AIエージェント同士が協調して動く世界が近づいています。GoogleのAgent2Agent（A2A）プロトコルがLinux Foundationに移管され、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）と役割が明確に分かれ始めました。これが何を意味するのか、エンジニア視点で整理します。
二つのプロトコル、二つの役割
シンプルに言うと：
- MCP（Anthropic）= エージェントとデータソース・ツールを繋ぐ（縦の接続）
- A2A（Google）= エージェントと別のエージェントを繋ぐ（横の接続）
競合ではなく補完関係。これが今回のLinux Foundation移管でより明確になりました。標準化団体が管理することで、特定企業のロックインを避け、幅広い採用が期待できます。
なぜ標準プロトコルが必要なのか
今のAIエージェントは基本的に「単独で動く」前提で作られています。でも現実の業務では、
- 価格見積もりエージェントが在庫確認エージェントに問い合わせる
- コードレビューエージェントがテスト実行エージェントに指示を出す
- カスタマーサポートエージェントが注文管理エージェントと連携する
こうしたエージェント間の連携が標準化されないと、毎回独自のAPI統合を書く必要があります。A2Aはこれを解決する共通言語です。
自動車のE&Eアーキテクチャと似ている
ここで面白い類似点があります。自動車のE&E（電子・電気）アーキテクチャも、ECU間通信の標準化（CAN、LIN、Ethernet）が進んできました。各ECUが独自プロトコルで通信していた時代から、標準バスで繋がる時代へ。
AIエージェントも同じフェーズに入っています。独自統合の乱立期 → 標準プロトコルによる統一期。A2AとMCPがその「CANバス」的な役割を担おうとしているわけです。
開発者への影響
- ツール作る人 → MCP対応でclaude.ai、Cursor等から即座に使える
- エージェント作る人 → A2A対応で他のエージェントと協調可能に
- 両対応 → データにもエージェントにも繋がる「フルスタックエージェント」に
まとめ
A2AのLinux Foundation移管は小さなニュースに見えますが、エージェントAIの相互接続性が本格的に標準化される重要な一歩です。MCPが既にデファクトになりつつあるデータ接続レイヤーに、A2Aがエージェント間通信のレイヤーを补完する。
2025年下半期は、この二つのプロトコルに対応したエージェントが続々登場するはずです。要注目ですね。