellen (Function Calling/MCP) als auch Kommunikation zwischen Agenten (A2A).
Was das für Entwickler bedeutet
Was solltest du also als Entwickler, der mit KI arbeitet, mit diesen konkurrierenden Standards tun?
Für einfache Anwendungen: Function Calling bleibt der schnellste Weg, deiner LLM-Anwendung Tool-Nutzung hinzuzufügen, insbesondere wenn du nur einen Modellanbieter verwendest.
Für modellübergreifende Kompatibilität: Ziehe die Einführung von MCP in Betracht, das dir eine breitere Modellunterstützung bietet, ohne Integrationsarbeit zu duplizieren.
Für komplexe Multi-Agenten-Systeme: Behalte A2A im Auge, das entscheidend werden könnte, wenn Agenten-Ökosysteme reifer werden.
Der kluge Ansatz könnte darin bestehen, diese Methoden zu schichten: Function Calling für schnelles Prototyping verwenden, aber MCP-Adapter für bessere Skalierbarkeit implementieren, mit A2A-Orchestrierung für Multi-Agenten-Workflows.
Der Weg nach vorn
Die Diskussion darüber, was einen „KI-Agenten“ ausmacht, entwickelt sich noch weiter — manchmal wird sie sogar zwischen Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und LangChain geführt.
Doch unabhängig von Definitionen ist eines klar: Standards wie Function Calling, MCP und A2A legen das Fundament für die nächste Generation von KI-Anwendungen.
Für Entwickler ist das frühe Verständnis dieser Muster eine Investition darin, die eigene Arbeit zukunftssicher zu machen. So kommen wir von Spielzeug-Demos zu produktionsreifen Systemen — solchen, die echte Probleme in großem Maßstab lösen. Das Agenten-Ökosystem entwickelt sich rasant, und wer jetzt auf diesen Protokollen aufbaut, positioniert seine Anwendungen für das, was als Nächstes kommt.
Was denkst du? Welche Protokolle verwendest du in deinen KI-Projekten? Setzt du darauf, dass sich ein Standard durchsetzt, oder bereitest du dich auf eine Zukunft mit mehreren Protokollen vor?
Weitere Ressourcen
So verwendest du Function Calling mit Ollama, Llama3 und Milvus - Zilliz blog
So verwendest du den Anthropic MCP Server mit Milvus - Zilliz blog
Was sind KI-Agenten? Warum streitet LangChain mit OpenAI? - Zilliz blog
Top 10 KI-Agenten, die man 2025 im Blick behalten sollte 🚀 - Zilliz blog
Wie VectorDBs intelligente KI-Agenten antreiben - Zilliz-Blog
Weiterlesen
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
Milvus WebUI: A Visual Management Tool for Your Vector Database
Explore Milvus WebUI to monitor, manage, and optimize your vector database with real-time insights, performance tracking, and system health monitoring.