Великая гонка протоколов ИИ-агентов: Function Calling против MCP против A2A
Если вы в последнее время следите за миром AI-разработки, вы, вероятно, заметили кое-что: теперь все говорят об AI Agents — не просто умных чатботах, а полноценных автономных программах, которые могут использовать инструменты, вызывать API и даже сотрудничать друг с другом. У LangChain и OpenAI даже были дебаты по поводу определения “AI Agents.”
Но как только вы начинаете строить серьезные системы AI Agent, вас настигает одна большая головная боль: нет понятного, универсального способа, с помощью которого Agents могли бы работать с инструментами — или друг с другом.
Сейчас три основных подхода конкурируют за то, чтобы определить будущее архитектуры AI-агентов:
Function Calling: новаторский подход OpenAI — обучение LLM выполнению API-вызовов, как это делают младшие разработчики
MCP (Model Context Protocol): попытка Anthropic создать стандартный интерфейс набора инструментов для разных моделей и сервисов.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): совершенно новая спецификация Google, позволяющая разным Agents общаться друг с другом и работать как команда.
Каждый крупный игрок в AI — OpenAI, Anthropic, Google — тихо делает ставку на то, что тот, кто определит эти стандарты, сформирует будущую экосистему агентов.
Для разработчиков, создающих что-то большее, чем базовые чатботы, понимание этих протоколов — это не просто способ быть в курсе, а возможность избежать болезненных переписываний кода в будущем.
Вот что мы рассмотрим в этом посте:
Что такое Function Calling Почему он сделал использование инструментов возможным — и почему этого недостаточно.
Как MCP пытается исправить этот хаос, создавая настоящий протокол для инструментов и моделей.
Что добавляет A2A, заставляя Agents работать вместе как команды, а не как одиночки.
Как вам на самом деле стоит думать об их использовании (не тратя время на погоню за хайпом).
Function Calling: первопроходец с растущими проблемами
Function Calling, популяризированный OpenAI и теперь принятый Meta, Google и другими, стал первым массовым подходом к соединению LLM с внешними инструментами. Представьте это как обучение вашей LLM писать API-вызовы на основе запросов на естественном языке.
Рисунок 1- Рабочий процесс function calling (Credit @Google Cloud)
Рисунок 1: Рабочий процесс function calling (Credit @Google Cloud)
Рабочий процесс прост:
Пользователь задает вопрос ("Какая погода в Сиэтле?")
LLM понимает, что ей нужны внешние данные
Она выбирает подходящую функцию из вашего заранее заданного списка
Она форматирует параметры в соответствии с JSON Schema: 5
{
"location": "Seattle",
"unit": "celsius"
}
Ваше приложение выполняет фактический API-вызов
LLM включает возвращенные данные в свой ответ
Для разработчиков Function Calling ощущается как передача вашему AI кулинарной книги с рецептами API, которым он может следовать. Для простых приложений с одной моделью это почти plug-and-play. Чтобы узнать больше о том, как использовать function calling для создания приложений, ознакомьтесь со следующими статьями:
Но при масштабировании есть существенный недостаток: нет согласованности между моделями. Каждый поставщик LLM реализует function calling по-своему. Хотите поддерживать и Claude, и GPT? Вам придется поддерживать отдельные определения функций и обрабатывать разные форматы ответов.
Это как если бы вам приходилось переписывать заказ в ресторане на другом языке для каждого шеф-повара на кухне. Эта проблема M×N быстро становится неуправляемой по мере добавления новых моделей и инструментов.
Function Calling также не имеет встроенной поддержки многошаговых цепочек функций. Если вывод одной функции должен передаваться в другую, вам приходится самостоятельно управлять этой оркестрацией.
MCP (Model Context Protocol): Универсальный переводчик для ИИ и инструментов
MCP (Model Context Protocol) решает именно эти проблемы масштабирования. Поддерживаемый Anthropic и получающий поддержку в таких моделях, как Claude, GPT, Llama и других, MCP вводит стандартизированный способ взаимодействия LLM с внешними инструментами и источниками данных.
Как работает MCP
Думайте о MCP как о "USB-стандарте для инструментов ИИ" — универсальном интерфейсе, который обеспечивает совместимость:
Инструменты объявляют о своих возможностях с использованием стандартизированного формата, описывая доступные действия, необходимые входные данные и ожидаемые выходные данные
Модели ИИ читают эти описания и могут автоматически понимать, как использовать инструменты
Приложения интегрируются один раз и получают совместимость во всей экосистеме ИИ
MCP превращает запутанную проблему интеграции M×N в более управляемую проблему M+N.
Архитектура MCP
MCP использует клиент-серверную модель с четырьмя ключевыми компонентами:
Рисунок 2- Архитектура MCP (Credit @Anthropic)
Рисунок 2: Архитектура MCP (Credit @Anthropic)
MCP Hosts: Приложения, в которых пользователи взаимодействуют с ИИ (например, Claude Desktop или редакторы кода с ИИ-возможностями)
MCP Clients: Коннекторы, которые управляют коммуникацией между хостами и серверами
MCP Servers: Реализации инструментов, предоставляющие функциональность через стандарт MCP
Data Sources: Базовые файлы, базы данных, API и сервисы, которые предоставляют информацию
Если Function Calling похож на необходимость говорить на разных языках с разными поварами, MCP похож на универсального переводчика на кухне. Определите свои инструменты один раз, и любая MCP-совместимая модель сможет использовать их без кастомного кода. Это резко снижает предельную стоимость добавления новых моделей или инструментов в ваше приложение. Для человека, который сталкивался с головной болью интеграций, это музыка для моих ушей.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): Координатор команды для ИИ-агентов
В то время как Function Calling и MCP сосредоточены на взаимодействии модели с инструментом, A2A (Agent-to-Agent Protocol), представленный Google, решает другую задачу: Как заставить нескольких специализированных агентов эффективно сотрудничать?
По мере того как архитектуры ИИ-агентов становятся сложнее, быстро становится ясно, что ни один отдельный агент не должен заниматься всем. У вас может быть один агент, специализирующийся на суммаризации документов, другой — на запросах к базам данных, и еще один — на взаимодействии с пользователем.
A2A определяет легковесный открытый протокол, который позволяет разным агентам:
Находить друг друга и объявлять о своих возможностях,
Делегировать задачи динамически наиболее подходящему агенту,
Координировать ход выполнения и безопасно делиться обновлениями в реальном времени.
Рисунок 3- Как работает A2A (credit @Google)
Рисунок 3: Как работает A2A (credit @Google)
A2A облегчает коммуникацию между агентом-"клиентом", который управляет задачами, и "удаленным" агентом, который их выполняет. Если Function Calling дает агенту доступ к инструментам, A2A позволяет агентам формировать эффективные команды.
Представьте найм инженера-программиста: менеджер по найму может поручить своему агенту найти кандидатов, соответствующих конкретным критериям. Затем этот агент сотрудничает со специализированными агентами, чтобы находить кандидатов, планировать собеседования и помогать с проверками биографии — все через единый интерфейс.
Краткое сравнение: Function Calling vs MCP vs A2A
Есть соблазн рассматривать эти протоколы как конкурентов, но на самом деле они решают разные части головоломки экосистемы агентов:
Function Calling соединяет модели с отдельными инструментами (ограниченно, но просто)
MCP стандартизирует доступ к инструментам для разных моделей (более масштабируемо)
A2A обеспечивает сотрудничество между независимыми агентами (оркестрация более высокого уровня)
| Function Calling | MCP | A2A | |
|---|---|---|---|
| Что решает | Модель → вызовы API | Модель → доступ к инструментам, стандартизированный | Агент → сотрудничество агентов |
| Подходит для | Простые запросы в реальном времени | Масштабируемые экосистемы инструментов | Распределенные многоагентные рабочие процессы |
| Болевые точки | Нет стандарта, сложная поддержка нескольких моделей | Нужно настраивать серверы | Всё еще ранняя стадия, ограниченная поддержка |
| Аналогия из жизни | Научить ваш ИИ совершать телефонные звонки | Любое умное приложение легко получает доступ к любой базе данных/API | Команды ботов работают вместе, как коллеги |
В архитектурном смысле MCP отвечает на вопрос "какие инструменты может использовать мой агент?", тогда как A2A занимается вопросом "как мои агенты могут работать вместе?"
Это похоже на то, как мы структурируем сложное ПО: отдельные компоненты с четко определенными интерфейсами, объединенные в более крупные системы. Эффективной экосистеме агентов нужны как интерфейсы инструментов (Function Calling/MCP), так и межагентная коммуникация (A2A).
Что это означает для разработчиков
Итак, что вам, как разработчику, создающему решения с ИИ, делать с этими конкурирующими стандартами?
Для простых приложений: Function Calling остается самым быстрым способом добавить использование инструментов в ваше LLM-приложение, особенно если вы используете только одного поставщика моделей.
Для совместимости между моделями: Рассмотрите внедрение MCP, который дает вам более широкую поддержку моделей без дублирования работы по интеграции.
Для сложных многоагентных систем: Следите за A2A, который может стать критически важным по мере созревания экосистем агентов.
Разумным ходом может быть наслоение этих подходов: используйте Function Calling для быстрого прототипирования, но реализуйте адаптеры MCP для лучшей масштабируемости, с оркестрацией A2A для многоагентных рабочих процессов.
Дорога вперед
Разговор о том, что делает "AI Agent" именно агентом, все еще развивается — иногда это даже становится предметом споров между такими компаниями, как OpenAI, Anthropic и LangChain.
Но независимо от определений ясно одно: такие стандарты, как Function Calling, MCP и A2A, закладывают основу для следующего поколения ИИ-приложений.
Для разработчиков раннее понимание этих паттернов — это инвестиция в обеспечение актуальности вашей работы в будущем. Именно так мы переходим от игрушечных демо к готовым к продакшену системам — таким, которые решают реальные проблемы в масштабе. Экосистема агентов быстро развивается, и создание решений на основе этих протоколов уже сейчас означает подготовку ваших приложений к тому, что будет дальше.
Что вы думаете? Какие протоколы вы используете в своих ИИ-проектах? Вы делаете ставку на победу одного стандарта или готовитесь к многопротокольному будущему?
Дополнительные ресурсы
Как использовать Function Calling с Ollama, Llama3 и Milvus - блог Zilliz
Как использовать Anthropic MCP Server с Milvus - блог Zilliz
Что такое AI Agents? Почему LangChain спорит с OpenAI? - блог Zilliz
Топ-10 AI Agents, за которыми стоит следить в 2025 🚀 - блог Zilliz
Как VectorDB обеспечивают работу интеллектуальных ИИ-агентов — блог Zilliz
Читать далее
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.