Phân tích Chuyên sâu về Giao thức A2A (Agent-To-Agent) và MCP (Model Context Protocol) trong Hệ sinh thái AI Hiện đại

Tóm tắt: Báo cáo này cung cấp một phân tích chuyên sâu và toàn diện về hai giao thức quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng: Giao thức Agent-to-Agent (A2A) của Google và Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic. Báo cáo đi sâu vào các khái niệm cơ bản, kiến trúc kỹ thuật, so sánh chi tiết về điểm giống và khác nhau, phân tích SWOT, các trường hợp nghiên cứu ứng dụng tối ưu, đánh giá hiện trạng áp dụng và triển vọng phát triển tương lai của từng giao thức. Mục tiêu là cung cấp một cái nhìn rõ ràng về vai trò, tiềm năng và những thách thức của A2A và MCP trong việc định hình thế hệ tiếp theo của các hệ thống AI tương tác và cộng tác.

Phần 1: Giới thiệu Tổng quan

Trong bối cảnh Trí tuệ Nhân tạo (AI) ngày càng phức tạp và được ứng dụng rộng rãi, nhu cầu về các phương thức tương tác và cộng tác hiệu quả giữa các thành phần AI trở nên cấp thiết. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các agent AI, dù mạnh mẽ, thường hoạt động như những thực thể độc lập hoặc có khả năng tương tác hạn chế. Để khai thác tối đa tiềm năng của AI, đặc biệt là trong các ứng dụng doanh nghiệp và các hệ thống phức tạp, việc chuẩn hóa cách các agent AI giao tiếp với nhau và với các công cụ, dữ liệu bên ngoài là vô cùng quan trọng.

Hai giao thức mở gần đây đã thu hút sự chú ý lớn từ cộng đồng AI là Giao thức Agent-to-Agent (A2A) do Google khởi xướng và Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP – Model Context Protocol) do Anthropic giới thiệu. A2A tập trung vào việc cho phép các agent AI tự trị, được xây dựng trên các nền tảng khác nhau, có thể khám phá, giao tiếp và cộng tác với nhau một cách an toàn và hiệu quả.¹ Ngược lại, MCP nhằm mục đích chuẩn hóa cách các ứng dụng AI (đặc biệt là LLM) tương tác với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài, hoạt động như một “cổng kết nối USB-C” cho AI.¹

Báo cáo này sẽ tiến hành một phân tích chuyên sâu về A2A và MCP, bao gồm:

• Khái niệm cơ bản: Định nghĩa, mục tiêu và các thành phần cốt lõi của từng giao thức.
• So sánh chi tiết: Điểm tương đồng, khác biệt, phân tích SWOT dựa trên các tiêu chí cơ bản và các trường hợp nghiên cứu nên áp dụng.
• Đánh giá hiện trạng và triển vọng tương lai: Mức độ chấp nhận hiện tại, các thách thức và hướng phát triển tiềm năng của cả hai giao thức.

Mục tiêu của báo cáo là cung cấp một cái nhìn toàn diện và sâu sắc, giúp các nhà phát triển, kiến trúc sư hệ thống và các nhà hoạch định chiến lược hiểu rõ hơn về vai trò và tiềm năng của A2A và MCP trong việc xây dựng các hệ thống AI thế hệ tiếp theo – những hệ thống thông minh hơn, linh hoạt hơn và có khả năng cộng tác ở quy mô lớn.

https://youtu.be/KS_CppIwkMs

Phần 2: Khái niệm Cơ bản và Kiến trúc Kỹ thuật

Để hiểu rõ về A2A và MCP, cần phải nắm vững các khái niệm nền tảng và cấu trúc kiến trúc của từng giao thức.

• 2.1. Giao thức Agent-to-Agent (A2A)
• 2.1.1. Định nghĩa và Mục tiêu (Definition and Objectives)
  Giao thức Agent-to-Agent (A2A) là một tiêu chuẩn mở được Google giới thiệu vào tháng 4 năm 2025, được thiết kế để cho phép các ứng dụng agent AI, được xây dựng trên các framework đa dạng bởi các công ty khác nhau và chạy trên các máy chủ riêng biệt, có thể giao tiếp và cộng tác hiệu quả với nhau như những agent, chứ không chỉ đơn thuần là công cụ.1 Mục tiêu cốt lõi của A2A là cung cấp một “ngôn ngữ chung” cho các agent, thúc đẩy một hệ sinh thái AI kết nối hơn, mạnh mẽ hơn và đổi mới hơn.2
  Các mục tiêu chính của A2A bao gồm 6:

• Khả năng tương tác (Interoperability): Kết nối khoảng cách giao tiếp giữa các hệ thống agent khác biệt.
• Hợp tác (Collaboration): Cho phép các agent ủy thác nhiệm vụ, trao đổi ngữ cảnh và làm việc cùng nhau để giải quyết các yêu cầu phức tạp của người dùng.
• Khám phá (Discovery): Cho phép các agent tự động tìm và hiểu khả năng của các agent khác.
• Linh hoạt (Flexibility): Hỗ trợ nhiều chế độ tương tác bao gồm yêu cầu/phản hồi đồng bộ, streaming cho cập nhật thời gian thực và thông báo đẩy không đồng bộ cho các tác vụ chạy dài.
• Bảo mật (Security): Tạo điều kiện cho các mẫu giao tiếp an toàn phù hợp với môi trường doanh nghiệp, dựa trên các thực tiễn bảo mật web tiêu chuẩn. Một nguyên tắc quan trọng của A2A là các agent thường “không rõ ràng” (opaque) – chúng không chia sẻ bộ nhớ trong, công cụ hoặc quyền truy cập tài nguyên trực tiếp với nhau, mà hợp tác dựa trên các khả năng đã khai báo và thông tin trao đổi.² Điều này phù hợp tự nhiên với các mô hình bảo mật client/server tiêu chuẩn.⁷
• 2.1.2. Các Thành phần Cốt lõi và Kiến trúc (Core Components and Architecture)
  Kiến trúc A2A xoay quanh mô hình giao tiếp client-agent từ xa, với hai loại agent chính: client agent (khởi tạo tác vụ) và remote agent (xử lý tác vụ).1
  Các thành phần chính bao gồm:

• Agent Card: Một tệp siêu dữ liệu JSON được chuẩn hóa (thường đặt tại /.well-known/agent.json) do A2A Server công bố, mô tả danh tính, khả năng, kỹ năng, điểm cuối dịch vụ và yêu cầu xác thực của agent.¹ Đây là “danh thiếp kỹ thuật số” của agent, cho phép các agent khác khám phá và hiểu cách tương tác.⁵
• A2A Client (Client Agent): Agent khởi tạo yêu cầu, tìm kiếm remote agent phù hợp thông qua khám phá năng lực (Agent Card), tạo và gửi yêu cầu tác vụ.¹
• A2A Server (Remote Agent): Agent hoặc hệ thống agent cung cấp một điểm cuối HTTP tuân thủ A2A, xử lý các tác vụ và cung cấp phản hồi.¹
• Task (Tác vụ): Đơn vị công việc cơ bản được quản lý bởi A2A, được xác định bằng một ID duy nhất. Tác vụ có trạng thái và tiến triển qua một vòng đời xác định (ví dụ: đã gửi, đang xử lý, yêu cầu đầu vào, hoàn thành, thất bại, đã hủy).¹
• Message (Thông điệp): Một lượt giao tiếp trong một Tác vụ, có vai trò (“user” hoặc “agent”) và chứa một hoặc nhiều Phần (Part).¹ Thông điệp có thể bao gồm suy nghĩ của agent, ngữ cảnh người dùng, hướng dẫn, lỗi, trạng thái hoặc siêu dữ liệu.¹¹
• Part (Phần): Một mẩu nội dung hoàn chỉnh được trao đổi giữa client và remote agent, là một phần của Thông điệp hoặc Hiện vật. Mỗi Phần có kiểu nội dung (ví dụ: text, image, JSON data) và siêu dữ liệu riêng, cho phép hợp tác phong phú.¹
• Artifact (Hiện vật): Kết quả cuối cùng của một Tác vụ do remote agent tạo ra. Hiện vật là bất biến, có thể được đặt tên và có thể có nhiều phần.⁶ Ví dụ, tác vụ “tạo một trang web” có thể tạo ra các hiện vật HTML và hình ảnh riêng biệt.¹¹
• Push Notifications (Thông báo Đẩy): Hỗ trợ cơ chế thông báo an toàn cho phép agent thông báo cho client về một bản cập nhật ngoài một phiên kết nối đang hoạt động, thông qua một PushNotificationService.⁶ Điều này rất quan trọng cho các tác vụ chạy dài hoặc các kịch bản bị ngắt kết nối.

Giao thức A2A sử dụng HTTP(S) làm lớp vận chuyển chính và JSON-RPC 2.0 làm định dạng tải trọng cho tất cả các yêu cầu và phản hồi (ngoại trừ luồng SSE).¹ Server-Sent Events (SSE) được sử dụng cho các cập nhật thời gian thực, gia tăng cho các tác vụ (thay đổi trạng thái, các phần nhỏ của hiện vật).¹

• 2.1.3. Luồng Giao tiếp và Quản lý Tác vụ (Communication Flow and Task Management)
  Luồng giao tiếp điển hình trong A2A diễn ra như sau 8:

1. Khám phá (Discovery): Client agent tìm nạp Agent Card của target agent (từ /.well-known/agent.json qua HTTPS) để tìm hiểu về khả năng, điểm cuối và yêu cầu xác thực của nó.
2. Khởi tạo (Initiation): Sau khi xác thực (sử dụng phương thức được chỉ định trong Agent Card), client gửi một yêu cầu JSON-RPC qua HTTPS đến a2aEndpointUrl của server bằng một trong các phương thức như tasks.send (cho tác vụ đồng bộ hoặc không cần streaming ngay) hoặc tasks.sendSubscribe (cho tác vụ chạy dài cần cập nhật streaming qua SSE).
3. Xử lý Tác vụ: Remote agent xử lý yêu cầu. Nó có thể hoàn thành yêu cầu ngay lập tức, lên lịch công việc cho sau này, từ chối yêu cầu, đàm phán một phương thức khác, yêu cầu client thêm thông tin, hoặc ủy thác cho các agent và hệ thống khác.¹¹
4. Trao đổi Thông điệp và Hiện vật: Client và remote agent trao đổi Thông điệp trong một Tác vụ. Remote agent tạo ra kết quả dưới dạng Hiện vật.¹¹
5. Cập nhật Trạng thái và Thông báo: Đối với các tác vụ chạy dài, client có thể thăm dò agent để lấy trạng thái mới nhất, hoặc agent có thể đẩy thông báo đến client qua SSE (nếu được kết nối) hoặc một dịch vụ thông báo bên ngoài.¹¹
6. Hoàn thành Tác vụ: Khi tác vụ hoàn thành, remote agent gửi Hiện vật cuối cùng cho client. Client có thể yêu cầu thêm thông tin hoặc thay đổi trong ngữ cảnh của cùng Tác vụ đó (ví dụ: client: “vẽ một con thỏ”, agent: “<hình ảnh>”, client: “làm cho nó màu đỏ”).¹¹

Quản lý tác vụ là nền tảng của A2A, với các tác vụ di chuyển qua các trạng thái vòng đời cụ thể, tạo ra đầu ra và quản lý các lỗi tiềm ẩn.⁸

• 2.1.4. Bảo mật trong A2A (Security in A2A)
  A2A được thiết kế với các yêu cầu doanh nghiệp làm cốt lõi, tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có và các phương pháp hay nhất được áp dụng rộng rãi về bảo mật, giám sát, quản trị và quản lý danh tính.7

• Bảo mật Tầng Vận chuyển (TLS): Tất cả giao tiếp A2A trong môi trường sản xuất PHẢI diễn ra qua HTTPS, sử dụng các phiên bản TLS hiện đại (khuyến nghị TLS 1.2 trở lên) với các bộ mật mã mạnh.⁷ Client NÊN xác minh danh tính của A2A Server bằng cách xác thực chứng chỉ TLS của nó.⁷
• Xác thực (Authentication): A2A ủy thác xác thực cho các cơ chế web tiêu chuẩn, chủ yếu dựa vào các header HTTP. Yêu cầu xác thực được A2A Server quảng bá trong Agent Card của nó (ví dụ: “Bearer”, “OAuth2”, “ApiKey”).¹ Client chịu trách nhiệm lấy thông tin xác thực cần thiết (ví dụ: token OAuth 2.0, API key) thông qua các quy trình bên ngoài giao thức A2A.⁷ Thông tin xác thực PHẢI được truyền trong các header HTTP tiêu chuẩn. A2A Server PHẢI xác thực mọi yêu cầu đến.⁷
• Ủy quyền (Authorization): Được triển khai thông qua kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC), đảm bảo chỉ các agent có thông tin xác thực và quyền phù hợp mới có thể tham gia vào các luồng công việc quan trọng hoặc truy cập dữ liệu được bảo vệ.¹
• Mã hóa Dữ liệu: Là một yêu cầu đối với tất cả thông tin nhạy cảm được trao đổi.⁸
• Giới hạn Tỷ lệ (Rate Limiting): Để ngăn chặn lạm dụng tài nguyên và bảo vệ chống lại các cuộc tấn công, A2A sử dụng các chiến lược giới hạn tỷ lệ khác nhau như thuật toán token bucket, leaky bucket và rolling window.⁸
• Tính không rõ ràng của Agent (Agent Opacity): Các agent hợp tác mà không cần chia sẻ trạng thái nội bộ, bộ nhớ hoặc công cụ, giúp tăng cường bảo mật và bảo vệ sở hữu trí tuệ.²
• 2.2. Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP – Model Context Protocol)

• 2.2.1. Định nghĩa và Mục tiêu (Definition and Objectives)
  Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) là một tiêu chuẩn mở được Anthropic giới thiệu vào cuối năm 2024, cung cấp một phương pháp phổ quát để kết nối các trợ lý AI với các nguồn dữ liệu và hệ thống bên ngoài.14 MCP được thiết kế để giải quyết vấn đề phức tạp của việc kết nối nhiều mô hình AI với vô số nguồn dữ liệu và công cụ – một vấn đề tồn tại lâu dài cho các doanh nghiệp và nhà phát triển, thường được gọi là “vấn đề tích hợp M×N”.14 Thay vì xây dựng các trình kết nối riêng lẻ cho mọi sự kết hợp, MCP cung cấp một giao thức được chuẩn hóa cho phép bất kỳ ứng dụng AI nào (như Claude Desktop hoặc IDE) giao tiếp với bất kỳ nguồn dữ liệu hoặc dịch vụ tuân thủ nào.14
  MCP hoạt động như một “cổng USB-C cho AI”, cho phép tích hợp liền mạch giữa các mô hình ngôn ngữ và các hệ thống bên ngoài, từ các nền tảng đám mây như GitHub và Slack đến cơ sở dữ liệu doanh nghiệp và tệp cục bộ.3
• 2.2.2. Các Thành phần Cốt lõi và Kiến trúc (Core Components and Architecture)
  MCP tuân theo kiến trúc client-server, lấy cảm hứng một phần từ Giao thức Máy chủ Ngôn ngữ (LSP) 17, và bao gồm ba khối xây dựng cốt lõi 1:

• Host (Máy chủ lưu trữ): Là các ứng dụng trung tâm do AI cung cấp năng lượng (như Claude Desktop hoặc Cursor IDE) mà người dùng tương tác trực tiếp.¹⁴ Host khởi tạo kết nối đến một hoặc nhiều MCP server, quản lý vòng đời và chính sách bảo mật (ví dụ: quyền, ủy quyền người dùng, yêu cầu chấp thuận).¹⁵
• Client (Máy khách): Hoạt động như các trung gian bên trong host, duy trì các kết nối 1:1 riêng lẻ giữa ứng dụng host và MCP server.¹⁴ Client chuyển đổi yêu cầu của người dùng thành định dạng có cấu trúc mà giao thức mở có thể xử lý, quản lý phiên, xử lý lỗi và đảm bảo phản hồi phù hợp.¹⁹
• Server (Máy chủ cung cấp): Là các dịch vụ hoặc chương trình nhẹ bên ngoài cung cấp ngữ cảnh, công cụ và lời nhắc cho client.¹⁴ Server có thể là các kho lưu trữ GitHub, các dịch vụ như Slack, Docker, hoặc các kết nối đến cơ sở dữ liệu và API.¹⁷

MCP tổ chức các tương tác thành ba nguyên thủy được chuẩn hóa ¹⁴:

• Tools (Công cụ): Các hàm có thể thực thi (ví dụ: lệnh gọi API, truy vấn cơ sở dữ liệu, tính toán) có thể gây ra hiệu ứng phụ.
• Resources (Tài nguyên): Các luồng dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: tệp, nhật ký, phản hồi API, truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu) mà LLM có thể truy cập mà không thực hiện các tính toán có thể hành động.
• Prompts (Lời nhắc): Các mẫu hướng dẫn có thể tái sử dụng cho các quy trình công việc phổ biến giữa LLM và server.
• 2.2.3. Luồng Giao tiếp và Quản lý Ngữ cảnh (Communication Flow and Context Management)
  Quá trình hoạt động của MCP diễn ra như sau 14:

1. Thiết lập Kết nối (Connection Establishment): Một MCP host khởi tạo kết nối đến một hoặc nhiều MCP server.
2. Khám phá Khả năng (Capability Discovery): MCP client truy vấn server để xác định các công cụ, tài nguyên và lời nhắc có sẵn.
3. Khởi tạo (Initialization): Client gửi yêu cầu initialize với phiên bản giao thức và khả năng. Server phản hồi với phiên bản giao thức và khả năng của nó. Client gửi thông báo initialized để xác nhận.²⁰
4. Trao đổi Thông điệp (Message Exchange): Sau khi khởi tạo, client và server có thể gửi yêu cầu (yêu cầu phản hồi) và thông báo (thông điệp một chiều).²⁰
5. Tăng cường Ngữ cảnh (Context Augmentation): Khi người dùng tương tác với mô hình AI, host làm phong phú ngữ cảnh của mô hình bằng thông tin liên quan từ các MCP server được kết nối.
6. Lựa chọn và Thực thi Công cụ (Tool Selection and Execution): Dựa trên truy vấn của người dùng và các công cụ có sẵn, mô hình AI quyết định sử dụng công cụ MCP nào. MCP client sau đó thực thi các công cụ này thông qua server thích hợp.
7. Tạo Phản hồi (Response Generation): Mô hình AI kết hợp kết quả từ các MCP server vào phản hồi của mình.

MCP hỗ trợ quản lý ngữ cảnh có cấu trúc, cho phép các mô hình AI duy trì nhận thức về các tương tác trước đó và thông tin liên quan, dẫn đến các phản hồi mạch lạc và phù hợp hơn theo thời gian.¹⁴

• 2.2.4. Lớp Vận chuyển và Định dạng Thông điệp (Transport Layer and Message Format)
  MCP hỗ trợ nhiều cơ chế vận chuyển 17:

• Stdio transport (Vận chuyển qua Standard Input/Output): Sử dụng đầu vào/đầu ra tiêu chuẩn để giao tiếp. Lý tưởng cho các quy trình cục bộ, giao tiếp trên cùng một máy.
• HTTP với SSE transport (Vận chuyển qua HTTP với Server-Sent Events): Sử dụng Server-Sent Events cho các thông điệp từ server đến client và HTTP POST cho các thông điệp từ client đến server. Phù hợp cho các kịch bản từ xa yêu cầu khả năng tương thích HTTP.

Tất cả các thông điệp MCP được truyền ở định dạng JSON-RPC 2.0.¹⁵ Các loại thông điệp chính bao gồm ¹⁹:

• Requests (Yêu cầu): Mong đợi một phản hồi từ phía bên kia.
• Results (Kết quả): Phản hồi thành công cho các yêu cầu.
• Errors (Lỗi): Cho biết một yêu cầu đã thất bại, với các mã lỗi được chuẩn hóa (ví dụ: ParseError, InvalidRequest, MethodNotFound).
• Notifications (Thông báo): Thông điệp một chiều không mong đợi phản hồi.
• 2.2.5. Bảo mật trong MCP (Security in MCP)
  MCP ưu tiên quyền riêng tư theo mặc định, yêu cầu sự chấp thuận rõ ràng của người dùng cho mọi quyền truy cập công cụ hoặc tài nguyên.14 Server chạy cục bộ trừ khi được phép sử dụng từ xa một cách rõ ràng.14
  Các cân nhắc bảo mật chính bao gồm 20:

• Xác thực và Ủy quyền: Cần thiết lập xác thực mạnh mẽ giữa tất cả các thành phần (host, client, server). MCP không tự xử lý xác thực điểm cuối mà để lại cho nhà cung cấp tích hợp.²⁶
• Kiểm soát Truy cập: Triển khai kiểm soát truy cập để bảo vệ tài nguyên. Xác thực đường dẫn tài nguyên và giám sát việc sử dụng tài nguyên.
• Xác thực Thông điệp và Vệ sinh Đầu vào/Đầu ra: Xác thực tất cả các thông điệp đến, vệ sinh đầu vào, kiểm tra giới hạn kích thước thông điệp và xác minh định dạng JSON-RPC.
• Bảo vệ Tài nguyên: Giới hạn tỷ lệ yêu cầu để ngăn chặn lạm dụng.
• Xử lý Lỗi An toàn: Không làm rò rỉ thông tin nhạy cảm trong thông báo lỗi. Ghi nhật ký các lỗi liên quan đến bảo mật.
• Ngăn chặn Rủi ro: Các rủi ro tiềm ẩn bao gồm prompt injection, server độc hại, rò rỉ token, và quyền hạn quá rộng có thể dẫn đến việc trích xuất dữ liệu hoặc các hành động trái phép.²⁶

Sự khác biệt cơ bản giữa A2A và MCP nằm ở phạm vi và mục đích. A2A được thiết kế cho sự tương tác và cộng tác giữa các agent, tạo điều kiện cho các hệ thống đa agent phức tạp nơi các agent chuyên biệt làm việc cùng nhau.¹ MCP, ngược lại, tập trung vào việc kết nối một agent với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài, mở rộng khả năng của agent đó bằng cách cho phép nó truy cập và hành động dựa trên thông tin từ thế giới bên ngoài.¹ Chúng hoạt động ở các lớp khác nhau trong kiến trúc hệ thống AI nhưng có thể bổ sung cho nhau một cách mạnh mẽ.⁹

Phần 3: So sánh A2A và MCP

Việc hiểu rõ những điểm tương đồng và khác biệt giữa A2A và MCP là rất quan trọng để xác định vai trò của chúng trong hệ sinh thái AI và cách chúng có thể được sử dụng một cách hiệu quả, riêng lẻ hoặc kết hợp.

• 3.1. Điểm tương đồng (Similarities)

• Mục tiêu Mở rộng Khả năng LLM/Agent: Cả A2A và MCP đều nhằm mục đích mở rộng khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và agent AI vượt ra ngoài các chức năng cơ bản của chúng.¹ Chúng cho phép agent tương tác với một môi trường rộng lớn hơn, dù đó là các agent khác (A2A) hay các công cụ và dữ liệu (MCP).
• Tiêu chuẩn Mở: Cả hai đều là các giao thức mở, được thiết kế để thúc đẩy khả năng tương tác và một hệ sinh thái AI rộng lớn hơn, không bị khóa cứng bởi nhà cung cấp.² Điều này khuyến khích sự chấp nhận rộng rãi và đóng góp từ cộng đồng.
• Kiến trúc Client-Server: Cả hai giao thức đều sử dụng một biến thể của mô hình client-server trong kiến trúc của chúng.⁸ Trong A2A, có client agent và remote agent (server).⁹ Trong MCP, có host (chứa client) và server cung cấp công cụ/dữ liệu.¹⁹
• Sử dụng các Tiêu chuẩn Web Phổ biến:

• A2A xây dựng trên HTTP(S) và JSON-RPC, với việc sử dụng Server-Sent Events (SSE) cho streaming.¹
• MCP cũng sử dụng JSON-RPC và hỗ trợ các lớp vận chuyển như stdio và HTTP với SSE.¹⁹

• Tập trung vào Bảo mật: Cả hai giao thức đều nhấn mạnh tầm quan trọng của bảo mật, mặc dù cách tiếp cận và các khía cạnh cụ thể có thể khác nhau. A2A có các cơ chế xác thực và ủy quyền tích hợp.¹ MCP ưu tiên quyền riêng tư “local-first” và yêu cầu sự chấp thuận của người dùng, nhưng để lại việc triển khai xác thực cụ thể cho các server.¹⁴
• Hỗ trợ Tương tác Phức tạp và Dài hạn: A2A được thiết kế để hỗ trợ các tác vụ chạy dài với các cập nhật trạng thái và thông báo đẩy.¹ MCP, thông qua cấu trúc Tool, Resource, Prompt và các phiên kết nối, cũng có thể hỗ trợ các tương tác phức tạp và duy trì ngữ cảnh.¹⁴
• Khả năng Khám phá Động: A2A có Agent Card để khám phá khả năng của agent.¹ MCP cho phép agent khám phá động các công cụ có sẵn từ server tại thời điểm chạy.¹⁴
• 3.2. Điểm khác biệt (Differences)
  Bảng sau đây tóm tắt các điểm khác biệt chính giữa A2A và MCP:
  Bảng 1: So sánh Chi tiết giữa A2A và MCP

Tiêu chí	A2A (Agent-to-Agent)	MCP (Model Context Protocol)	Nguồn Tham Khảo Chính
Mục đích chính	Kết nối và điều phối nhiều agent (agent ↔ agent)	Kết nối một agent với các công cụ/dữ liệu bên ngoài (agent ↔ tài nguyên/công cụ)	1
Phạm vi Tương tác	Giao tiếp giữa các agent tự trị, có thể khác nhau về nhà cung cấp, framework.	Tương tác giữa một ứng dụng AI (host/client) và các server cung cấp chức năng hoặc dữ liệu.	1
Đối tượng Tương tác Chính	Các agent AI khác.	Công cụ (Tools), Tài nguyên (Resources), Lời nhắc (Prompts) được cung cấp bởi các server.	1
Lớp Hoạt động	Lớp giao tiếp và hợp tác giữa các agent (tích hợp ngang).	Lớp tích hợp công cụ và dữ liệu cho một agent (tích hợp dọc).	9
Đơn vị Tương tác Cơ bản	Tác vụ (Task), Thông điệp (Message), Hiện vật (Artifact).	Lệnh gọi Công cụ (Tool calls), Truy cập Tài nguyên (Resource access), Sử dụng Lời nhắc (Prompt usage).	6
Khái niệm “Agent”	Các agent được xem như các thực thể ngang hàng, tự trị, có khả năng suy luận và ra quyết định.	Agent (thường là LLM trong host application) là người tiêu dùng các dịch vụ do MCP server cung cấp.	1
Chia sẻ Bộ nhớ/Công cụ	Mặc định không chia sẻ bộ nhớ hoặc công cụ nội bộ; giao tiếp tường minh.	Agent sử dụng các công cụ/tài nguyên được cung cấp bởi server, không nhất thiết chia sẻ bộ nhớ với server.	1
Đơn vị Khám phá	Agent Card (mô tả khả năng, điểm cuối, xác thực của một agent).	Server quảng bá các Tools, Resources, Prompts có sẵn.	1
Bảo mật Mặc định	“An toàn theo mặc định” với OAuth/OpenAPI-style auth, HTTPS bắt buộc.	“Ưu tiên bảo mật cục bộ”, yêu cầu chấp thuận người dùng; việc triển khai xác thực cụ thể phụ thuộc vào server.	1
Nhà Khởi xướng Chính	Google và hơn 50 đối tác.	Anthropic, được OpenAI, Google DeepMind, Microsoft và cộng đồng hỗ trợ.	9
Triết lý Thiết kế	Tập trung vào việc cho phép các agent hợp tác như các dịch vụ vi mô (microservices), bảo toàn tính không rõ ràng.	Hoạt động như một “đầu nối phổ quát” (USB-C) để LLM truy cập vào thế giới bên ngoài một cách có cấu trúc và được kiểm soát.	1

Một điểm khác biệt quan trọng nữa là cách hai giao thức này nhìn nhận “agent” và “công cụ”. A2A coi các agent là các đối tác ngang hàng, có khả năng tự chủ và đối thoại, trong khi MCP coi các công cụ là các dịch vụ có thể gọi được bởi một agent trung tâm.[31, 35] A2A tập trung vào *cách các agent nói chuyện với nhau*, trong khi MCP tập trung vào *cách một agent được trang bị các khả năng* thông qua việc kết nối với các tài nguyên bên ngoài.[5, 31]
Mặc dù Google định vị A2A là bổ sung cho MCP, với MCP xử lý tích hợp công cụ và A2A xử lý giao tiếp và điều phối [35], ranh giới giữa chúng không phải lúc nào cũng rõ ràng. Một agent A2A hoàn toàn có thể sử dụng kết nối MCP để tìm nạp dữ liệu hoặc thực thi một công cụ cụ thể cần thiết cho phần nhiệm vụ của mình.[32] Thực tế, Google khuyến nghị mô hình hóa các agent A2A như các tài nguyên MCP, được đại diện bởi AgentCard, cho phép các framework sử dụng A2A để giao tiếp với người dùng, các agent từ xa và các agent khác.[13]

• 3.3. Phân tích SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats)
  Phân tích SWOT giúp đánh giá các yếu tố bên trong (Điểm mạnh, Điểm yếu) và bên ngoài (Cơ hội, Thách thức) ảnh hưởng đến sự phát triển và chấp nhận của A2A và MCP.
• 3.3.1. Phân tích SWOT cho A2A
• Điểm mạnh (Strengths):

• Khả năng tương tác đa nền tảng: Cho phép các agent từ các nhà cung cấp và framework khác nhau cộng tác.² Đây là một lợi thế lớn trong bối cảnh hệ sinh thái AI phân mảnh hiện nay.
• Tiêu chuẩn mở và cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ: Được Google và hơn 50 đối tác lớn hậu thuẫn (ví dụ: Salesforce, Accenture, MongoDB, Microsoft).⁹ Sự ủng hộ này tạo đà cho việc chấp nhận rộng rãi.
• Kiến trúc linh hoạt và module hóa: Khuyến khích xây dựng hệ thống AI như các microservices, dễ dàng mở rộng và bảo trì.¹ Các agent hoạt động độc lập và giao tiếp qua giao diện chuẩn hóa.
• Bảo mật được thiết kế sẵn: Tích hợp các cơ chế xác thực, ủy quyền và mã hóa mạnh mẽ, phù hợp với yêu cầu doanh nghiệp.¹
• Hỗ trợ tác vụ phức tạp và chạy dài: Có khả năng xử lý các quy trình công việc kéo dài, bao gồm cả sự can thiệp của con người và cập nhật không đồng bộ.¹
• Khám phá động: Agent Card cho phép khám phá năng lực của các agent khác một cách linh hoạt.¹
• Không yêu cầu chia sẻ bộ nhớ/trạng thái nội bộ: Tăng cường bảo mật và tính độc lập của agent.²
• Điểm yếu (Weaknesses):

• Mới ra mắt, hệ sinh thái cần thời gian phát triển: Dù có sự ủng hộ ban đầu mạnh mẽ, việc xây dựng một hệ sinh thái agent và công cụ phong phú cần thời gian.¹
• Độ phức tạp trong triển khai và quản lý: Việc thiết lập và duy trì một mạng lưới các agent tương tác có thể phức tạp, đặc biệt với các hệ thống lớn.¹³
• Overhead giao tiếp tiềm ẩn: Trong các hệ thống có số lượng lớn agent tương tác thường xuyên, overhead từ giao tiếp có thể ảnh hưởng đến hiệu năng.³⁷
• Rủi ro bảo mật vẫn tồn tại: Mặc dù có thiết kế bảo mật, các mối đe dọa như mạo danh agent, tấn công vào Agent Card, hoặc lỗ hổng trong triển khai cụ thể vẫn là một lo ngại.¹
• Khó khăn trong việc gỡ lỗi các hệ thống đa agent: Việc truy vết và chẩn đoán lỗi trong một mạng lưới các agent tự trị có thể rất thách thức.⁴⁴
• Cơ hội (Opportunities):

• Cách mạng hóa tự động hóa quy trình doanh nghiệp: Có tiềm năng tự động hóa các quy trình phức tạp đòi hỏi sự phối hợp của nhiều chuyên môn khác nhau.⁴
• Tạo ra các thị trường agent: Nơi các agent chuyên biệt có thể được cung cấp và khám phá, thúc đẩy sự đổi mới.⁴¹
• Nền tảng cho AI tổng hợp (Composable AI): Cho phép xây dựng các ứng dụng AI phức tạp từ các thành phần agent độc lập, có thể tái sử dụng.
• Thúc đẩy sự hợp tác liên tổ chức: Các agent từ các công ty khác nhau có thể cộng tác một cách an toàn để giải quyết các vấn đề chung.
• Nâng cao trải nghiệm người dùng: Tạo ra các dịch vụ thông minh hơn, liền mạch hơn bằng cách phối hợp nhiều agent nền.
• Thách thức (Threats):

• Cạnh tranh từ các tiêu chuẩn hoặc giải pháp độc quyền khác: Ngành AI phát triển nhanh chóng, và các giải pháp thay thế có thể xuất hiện.
• Sự chậm chạp trong việc chấp nhận của ngành: Nếu các doanh nghiệp ngần ngại đầu tư vào công nghệ mới hoặc đối mặt với rào cản tích hợp lớn.
• Các vấn đề về đạo đức và quy định: Khi các agent ngày càng tự trị hơn, các câu hỏi về trách nhiệm, thiên vị và kiểm soát của con người sẽ trở nên quan trọng.⁴
• Sự phát triển của các mối đe dọa an ninh mạng mới: Nhắm vào các hệ thống đa agent.
• 3.3.2. Phân tích SWOT cho MCP
• Điểm mạnh (Strengths):

• Chuẩn hóa kết nối AI với công cụ/dữ liệu: Giải quyết “vấn đề tích hợp M×N”, giảm đáng kể sự phức tạp trong việc kết nối LLM với các hệ thống bên ngoài.¹⁴
• Hệ sinh thái server phát triển nhanh chóng: Với hơn 1,000 server do cộng đồng đóng góp, cho thấy sự chấp nhận và tiềm năng lớn.¹⁵
• Được hỗ trợ bởi các tên tuổi lớn: Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, Microsoft và nhiều công ty công nghệ khác.¹⁵
• Linh hoạt và mở rộng: SDKs cho nhiều ngôn ngữ, hỗ trợ nhiều loại công cụ và tài nguyên.¹⁶
• Cải thiện khả năng nhận biết ngữ cảnh của LLM: Cho phép LLM truy cập dữ liệu thời gian thực và thực hiện hành động, làm cho chúng trở nên hữu ích và chính xác hơn.¹⁴
• Tăng tốc độ phát triển ứng dụng AI: Giảm thời gian và chi phí phát triển tích hợp.⁴⁸
• Điểm yếu (Weaknesses):

• Các lo ngại về bảo mật: Prompt injection, server độc hại, rò rỉ token, quyền hạn quá rộng là những rủi ro đáng kể.¹⁴ Việc các server MCP lưu trữ token xác thực cho nhiều dịch vụ khiến chúng trở thành mục tiêu có giá trị cao.²⁹
• MCP không tự xử lý xác thực điểm cuối: Giao thức để lại việc triển khai xác thực cho các nhà cung cấp server, có thể dẫn đến sự không nhất quán về bảo mật.³⁰
• Có thể là “overkill” cho các dự án đơn giản: Đối với các ứng dụng chỉ cần tích hợp với một vài công cụ đơn giản, việc thiết lập MCP có thể không cần thiết và tốn kém.⁵⁴
• Không phải là giải pháp thay thế hoàn toàn cho RAG: MCP giúp LLM truy cập công cụ và dữ liệu, nhưng các cơ chế truy xuất thông tin tiên tiến (như RAG) vẫn cần thiết để đảm bảo chất lượng đầu vào cho LLM.⁵⁴
• Dễ dẫn đến việc chuyển logic ứng dụng cho LLM: Việc LLM quản lý quá nhiều logic có thể làm giảm giá trị và quyền kiểm soát của ứng dụng gốc.⁵⁴
• Phụ thuộc vào Anthropic trong việc duy trì tính mở của tiêu chuẩn: Mặc dù là tiêu chuẩn mở, sự phát triển và định hướng tương lai của MCP vẫn có thể chịu ảnh hưởng lớn từ Anthropic.⁵⁴
• Quản lý server có thể phức tạp: Khi số lượng MCP server tăng lên, việc quản lý, cập nhật và đảm bảo an toàn cho chúng có thể trở thành một thách thức.⁵⁵
• Chi phí triển khai ban đầu và đào tạo: Việc áp dụng một công nghệ mới luôn đi kèm với chi phí học hỏi và thiết lập ban đầu.⁵⁵
• Cơ hội (Opportunities):

• Trở thành tiêu chuẩn de facto cho việc tích hợp công cụ LLM: Với sự ủng hộ mạnh mẽ và giải quyết được một vấn đề cốt lõi, MCP có tiềm năng trở thành chuẩn mực ngành.⁴⁹
• Thúc đẩy một thị trường sôi động cho các MCP server chuyên dụng: Các nhà phát triển và công ty có thể tạo ra và kinh doanh các server MCP cho các công cụ, API và nguồn dữ liệu cụ thể.⁵⁷
• Cho phép phát triển các agent AI thực sự hữu ích, có khả năng hành động trong thế giới thực: Bằng cách cung cấp cho LLM “tay” và “chân” để tương tác, MCP là một bước tiến quan trọng hướng tới các agent tự trị.⁵⁷
• Cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng với các ứng dụng AI thông minh hơn, nhận biết ngữ cảnh tốt hơn: Các ứng dụng AI có thể cung cấp thông tin chính xác hơn, cập nhật hơn và thực hiện các hành động hữu ích.
• Tăng cường khả năng của các trợ lý mã hóa, công cụ nghiên cứu, chatbot doanh nghiệp: Các công cụ này có thể truy cập trực tiếp vào mã nguồn, cơ sở dữ liệu, tài liệu nội bộ, v.v..¹⁶
• Thách thức (Threats):

• Sự xuất hiện của các tiêu chuẩn cạnh tranh hoặc sự phân mảnh nếu các ông lớn không hoàn toàn thống nhất: Mặc dù có sự đồng thuận ban đầu, luôn có khả năng các tiêu chuẩn khác nổi lên.
• Các vấn đề về quản trị dữ liệu và quyền riêng tư khi LLM dễ dàng truy cập nhiều nguồn dữ liệu: Việc LLM có quyền truy cập rộng rãi vào dữ liệu đặt ra những câu hỏi quan trọng về cách dữ liệu đó được sử dụng, lưu trữ và bảo vệ.⁵⁴
• Tốc độ phát triển nhanh của AI có thể làm cho các khía cạnh của giao thức trở nên lỗi thời nếu không được cập nhật liên tục: MCP cần phải thích ứng với những tiến bộ mới trong LLM và kiến trúc AI.
• Sự phản kháng từ các nhà cung cấp có mô hình kinh doanh dựa trên các hệ sinh thái đóng: Các công ty muốn giữ người dùng trong hệ sinh thái của riêng họ có thể không mặn mà với việc áp dụng một tiêu chuẩn mở hoàn toàn.⁴⁹
• Bảng 2: Phân tích SWOT Tổng hợp cho A2A và MCP

Giao thức	Điểm mạnh (Strengths)	Điểm yếu (Weaknesses)	Cơ hội (Opportunities)	Thách thức (Threats)
A2A	Tương tác đa nền tảng, tiêu chuẩn mở, cộng đồng mạnh, kiến trúc linh hoạt, bảo mật tích hợp, hỗ trợ tác vụ phức tạp/dài hạn, khám phá động, không chia sẻ bộ nhớ/trạng thái nội bộ.	Mới, hệ sinh thái cần phát triển, phức tạp triển khai/quản lý, overhead giao tiếp tiềm ẩn, rủi ro bảo mật còn tồn tại, khó gỡ lỗi.	Cách mạng hóa tự động hóa doanh nghiệp, tạo thị trường agent, nền tảng cho Composable AI, thúc đẩy hợp tác liên tổ chức, nâng cao trải nghiệm người dùng.	Cạnh tranh từ tiêu chuẩn khác, chấp nhận chậm, vấn đề đạo đức/quy định, mối đe dọa an ninh mới.
MCP	Chuẩn hóa kết nối AI-công cụ/dữ liệu, hệ sinh thái server phát triển nhanh, hỗ trợ từ các ông lớn, linh hoạt và mở rộng, cải thiện nhận biết ngữ cảnh LLM, tăng tốc phát triển ứng dụng AI.	Lo ngại bảo mật (prompt injection, server độc hại, rò rỉ token), không tự xử lý xác thực điểm cuối, có thể “overkill” cho dự án đơn giản, không thay thế hoàn toàn RAG, dễ lạm dụng LLM cho logic ứng dụng, phụ thuộc Anthropic, quản lý server phức tạp.	Trở thành tiêu chuẩn de facto tích hợp công cụ LLM, thúc đẩy thị trường MCP server, cho phép agent AI hữu ích, cải thiện trải nghiệm người dùng, tăng cường khả năng trợ lý mã hóa/doanh nghiệp.	Cạnh tranh/phân mảnh tiêu chuẩn, vấn đề quản trị dữ liệu/quyền riêng tư, công nghệ AI phát triển nhanh, sự phản kháng từ hệ sinh thái đóng.

Việc phân tích SWOT cho thấy cả A2A và MCP đều sở hữu những điểm mạnh đáng kể và giải quyết những nhu cầu cấp thiết trong hệ sinh thái AI. A2A nổi bật với khả năng tạo điều kiện cho sự hợp tác phức tạp giữa các agent tự trị, trong khi MCP xuất sắc trong việc đơn giản hóa và chuẩn hóa cách các agent tương tác với vô số công cụ và nguồn dữ liệu. Tuy nhiên, cả hai đều đối mặt với những thách thức, đặc biệt là về bảo mật và độ phức tạp trong quản lý khi quy mô tăng lên. Cơ hội cho cả hai giao thức là rất lớn, từ việc định hình lại cách doanh nghiệp vận hành đến việc tạo ra các loại ứng dụng AI hoàn toàn mới. Điều quan trọng là cộng đồng cần giải quyết các điểm yếu và mối đe dọa một cách chủ động để khai thác hết tiềm năng của chúng.

• 3.4. Các Trường hợp Nghiên cứu (Case Studies) và Kịch bản Ứng dụng Tối ưu (Optimal Application Scenarios and Case Studies)
  Việc lựa chọn giữa A2A, MCP hoặc sự kết hợp của cả hai phụ thuộc vào bản chất của vấn đề cần giải quyết.
• 3.4.1. Kịch bản phù hợp cho A2A (Suitable Scenarios for A2A)
  A2A tỏ ra vượt trội trong các tình huống đòi hỏi sự phối hợp và cộng tác giữa nhiều agent chuyên biệt để đạt được một mục tiêu chung phức tạp.
• Tự động hóa quy trình làm việc phức tạp (Complex Workflow Automation) ⁵:
• Ví dụ điển hình là hệ thống trợ giúp IT (IT Helpdesk), nơi một agent chính tiếp nhận yêu cầu của người dùng, sau đó sử dụng A2A để ủy thác các tác vụ chẩn đoán cho một agent chuyên về phần cứng, một agent chuyên về phần mềm, và cuối cùng có thể là một agent thực hiện việc triển khai hoặc cấp phát tài nguyên.⁵ Tương tự, quy trình phê duyệt một khoản vay có thể liên quan đến một agent điều phối trung tâm tương tác qua A2A với các agent riêng biệt thực hiện đánh giá rủi ro, kiểm tra tuân thủ quy định và giải ngân vốn.⁵ Trong lĩnh vực nhân sự, A2A có thể điều phối một agent quét CV, một agent khác lên lịch phỏng vấn và một agent thứ ba thực hiện kiểm tra lý lịch.⁴ Bản chất của các kịch bản này là một mục tiêu lớn cần sự kết hợp của nhiều kỹ năng chuyên biệt, không thể gói gọn trong một agent duy nhất. A2A cung cấp cơ chế để các “chuyên gia” AI này làm việc cùng nhau.
• Tích hợp ứng dụng doanh nghiệp (Enterprise Application Integration) ⁵:
• Một ví dụ từ SAP cho thấy một Host Agent trên Nền tảng Công nghệ Kinh doanh SAP (BTP) sử dụng A2A để điều phối với các agent từ xa như một Utilities Agent (cung cấp thông tin thời gian/thời tiết) và một SAP Agent (thực hiện tìm kiếm doanh nghiệp sử dụng Retrieval-Augmented Generation trên SAP HANA Cloud).⁵ Điều này cho thấy A2A cho phép các hệ thống doanh nghiệp hiện có, thường hoạt động một cách biệt lập (silo), có thể giao tiếp và cộng tác ở một tầng mới thông qua các “đại diện” agent của chúng. Các agent này hoạt động như những cầu nối thông minh, cho phép luồng thông tin và quy trình làm việc liền mạch hơn giữa các ứng dụng khác nhau.
• Trải nghiệm đa phương thức (Multi-Modal Experiences) ⁵:
• Hãy tưởng tượng một kỹ thuật viên hiện trường sử dụng thiết bị đeo được. Họ có thể được hỗ trợ bởi một nhóm các agent AI cộng tác: một agent xử lý đầu vào/đầu ra giọng nói, một agent khác hiển thị sơ đồ kỹ thuật hoặc video hướng dẫn, và một agent thứ ba tương tác với các hệ thống chẩn đoán backend, tất cả được điều phối thông qua A2A.⁵ Khi một tương tác đòi hỏi nhiều loại đầu vào và đầu ra (văn bản, giọng nói, hình ảnh, video) và cần xử lý đồng thời, A2A có thể điều phối các agent chuyên biệt cho từng phương thức, tạo ra trải nghiệm người dùng phong phú và hiệu quả hơn.
• Tổng hợp Nghiên cứu và Tạo Báo cáo (Research Compilation and Report Generation) ⁵:
• Một agent nghiên cứu chính được giao nhiệm vụ biên soạn một báo cáo phân tích thị trường có thể sử dụng A2A để ủy thác các tiểu tác vụ: một agent chuyên về thu thập dữ liệu web và trích xuất thông tin, một agent khác thực hiện phân tích thống kê dữ liệu nội bộ của công ty, và một agent thứ ba chịu trách nhiệm cấu trúc và soạn thảo báo cáo cuối cùng.⁵ Các tác vụ trí tuệ đòi hỏi nhiều bước, kỹ năng đa dạng và xử lý thông tin từ nhiều nguồn là những ứng viên lý tưởng cho kiến trúc dựa trên A2A, nơi mỗi agent đóng góp chuyên môn của mình vào sản phẩm cuối cùng.
• Các ứng dụng khác:

• Hệ thống hỗ trợ khách hàng đa agent ³⁶: Khi một chatbot hỗ trợ khách hàng gặp phải một câu hỏi quá phức tạp so với khả năng của nó, nó có thể sử dụng A2A để tự động tìm kiếm và kết nối với các AI agent chuyên biệt khác (ví dụ: agent chuyên về kỹ thuật, agent chuyên về thanh toán) để cùng nhau đưa ra giải pháp.
• Quản lý chuỗi cung ứng thông minh ⁴: Các agent có thể giám sát mức tồn kho, dự đoán các điểm gián đoạn tiềm năng trong chuỗi cung ứng, và tự động định tuyến lại các nguồn lực hoặc đặt hàng bổ sung, tất cả đều thông qua giao tiếp A2A.
• Ứng dụng tài chính ³⁹: Trong lĩnh vực tài chính, A2A cho phép các agent giám sát các mạng lưới giao dịch phức tạp, phát hiện gian lận trong thời gian thực bằng cách phối hợp thông tin từ nhiều nguồn, tự động điều chỉnh các mô hình đánh giá rủi ro dựa trên dữ liệu thị trường mới nhất, và điều phối việc kiểm tra tuân thủ trên nhiều khu vực pháp lý. Các công ty như PayPal và Google Cloud đã có những triển khai tiên phong trong lĩnh vực này, cũng như Accenture với nền tảng AI Refinery của họ.⁴⁷
• 3.4.2. Kịch bản phù hợp cho MCP (Suitable Scenarios for MCP)
  MCP là lựa chọn tối ưu khi một agent AI cần tương tác với các công cụ, API hoặc nguồn dữ liệu bên ngoài để thu thập thông tin hoặc thực hiện hành động.
• Trợ lý mã hóa trong IDE (Coding Assistants in IDEs) ¹⁴:
• Các IDE như Cursor, Zed và các nền tảng như Replit đã tích hợp MCP để cho phép các trợ lý AI truy cập vào ngữ cảnh mã nguồn thời gian thực, cấu trúc tệp dự án, và các công cụ phát triển khác.¹⁵ MCP cung cấp “mắt” và “tai” cho LLM trong môi trường phát triển phần mềm, giúp nó hiểu rõ hơn về những gì lập trình viên đang làm và cung cấp hỗ trợ phù hợp hơn, từ việc hoàn thành mã đến gỡ lỗi và tạo tài liệu.
• Trợ lý doanh nghiệp (Enterprise Assistants) ¹⁶:
• Ví dụ, công ty Block sử dụng MCP để cho phép các trợ lý nội bộ của họ truy xuất thông tin từ các tài liệu độc quyền, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), và các cơ sở kiến thức của công ty.¹⁶ Một chatbot ngân hàng có thể kết nối với cơ sở dữ liệu giao dịch, CRM và kho kiến thức thông qua các MCP server để trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách chính xác và toàn diện.²³ MCP giúp LLM vượt qua giới hạn của kiến thức được huấn luyện tĩnh, cho phép chúng truy cập và sử dụng dữ liệu doanh nghiệp cụ thể, cập nhật và thường là nhạy cảm một cách an toàn.
• Truy cập dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Data Access) ¹⁶:
• Ứng dụng AI2SQL sử dụng MCP để kết nối các mô hình ngôn ngữ với cơ sở dữ liệu SQL, cho phép người dùng thực hiện các truy vấn phức tạp bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì phải viết mã SQL.¹⁶ MCP đóng vai trò là cầu nối quan trọng giữa khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tinh vi của LLM và cấu trúc logic, cứng nhắc của các cơ sở dữ liệu truyền thống.
• Trợ lý máy tính để bàn (Desktop Assistants) ³:
• Ứng dụng Claude Desktop của Anthropic chạy các MCP server cục bộ, cho phép trợ lý AI đọc tệp trên máy người dùng hoặc tương tác với các công cụ hệ thống một cách an toàn và có kiểm soát.¹⁶ Nguyên tắc “local-first security” của MCP ¹⁴ đặc biệt quan trọng ở đây, đảm bảo rằng các tác vụ xử lý dữ liệu nhạy cảm trên máy tính cá nhân của người dùng được thực hiện một cách riêng tư và an toàn.
• Agent đa công cụ (Multi-tool Agents) ¹⁶:
• MCP hỗ trợ các luồng công việc AI agentic liên quan đến việc sử dụng nhiều công cụ khác nhau một cách tuần tự hoặc song song. Ví dụ, một agent có thể cần tra cứu tài liệu, sau đó sử dụng một API nhắn tin để gửi thông báo.¹⁶ Trong tuyển dụng, một agent có thể tóm tắt CV, một agent khác so sánh với mô tả công việc, và một agent thứ ba đánh dấu các ứng viên tiềm năng, tất cả đều sử dụng các công cụ được cung cấp qua MCP.²¹ MCP cung cấp một “hộp công cụ” được chuẩn hóa cho một agent, cho phép nó thực hiện một chuỗi các hành động phức tạp bằng cách gọi các công cụ khác nhau theo một cách nhất quán.
• Tích hợp với các dịch vụ cụ thể ¹⁷: Hệ sinh thái MCP đã nhanh chóng phát triển các server cho nhiều dịch vụ phổ biến như cơ sở dữ liệu PostgreSQL, nền tảng giao tiếp Slack, kho mã nguồn GitHub, cổng thanh toán Stripe và công cụ duyệt web tự động Puppeteer. Điều này cho phép các agent AI dễ dàng tích hợp các khả năng này vào quy trình làm việc của chúng.
• 3.4.3. Sức mạnh Cộng hưởng: Tích hợp A2A và MCP (Synergistic Power: Integrating A2A and MCP) 1
  Sức mạnh thực sự của A2A và MCP được bộc lộ khi chúng được sử dụng kết hợp. Chúng không phải là đối thủ cạnh tranh mà là các công nghệ bổ sung cho nhau, hoạt động ở các lớp khác nhau để tạo ra các hệ thống AI phức tạp và có năng lực hơn.1

• Mô hình phân lớp ³¹: Có thể hình dung MCP như lớp nền tảng, cung cấp cho từng agent riêng lẻ khả năng truy cập vào các công cụ và nguồn dữ liệu cần thiết để thực hiện các chức năng chuyên biệt của nó (đây là một dạng tích hợp dọc). Sau đó, A2A hoạt động như lớp điều phối phía trên, cho phép các agent đã được “trang bị” đầy đủ (thông qua MCP) có thể giao tiếp, cộng tác và ủy thác nhiệm vụ cho nhau (đây là tích hợp ngang).
• Luồng công việc điển hình khi kết hợp A2A và MCP ³³:

1. Một người dùng hoặc một hệ thống đưa ra một yêu cầu phức tạp.
2. Một agent điều phối (orchestrating agent) chính tiếp nhận yêu cầu này. Agent này sử dụng giao thức A2A để phân tích yêu cầu và ủy thác các tiểu tác vụ (sub-tasks) cho các agent chuyên biệt khác trong mạng lưới.
3. Mỗi agent chuyên biệt, để hoàn thành phần việc của mình, có thể cần phải tương tác với các công cụ bên ngoài, truy cập cơ sở dữ liệu, hoặc gọi các API. Nó thực hiện điều này bằng cách sử dụng giao thức MCP để kết nối với các MCP server tương ứng.
4. Sau khi hoàn thành tiểu tác vụ, các agent chuyên biệt gửi kết quả (dưới dạng Artifacts) trở lại cho agent điều phối thông qua giao thức A2A.
5. Agent điều phối tổng hợp các kết quả này để đưa ra phản hồi cuối cùng hoặc thực hiện hành động tiếp theo. Kiến trúc này cho phép xây dựng các hệ sinh thái agent có tính module hóa cao, khả năng mở rộng tốt và vẫn đảm bảo an toàn.

• Ví dụ kết hợp ¹²:

• Tự động hóa Chuỗi cung ứng ³¹: Một agent dự báo nhu cầu thị trường (sử dụng A2A để nhận thông tin từ agent bán hàng) có thể sử dụng MCP để truy cập các công cụ phân tích dữ liệu lịch sử. Agent quản lý tồn kho (nhận lệnh từ agent dự báo qua A2A) sử dụng MCP để kiểm tra mức tồn kho hiện tại trong hệ thống ERP. Agent lập kế hoạch logistics (nhận yêu cầu vận chuyển qua A2A) sử dụng MCP để tương tác với các API của đối tác vận tải.
• Tự động hóa Nhân sự Doanh nghiệp (ví dụ với Salesforce & Workday) ³³: Một agent tuyển dụng (hoạt động trên nền tảng A2A) sau khi xác định được một ứng viên tiềm năng, có thể sử dụng MCP để kết nối với Workday nhằm xác minh dữ liệu về mức lương công bằng nội bộ. Sau đó, một agent giới thiệu nhân viên mới (cũng trên A2A) có thể kích hoạt quy trình cấp phát tài khoản IT thông qua một MCP server kết nối với ServiceNow. Cuối cùng, một agent quản lý phúc lợi (A2A) sử dụng MCP để truy cập thông tin về các gói chăm sóc sức khỏe và cá nhân hóa các ưu đãi cho nhân viên mới.
• Hệ thống thông tin chứng khoán ⁶¹: Các công cụ tìm kiếm (ví dụ: DuckDuckGo) và API dữ liệu tài chính (ví dụ: YFinance) được đóng gói thành các MCP server. Các agent A2A chuyên biệt, chẳng hạn như agent tra cứu mã cổ phiếu và agent lấy giá cổ phiếu, sử dụng các MCP server này. Một agent điều phối chính nhận câu hỏi từ người dùng (ví dụ: “Giá cổ phiếu của Apple là bao nhiêu?”) và định tuyến yêu cầu đến các agent A2A phù hợp, sau đó tổng hợp kết quả trả về.
• Trợ lý du lịch thông minh ¹²: Một agent du lịch chính (đóng vai trò A2A client) có thể sử dụng A2A để giao tiếp với các agent chuyên biệt khác, ví dụ như agent đặt vé máy bay và agent đặt phòng khách sạn. Mỗi agent chuyên biệt này, đến lượt mình, lại có thể sử dụng MCP để tương tác với các công cụ tìm kiếm chuyến bay (ví dụ: API của các hãng hàng không) hoặc các nền tảng đặt phòng khách sạn (ví dụ: API của Expedia).
• Mô hình hóa agent A2A như tài nguyên MCP ¹³: Một cách tiếp cận thú vị là xem xét một agent A2A (ví dụ, Agent B) như một “tài nguyên” hoặc “công cụ” mà một agent khác (Agent A) có thể khám phá và sử dụng thông qua MCP. Agent B sẽ công bố khả năng của mình thông qua một Agent Card, và Agent Card này có thể được đăng ký hoặc hiểu như một tài nguyên MCP. Agent A, sau khi “khám phá” Agent B thông qua cơ chế MCP, sẽ sử dụng giao thức A2A để thực sự giao tiếp, ủy thác tác vụ và nhận kết quả từ Agent B. Điều này tạo ra một sự lồng ghép tinh tế giữa hai giao thức.

Sự kết hợp giữa A2A và MCP tạo ra một nền tảng mạnh mẽ cho việc xây dựng các hệ thống tự trị phân tán thông minh. MCP cung cấp cho từng agent khả năng “nhận thức” (thông qua truy cập dữ liệu) và “hành động” (thông qua sử dụng công cụ) trong môi trường cụ thể của nó.¹⁴ Trong khi đó, A2A cung cấp khả năng cho các agent này “giao tiếp” và “phối hợp” với nhau một cách hiệu quả.¹ Khi được kết hợp, chúng cho phép các nhóm agent chuyên biệt, có thể phân tán về mặt địa lý hoặc logic, cùng nhau giải quyết các vấn đề phức tạp một cách tự chủ, có khả năng học hỏi và thích ứng. Đây chính là cốt lõi của các hệ thống tự trị thông minh ở quy mô lớn. Tiềm năng của sự kết hợp này không chỉ dừng lại ở việc giải quyết các vấn đề hiện tại một cách hiệu quả hơn, mà còn mở đường cho các loại ứng dụng AI hoàn toàn mới, nơi các “xã hội agent” có thể tự tổ chức để đạt được các mục tiêu chung, ví dụ như quản lý một thành phố thông minh, tối ưu hóa mạng lưới năng lượng quốc gia, hoặc tiến hành các dự án nghiên cứu khoa học phức tạp đòi hỏi sự hợp tác của nhiều chuyên gia AI.

• Bảng 3: Kịch bản Ứng dụng và Lựa chọn Giao thức

Kịch bản Ứng dụng	Giao thức Phù hợp (A2A, MCP, A2A+MCP)	Lý do Lựa chọn	Ví dụ Tham khảo
Trợ lý mã hóa trong IDE	MCP	Cần truy cập ngữ cảnh mã nguồn, tệp dự án, công cụ phát triển cục bộ.	Cursor, Zed tích hợp MCP 15
Chatbot hỗ trợ khách hàng đơn giản (tra cứu FAQ)	MCP	Cần truy cập cơ sở kiến thức (KB) hoặc API đơn giản.	Chatbot truy cập KB qua MCP server.
Hệ thống IT helpdesk doanh nghiệp	A2A+MCP	Agent chính điều phối (A2A) các agent chuyên môn (phần cứng, phần mềm). Mỗi agent chuyên môn có thể dùng MCP để chạy diagnostics, truy cập log.	Kịch bản IT Helpdesk 5
Phân tích dữ liệu tài chính phức tạp với nhiều nguồn	A2A+MCP	Agent thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (MCP), agent phân tích (MCP), agent trực quan hóa (MCP), tất cả được điều phối bởi agent chính (A2A).	Nghiên cứu và tạo báo cáo 5, ứng dụng tài chính 47
Điều phối robot trong nhà máy sản xuất	A2A	Các robot (agent) cần giao tiếp, chia sẻ trạng thái, tránh va chạm, và phối hợp thực hiện dây chuyền lắp ráp.	Hệ thống đa agent (MAS) trong sản xuất.
Trợ lý cá nhân quản lý lịch và email	MCP	Cần truy cập API lịch (Google Calendar, Outlook) và API email (Gmail) để đọc, tạo, sửa sự kiện/email.	Claude Desktop với MCP server cho Google Workspace 58.
Hệ thống đề xuất sản phẩm thương mại điện tử phức tạp	A2A+MCP	Agent thu thập hành vi người dùng (MCP), agent phân tích sở thích (MCP), agent tìm kiếm sản phẩm (MCP), agent tạo đề xuất cá nhân hóa (A2A điều phối).
Dịch thuật tài liệu đa ngôn ngữ tự động	A2A+MCP	Agent tiền xử lý tài liệu (MCP), agent dịch thuật chuyên biệt cho cặp ngôn ngữ (A2A chọn agent, agent dịch dùng MCP cho model dịch), agent hậu xử lý/định dạng (MCP).

Bảng trên cung cấp một hướng dẫn thực tế, ánh xạ các loại ứng dụng AI cụ thể với (các) giao thức phù hợp nhất. Nó giúp chuyển đổi những khác biệt về mặt khái niệm thành các lựa chọn có thể hành động cho các nhà phát triển và kiến trúc sư, hỗ trợ quá trình ra quyết định và giúp các nhóm chọn nền tảng kiến trúc phù hợp cho các dự án AI của họ.

Phần 4: Đánh giá Hiện trạng và Triển vọng Phát triển

Việc đánh giá mức độ trưởng thành, hệ sinh thái hiện tại, những thách thức còn tồn tại và tiềm năng tương lai của A2A và MCP là rất quan trọng để hiểu được tác động của chúng đối với ngành AI.

• 4.1. Mức độ Áp dụng Hiện tại và Hệ sinh thái (Current Adoption Levels and Ecosystem)
  Cả A2A và MCP, mặc dù tương đối mới, đã nhanh chóng thu hút được sự chú ý và đầu tư đáng kể từ các công ty công nghệ hàng đầu và cộng đồng nhà phát triển.
• A2A:

• Giao thức A2A được Google chính thức giới thiệu vào tháng 4 năm 2025 tại sự kiện Google Cloud Next ’25.¹ Ngay từ khi ra mắt, A2A đã nhận được sự hỗ trợ từ hơn 50 đối tác công nghệ lớn, bao gồm những tên tuổi như Salesforce, Accenture, MongoDB và Langchain.⁹ Điều này cho thấy một sự công nhận sớm về tiềm năng và sự cần thiết của một tiêu chuẩn cho giao tiếp giữa các agent.
• Microsoft cũng đã cam kết hỗ trợ A2A, dự kiến tích hợp vào Azure AI Foundry và Copilot Studio, cho phép các agent trong Copilot Studio gọi một cách an toàn các agent bên ngoài, kể cả những agent được xây dựng trên các nền tảng khác hoặc được lưu trữ bên ngoài Microsoft.⁴²
• Bản thân Google Cloud cũng đang tích cực tích hợp A2A vào các sản phẩm của mình. Ví dụ, trong lĩnh vực an ninh mạng, các agent phân tích phần mềm độc hại và agent phân tích cảnh báo an ninh dự kiến sẽ có bản xem trước cho một số khách hàng chọn lọc vào Quý 2 năm 2025, và chúng sẽ tận dụng A2A để phối hợp.⁶⁴
• Để hỗ trợ các nhà phát triển, Google đã phát hành SDK A2A cho Python và cung cấp các ví dụ triển khai với các framework agent phổ biến như CrewAI, LangGraph và Genkit.² Google Codelabs cũng có các bài hướng dẫn thực hành để giúp các nhà phát triển bắt đầu với A2A, ví dụ như xây dựng một trợ lý mua sắm cá nhân tương tác với các agent bán hàng từ xa.¹³
• Về mặt chấp nhận của thị trường, các dự đoán ban đầu rất lạc quan. Một số nguồn ước tính rằng khoảng 35% doanh nghiệp tập trung vào AI đang tích cực khám phá việc tích hợp A2A. Tốc độ tăng trưởng hàng năm (YoY) của việc chấp nhận A2A được dự đoán là 65-75%, và thị trường cho các công nghệ liên quan đến A2A có thể đạt 2.3 tỷ USD vào năm 2026.⁶⁵ Đến cuối năm 2025, dự kiến 40% các ứng dụng AI doanh nghiệp sẽ tích hợp A2A ở một mức độ nào đó.⁶⁵
• MCP:

• MCP được Anthropic giới thiệu vào cuối năm 2024 ¹⁴ và đã tạo ra một làn sóng chấp nhận nhanh chóng trong toàn ngành.
• Một trong những động lực lớn nhất cho MCP là việc OpenAI tích hợp nó vào Agents SDK của họ vào tháng 3 năm 2025.¹⁶ Theo sau đó, Google DeepMind cũng xác nhận hỗ trợ MCP cho các mô hình Gemini của họ, và Microsoft đã tích hợp MCP vào Azure Copilot.³⁴ Sự ủng hộ từ ba gã khổng lồ AI này đã tạo ra một động lực mạnh mẽ cho MCP.
• Các nền tảng và công cụ tập trung vào nhà phát triển như Replit (môi trường phát triển trực tuyến), Sourcegraph (công cụ tìm kiếm và điều hướng mã nguồn), Cursor và Zed (các trình soạn thảo mã nguồn tập trung vào AI) cũng đã nhanh chóng tích hợp MCP để tăng cường khả năng của các trợ lý AI của họ.¹⁵
• Hệ sinh thái MCP server do cộng đồng xây dựng đã bùng nổ. Tính đến giữa năm 2025, đã có hơn 1,000 trình kết nối (server) MCP có sẵn, bao gồm các tích hợp cho cơ sở dữ liệu, công cụ năng suất, và các hệ thống doanh nghiệp như Slack, Git, Postgres, và Puppeteer.¹⁵
• SDK cho MCP có sẵn cho các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, TypeScript, Java và C#.¹⁶ Đặc biệt, cộng đồng Java đang rất tích cực với các dự án như MCP Java và các tiện ích tạo cấu hình MCP server, cho thấy sự quan tâm từ các hệ sinh thái phát triển truyền thống.⁵¹ Spring AI cũng đã thêm hỗ trợ cho MCP vào tháng 12 năm 2024.⁵¹
• Các nhà phân tích ngành ước tính rằng hơn 20% các triển khai AI doanh nghiệp vào cuối năm 2025 sẽ sử dụng MCP hoặc các framework tương tự để quản lý tương tác giữa AI và công cụ/dữ liệu.³⁴
• Bảng 4: Tình hình Triển khai và Chấp nhận A2A & MCP (Giữa năm 2025)

Giao thức	Các Đơn vị Tiên phong/Hỗ trợ Chính	SDKs/Công cụ Hiện có	Các Dự án/Đối tác Nổi bật	Số lượng server/agent ước tính
A2A	Google, Microsoft, Salesforce, Accenture, MongoDB, Langchain	Python SDK, Google Codelabs, tích hợp với CrewAI, LangGraph, Genkit	Azure AI Foundry, Copilot Studio (Microsoft), Google Cloud Security Agents, các ứng dụng doanh nghiệp từ đối tác.	Hàng trăm agent đang được phát triển, dự kiến tăng nhanh.
MCP	Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, Replit, Sourcegraph	Python, TypeScript, Java, C# SDKs, FastMCP, MCP Java project	Claude Desktop, OpenAI Agents SDK, Azure Copilot, Cursor, Zed, tích hợp với GitHub, Slack, PostgreSQL, Puppeteer.	Hơn 1,000 MCP server (cộng đồng và chính thức).

Sự phát triển song song và nhanh chóng của cả A2A (do Google dẫn dắt) và MCP (do Anthropic khởi xướng và được nhiều ông lớn khác ủng hộ) cho thấy một “cuộc đua song mã” tích cực. Việc các công ty lớn như Google và Microsoft tuyên bố hỗ trợ cả hai giao thức (hoặc các sáng kiến tương ứng của họ trong từng lĩnh vực) [34, 42] là một dấu hiệu cho thấy ngành công nghiệp nhận ra tầm quan trọng của cả hai lớp tương tác: giao tiếp giữa các agent (agent-agent) và kết nối agent với công cụ (agent-tool). Mặc dù hiện tại chúng được định vị là bổ sung cho nhau, sự phát triển nhanh chóng và khả năng chồng chéo tiềm năng về chức năng (ví dụ, một agent A2A có thể được coi là một tài nguyên MCP thông qua AgentCard [13]) có thể dẫn đến một sự “hội tụ” hoặc chuẩn hóa hơn nữa trong tương lai. Điều này có thể có nghĩa là các tính năng tốt nhất của cả hai giao thức sẽ được tích hợp vào một framework thống nhất hơn, hoặc ít nhất là các tiêu chuẩn sẽ được phát triển để đảm bảo khả năng tương thích chặt chẽ hơn nữa giữa chúng, tạo điều kiện cho một hệ sinh thái AI thực sự liền mạch.

• 4.2. Những Thách thức Tồn tại và Hướng Nghiên cứu (Existing Challenges and Research Directions)
  Mặc dù có nhiều hứa hẹn, cả A2A và MCP đều đối mặt với những thách thức đáng kể cần được giải quyết để đạt được sự chấp nhận rộng rãi và phát huy hết tiềm năng.
• Thách thức của A2A ¹:

• Bảo mật và Xác thực: Đây là mối quan tâm hàng đầu. Việc quản lý danh tính của hàng ngàn, thậm chí hàng triệu agent tự trị, ngăn chặn các cuộc tấn công mạo danh hoặc giả mạo (spoofing), bảo vệ tính toàn vẹn của Agent Card, và đảm bảo mã hóa đầu cuối mạnh mẽ trong một môi trường phân tán là những thách thức kỹ thuật lớn.
• Khả năng mở rộng và Hiệu năng: Khi số lượng agent và tần suất tương tác tăng lên, việc quản lý overhead giao tiếp, giảm thiểu độ trễ và tránh tắc nghẽn mạng trở nên quan trọng. Các thuật toán định tuyến thông minh và cơ chế cân bằng tải động là cần thiết.
• Tích hợp với Hệ thống Cũ (Legacy Systems): Nhiều doanh nghiệp có các hệ thống IT cũ kỹ. Việc tích hợp các agent A2A hiện đại với các hệ thống này một cách liền mạch và hiệu quả là một rào cản đáng kể.
• Gỡ lỗi và Xử lý Lỗi: Trong một hệ thống đa agent phức tạp, việc theo dõi luồng tác vụ, xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi và quản lý các lỗi cục bộ mà không làm sập toàn bộ hệ thống là cực kỳ khó khăn.
• Tiêu chuẩn hóa và Khóa cứng Nhà cung cấp (Vendor Lock-in): Mặc dù A2A là một tiêu chuẩn mở, nguy cơ các nhà cung cấp lớn tạo ra các biến thể hoặc phần mở rộng độc quyền vẫn tồn tại, có thể dẫn đến sự phân mảnh.
• Đạo đức và Trách nhiệm: Khi các agent ngày càng tự trị và có khả năng đưa ra quyết định phức tạp, các câu hỏi về thiên vị thuật toán, mất việc làm do tự động hóa, và trách nhiệm giải trình khi có lỗi xảy ra cần được giải quyết một cách cẩn thận.
• Thách thức của MCP ¹⁴:

• Bảo mật: MCP mở rộng đáng kể bề mặt tấn công của các ứng dụng AI. Các rủi ro bao gồm tấn công prompt injection (khiến LLM thực hiện các hành động không mong muốn thông qua các công cụ), MCP server độc hại (mạo danh các dịch vụ hợp pháp hoặc sửa đổi dữ liệu), rò rỉ token xác thực được lưu trữ bởi server, và việc cấp quyền quá rộng cho các công cụ. Tấn công chuỗi cung ứng, nơi các MCP server bị xâm phạm có thể phát tán mã độc, cũng là một mối đe dọa.
• Quản lý Server Phức tạp: Với tiềm năng hàng ngàn MCP server từ các nhà cung cấp khác nhau, việc khám phá, cài đặt, cập nhật, giám sát và đảm bảo an toàn cho chúng là một thách thức quản trị lớn.
• Không phải là giải pháp toàn diện cho Truy xuất Thông tin (RAG): MCP cho phép LLM sử dụng các công cụ truy xuất, nhưng nó không tự giải quyết các thách thức của việc xây dựng các hệ thống RAG hiệu quả (ví dụ: chunking, embedding, ranking).
• Dễ lạm dụng LLM cho Logic Ứng dụng: Sự dễ dàng trong việc kết nối LLM với các công cụ có thể cám dỗ các nhà phát triển chuyển quá nhiều logic nghiệp vụ cốt lõi của ứng dụng sang cho LLM xử lý, điều này có thể làm giảm giá trị độc đáo của ứng dụng và tăng sự phụ thuộc vào LLM.
• Quản trị Dữ liệu và Quyền riêng tư: Khi LLM có thể dễ dàng truy cập và tương tác với nhiều nguồn dữ liệu thông qua MCP, việc đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu (như GDPR, HIPAA) và quản trị dữ liệu một cách có trách nhiệm trở nên phức tạp hơn.
• Sự phụ thuộc vào Nhà phát triển Chính (Anthropic): Mặc dù là một tiêu chuẩn mở, sự phát triển và định hướng tương lai của MCP vẫn có thể chịu ảnh hưởng đáng kể từ Anthropic và các đối tác lớn.
• Sự trưởng thành của Giao thức và Công cụ: MCP vẫn là một công nghệ tương đối mới. Các đặc tả kỹ thuật, SDK, công cụ hỗ trợ và các phương pháp hay nhất vẫn đang trong quá trình hoàn thiện.
• Hướng Nghiên cứu cho A2A ²:

• Khám phá Agent Nâng cao: Phát triển các phương thức như QuerySkill() cho phép client agent kiểm tra động các kỹ năng không được hỗ trợ hoặc không lường trước được của một remote agent.
• Hợp tác Agent và Đàm phán UX Động: Nghiên cứu cách các agent có thể đàm phán và thay đổi phương thức tương tác (ví dụ: từ văn bản sang âm thanh/video) ngay trong quá trình thực hiện một tác vụ, dựa trên ngữ cảnh hoặc yêu cầu mới.
• Cải thiện Vòng đời Tác vụ và Trải nghiệm Người dùng: Tăng cường độ tin cậy của các cơ chế streaming (SSE) và thông báo đẩy, đặc biệt cho các tác vụ chạy dài và tương tác không đồng bộ.
• Tích hợp Giao thức: Nghiên cứu sâu hơn về khả năng tương thích và tích hợp liền mạch với MCP và các tiêu chuẩn giao tiếp agent khác để tạo ra một bức tranh tổng thể mạch lạc hơn.
• Khung pháp lý Đạo đức và Trách nhiệm: Phát triển các hướng dẫn và framework kỹ thuật để giải quyết các vấn đề về thiên vị, trách nhiệm giải trình và tác động xã hội của các hệ thống đa agent tự trị.
• Hướng Nghiên cứu cho MCP ⁵⁰:

• Bảo mật và Quyền riêng tư Nâng cao: Phân tích toàn diện các rủi ro bảo mật và quyền riêng tư ở các giai đoạn khác nhau của vòng đời MCP server (tạo, vận hành, cập nhật). Phát triển các chiến lược giảm thiểu mối đe dọa, bao gồm các kỹ thuật mã hóa bảo vệ quyền riêng tư và các mô hình ủy quyền chi tiết hơn.
• Khám phá và Đăng ký Công cụ (Tool Discovery & Registry): Xây dựng một Registry MCP tập trung hoặc phi tập trung để các nhà phát triển có thể dễ dàng xuất bản, khám phá, và cài đặt các MCP server đáng tin cậy.
• Triển khai và Quản lý MCP Server ở Quy mô Lớn: Nghiên cứu các giải pháp cho việc triển khai, giám sát, cập nhật và gỡ lỗi MCP server một cách hiệu quả trong các môi trường doanh nghiệp phức tạp và phân tán.
• Công cụ Xác thực và Tuân thủ (Validation & Compliance Tools): Phát triển các bộ công cụ và quy trình kiểm tra tuân thủ để đảm bảo các MCP server được triển khai một cách nhất quán và an toàn theo đặc tả kỹ thuật.

Một điểm chung nổi bật từ những thách thức của cả A2A và MCP là tầm quan trọng của bảo mật và quản trị. Cả hai giao thức đều mở rộng đáng kể bề mặt tấn công và các điểm tương tác của hệ thống AI. A2A tạo ra một mạng lưới phức tạp gồm các agent giao tiếp với nhau ⁴³, trong khi MCP cho phép một agent tương tác với vô số công cụ và nguồn dữ liệu tiềm ẩn rủi ro.²⁶ Việc đảm bảo rằng tất cả các tương tác này là an toàn, được ủy quyền đúng cách, có thể kiểm toán được và tuân thủ các quy định về dữ liệu (ví dụ: GDPR, CCPA) là một thách thức khổng lồ. Do đó, nghiên cứu sâu hơn về các mô hình tin cậy động (dynamic trust models), các kỹ thuật mã hóa bảo vệ quyền riêng tư (privacy-preserving encryption), cơ chế kiểm toán phi tập trung (decentralized auditing mechanisms) và các framework quản trị AI toàn diện sẽ cực kỳ quan trọng cho sự thành công lâu dài và việc chấp nhận rộng rãi của cả hai giao thức. Nếu không giải quyết triệt để các vấn đề này, tiềm năng to lớn của A2A và MCP có thể bị hạn chế nghiêm trọng bởi những lo ngại về rủi ro và sự thiếu tin tưởng từ người dùng và doanh nghiệp.

• 4.3. Triển vọng Tương lai và Vai trò trong Kiến trúc AI (Future Outlook and Role in AI Architectures)
  Cả A2A và MCP đều được kỳ vọng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc định hình tương lai của kiến trúc AI, hướng tới các hệ thống thông minh hơn, tự chủ hơn và có khả năng hợp tác cao hơn.
• Triển vọng của A2A:

• A2A được xem là một trong những nền tảng cho thế hệ phần mềm tiếp theo: các ứng dụng được thiết kế để có khả năng hợp tác, có thể quan sát được và tự thích ứng.⁴² Điều này ngụ ý một sự thay đổi từ các ứng dụng đơn lẻ, biệt lập sang các hệ sinh thái gồm các agent tương tác.
• Giao thức này sẽ cho phép các agent hoạt động một cách liền mạch trong luồng công việc của người dùng, vượt qua ranh giới của các mô hình AI, các lĩnh vực chuyên môn và các hệ sinh thái công nghệ khác nhau.⁴²
• A2A có tiềm năng trở thành “hệ thần kinh” kết nối các hệ sinh thái kỹ thuật số đa dạng, cho phép truyền tải thông tin và điều phối hành động ở quy mô chưa từng có.⁶⁵
• Trong tương lai, A2A được kỳ vọng sẽ hỗ trợ các hệ thống AI có khả năng tự động hình thành và giải thể các mạng lưới hợp tác động, học hỏi và cải thiện thông qua tương tác liên tục giữa các agent.³⁹
• Sự phát triển của A2A cũng có thể thúc đẩy sự ra đời của các “thị trường agent” (agent marketplaces), nơi các agent với những kỹ năng chuyên biệt có thể được khám phá, mua, bán hoặc cấp phép sử dụng, tạo ra một nền kinh tế mới dựa trên năng lực AI.⁴¹
• Triển vọng của MCP:

• MCP có tiềm năng trở thành một ngôn ngữ chung phổ quát cho sự tương tác giữa AI và thế giới thực, tương tự như vai trò của HTTP và TCP/IP đối với sự phát triển của internet.⁵⁷ Nó cung cấp một lớp trừu tượng cần thiết để AI có thể “hiểu” và “tác động” lên các hệ thống bên ngoài.
• Giao thức này sẽ là một yếu tố thúc đẩy quan trọng cho sự phát triển của “Agentic AI” – các agent AI thực sự tự chủ và hữu ích, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong thế giới thực thay vì chỉ xử lý thông tin.⁵⁷
• MCP sẽ cho phép các AI agent điều phối các chuỗi hành động phức tạp trên nhiều hệ thống khác nhau, từ việc đặt một chuyến đi, phân tích một hợp đồng pháp lý, đến việc tối ưu hóa một danh mục đầu tư tài chính.⁵⁷
• Một hệ sinh thái gồm các MCP server chuyên biệt theo từng ngành (ví dụ: chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục, sản xuất) được dự đoán sẽ phát triển mạnh mẽ, cung cấp các công cụ và nguồn dữ liệu phù hợp cho các ứng dụng AI trong từng lĩnh vực.⁵⁷
• Các mô hình kinh doanh mới như “MCP as a Service” (MCPaaS) có thể xuất hiện, nơi các công ty chuyên cung cấp và duy trì các MCP server chất lượng cao, an toàn và đáng tin cậy.⁵⁷
• Cuối cùng, MCP được kỳ vọng sẽ trở thành một phần cơ sở hạ tầng thiết yếu cho việc xây dựng các ứng dụng AI an toàn, mạnh mẽ và được cá nhân hóa cao.⁷²
• Sức mạnh của sự kết hợp A2A và MCP ³³:

• Sự kết hợp của A2A và MCP được xem là nền tảng cho các hệ thống AI agentic thực sự, nơi khả năng tương tác liền mạch, nhận thức ngữ cảnh sâu sắc, khả năng giải quyết vấn đề một cách thích ứng và sự cộng tác hiệu quả giữa các agent được phát huy tối đa.
• Chúng cùng nhau tạo điều kiện cho việc xây dựng các hệ sinh thái AI có tính module hóa cao, linh hoạt, dễ dàng mở rộng và đảm bảo an toàn hơn so với các kiến trúc AI nguyên khối truyền thống.
• Các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp, như Microsoft, cũng nhìn nhận rằng cả A2A và MCP đều là những bước tiến quan trọng hướng tới một tương lai nơi các agent AI đóng vai trò trung tâm.⁴²

A2A và MCP không chỉ là những cải tiến kỹ thuật đơn thuần; chúng đại diện cho những mảnh ghép quan trọng hướng tới một mô hình kiến trúc AI mới được gọi là “Trí tuệ nhân tạo tổng hợp” (Composable AI). Composable AI là một phương pháp tiếp cận để thiết kế và xây dựng các hệ thống AI bằng cách lắp ráp các thành phần AI độc lập, có khả năng tái sử dụng cao, tương tự như việc lắp các khối LEGO. Trong mô hình này, MCP đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép tạo ra các “khối” chức năng cơ bản – mỗi khối bao gồm một agent AI và các công cụ/tài nguyên mà nó có thể truy cập thông qua MCP server.14 Những khối này có thể thực hiện các tác vụ chuyên biệt. Sau đó, A2A cung cấp cơ chế để các “khối” này kết nối, giao tiếp và phối hợp với nhau một cách linh hoạt, tạo thành các ứng dụng AI lớn hơn, phức tạp hơn và có khả năng giải quyết các vấn đề đa diện.1Sự trưởng thành và chấp nhận rộng rãi của A2A và MCP sẽ thúc đẩy mạnh mẽ xu hướng Composable AI. Điều này sẽ cho phép các tổ chức xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh, linh hoạt và có khả năng thích ứng nhanh hơn với những thay đổi trong nhu cầu kinh doanh hoặc môi trường hoạt động, thay vì phải đầu tư vào việc xây dựng các hệ thống AI nguyên khối, tốn kém và khó thay đổi. Hơn nữa, cách tiếp cận này cũng góp phần “dân chủ hóa” việc phát triển AI, cho phép nhiều cá nhân và tổ chức hơn tham gia vào việc tạo ra các thành phần và giải pháp AI sáng tạo, thúc đẩy một hệ sinh thái AI phong phú và đa dạng hơn.

Phần 5: Kết luận và Khuyến nghị

• 5.1. Tóm tắt các phát hiện chính (Summary of Key Findings)
  Qua phân tích chuyên sâu, có thể rút ra những kết luận chính sau về A2A và MCP:

• A2A và MCP là hai giao thức mở, mang tính bổ sung cao, được thiết kế để giải quyết các thách thức tương tác khác nhau trong hệ sinh thái AI đang phát triển. Chúng không trực tiếp cạnh tranh mà hướng đến các lớp và mục tiêu khác nhau trong kiến trúc AI.
• A2A, do Google khởi xướng, tập trung vào việc chuẩn hóa giao tiếp và hợp tác giữa các agent AI tự trị, cho phép chúng khám phá, ủy thác nhiệm vụ và làm việc cùng nhau trên các nền tảng và framework khác nhau.
• MCP, do Anthropic giới thiệu, tập trung vào việc chuẩn hóa cách một agent AI (thường là LLM) kết nối và tương tác với các công cụ, API và nguồn dữ liệu bên ngoài, hoạt động như một giao diện phổ quát.
• Cả hai giao thức đều dựa trên các tiêu chuẩn web phổ biến (HTTP, JSON-RPC, SSE), ưu tiên các khía cạnh bảo mật (mặc dù với các phương pháp tiếp cận và mức độ trưởng thành khác nhau), và đang nhận được sự chấp nhận nhanh chóng từ các công ty công nghệ lớn và cộng đồng nhà phát triển.
• Sự kết hợp của A2A và MCP hứa hẹn tạo ra các hệ thống AI mạnh mẽ hơn, linh hoạt hơn, có khả năng module hóa cao và tự chủ hơn, mở đường cho các ứng dụng AI phức tạp và thông minh hơn.
• Tuy nhiên, cả hai giao thức đều đối mặt với những thách thức đáng kể, chủ yếu liên quan đến bảo mật (ví dụ: quản lý danh tính, prompt injection, rò rỉ token), khả năng mở rộng khi số lượng agent/server tăng lên, quản trị hệ thống phức tạp, và việc tích hợp với các hệ thống hiện có. Các vấn đề về đạo đức và trách nhiệm giải trình cũng cần được quan tâm.
• 5.2. Khuyến nghị cho việc lựa chọn và triển khai A2A/MCP (Recommendations for A2A/MCP Selection and Deployment)
  Dựa trên các phân tích, các tổ chức và nhà phát triển nên xem xét các khuyến nghị sau khi lựa chọn và triển khai A2A và/hoặc MCP:

1. Đánh giá Nhu cầu Cụ thể một cách Cẩn trọng:

• Xác định rõ ràng vấn đề cốt lõi cần giải quyết. Nếu trọng tâm là sự hợp tác và điều phối giữa nhiều agent AI tự trị để hoàn thành một mục tiêu phức tạp, A2A là lựa chọn phù hợp. Nếu nhu cầu là trang bị cho một agent AI khả năng tương tác với các công cụ, API hoặc nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP sẽ là ưu tiên. Trong nhiều trường hợp phức tạp, việc kết hợp cả hai giao thức sẽ mang lại lợi ích lớn nhất.

2. Bắt đầu với các Dự án Thí điểm Nhỏ, Có Phạm vi Rõ ràng:

• Thay vì cố gắng triển khai ở quy mô lớn ngay từ đầu, hãy bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ, tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể và có thể đo lường được.²⁷ Điều này giúp đội ngũ làm quen với các sắc thái của giao thức, xác định các thách thức tiềm ẩn trong môi trường cụ thể của tổ chức và xây dựng năng lực nội bộ.

3. Ưu tiên Bảo mật và Quản trị Ngay từ Giai đoạn Thiết kế:

• Bảo mật không phải là một tính năng bổ sung sau. Thiết kế các biện pháp kiểm soát truy cập mạnh mẽ, cơ chế xác thực đa yếu tố (nếu có thể), mã hóa dữ liệu khi truyền và khi lưu trữ, và hệ thống kiểm toán chi tiết ngay từ đầu. Đặc biệt chú ý đến các rủi ro đã được xác định cho từng giao thức, như bảo vệ Agent Card trong A2A hay ngăn chặn prompt injection và bảo vệ token trong MCP.

4. Đầu tư vào Đào tạo và Phát triển Kỹ năng cho Đội ngũ:

• Cả A2A và MCP đều là những công nghệ mới đòi hỏi kiến thức chuyên môn. Tổ chức cần đầu tư vào việc đào tạo đội ngũ phát triển về các nguyên tắc thiết kế hệ thống đa agent, cách xây dựng và quản lý MCP server an toàn, và các phương pháp hay nhất để tích hợp các giao thức này.²⁷

5. Tận dụng Hệ sinh thái Mở một cách Thông minh:

• Sử dụng các SDK, công cụ và MCP server do cộng đồng hoặc các nhà cung cấp uy tín cung cấp có thể giúp tăng tốc độ phát triển. Tuy nhiên, cần phải thẩm định kỹ lưỡng các thành phần này, đặc biệt là các MCP server từ cộng đồng, về mặt bảo mật, độ tin cậy và hiệu suất trước khi tích hợp vào các hệ thống quan trọng.⁵⁴

6. Theo dõi Sát sao Sự phát triển của các Tiêu chuẩn và Hệ sinh thái:

• Cả A2A và MCP đều đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng. Các đặc tả kỹ thuật có thể được cập nhật, các phương pháp hay nhất mới có thể xuất hiện, và các mối đe dọa bảo mật mới có thể được phát hiện. Việc duy trì sự cập nhật liên tục là rất quan trọng.³⁷

7. Xem xét Kiến trúc AI Tổng hợp (Composable AI):

• Khi thiết kế các ứng dụng AI mới, hãy suy nghĩ theo hướng module hóa. Thiết kế các agent và công cụ như những thành phần độc lập, có thể tái sử dụng và kết hợp linh hoạt. Điều này sẽ giúp tận dụng tối đa tính linh hoạt và khả năng mở rộng mà A2A và MCP mang lại.

8. Đối với Doanh nghiệp – Xây dựng Chiến lược Dài hạn:

• Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược rõ ràng về cách A2A và MCP phù hợp với kiến trúc AI tổng thể và lộ trình chuyển đổi số của tổ chức. Cân nhắc việc tham gia vào các nhóm làm việc của ngành hoặc các cộng đồng mã nguồn mở để có thể đóng góp và định hình sự phát triển của các tiêu chuẩn này, đảm bảo chúng phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp.⁶⁸

Một cách tiếp cận tổng thể được khuyến nghị là “Thử nghiệm có kiểm soát, Mở rộng có chiến lược”. Cả A2A và MCP đều là những công nghệ mới và mạnh mẽ, nhưng chúng cũng đi kèm với những độ phức tạp và rủi ro tiềm ẩn nhất định.37 Việc áp dụng một cách tiếp cận quá vội vàng, thiếu sự chuẩn bị kỹ lưỡng có thể dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng về bảo mật, hiệu suất hoặc khó khăn trong việc tích hợp. Ngược lại, việc chờ đợi quá lâu có thể khiến tổ chức bị tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh đang nhanh chóng nắm bắt những công nghệ mới này.Do đó, một chiến lược hai giai đoạn là hợp lý:

1. Giai đoạn Thử nghiệm có Kiểm soát: Bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ, có phạm vi được xác định rõ ràng, tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể mang lại giá trị nhanh chóng. Mục tiêu của giai đoạn này là để đội ngũ học hỏi, thu thập kinh nghiệm thực tế, và đánh giá sự phù hợp của (các) giao thức trong môi trường cụ thể của tổ chức, như đã được đề xuất trong các tài liệu tham khảo.²⁷
2. Giai đoạn Mở rộng có Chiến lược: Sau khi đã có đủ kinh nghiệm và hiểu biết sâu sắc từ giai đoạn thí điểm, tổ chức có thể bắt đầu mở rộng quy mô triển khai một cách có chiến lược. Điều này bao gồm việc tích hợp A2A và/hoặc MCP vào kiến trúc AI tổng thể của tổ chức, phát triển các quy trình quản trị và vận hành phù hợp, đồng thời liên tục theo dõi, đánh giá và thích ứng với sự phát triển không ngừng của công nghệ và hệ sinh thái xung quanh các giao thức này.

Bằng cách áp dụng một cách tiếp cận cân bằng và có chiến lược, các tổ chức có thể khai thác hiệu quả sức mạnh của A2A và MCP để xây dựng các hệ thống AI thế hệ tiếp theo, đồng thời quản lý các rủi ro tiềm ẩn và đảm bảo sự phát triển bền vững.

Nguồn trích dẫn

1. Building AI Agents? A2A vs. MCP Explained Simply – KDnuggets, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.kdnuggets.com/building-ai-agents-a2a-vs-mcp-explained-simply
2. google/A2A: An open protocol enabling communication and interoperability between opaque agentic applications. – GitHub, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://github.com/google/A2A
3. Model Context Protocol (MCP) – Anthropic API, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp
4. Comprehensive Analysis of Google’s Agent2Agent (A2A) Protocol: Technical Architecture, Enterprise Use Cases, and Long-Term Implications for AI Collaboration – ResearchGate, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.researchgate.net/publication/390694531_Comprehensive_Analysis_of_Google’s_Agent2Agent_A2A_Protocol_Technical_Architecture_Enterprise_Use_Cases_and_Long-Term_Implications_for_AI_Collaboration
5. Agents in Dialogue Part 3: A2A Protocol – Orchestrating Modern AI …, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://re-cinq.com/blog/agents-in-dialogue-part-3-a2a
6. Specification – Agent2Agent Protocol (A2A) – Google, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://google.github.io/A2A/specification/
7. Enterprise-Ready Features – Agent2Agent Protocol (A2A) – Google, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://google.github.io/A2A/topics/enterprise-ready/
8. How the Agent2Agent Protocol (A2A) Actually Works: A Technical …, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.blott.studio/blog/post/how-the-agent2agent-protocol-a2a-actually-works-a-technical-breakdown
9. Google’s Agent-to-Agent (A2A) and Anthropic’s Model Context …, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.gravitee.io/blog/googles-agent-to-agent-a2a-and-anthropics-model-context-protocol-mcp
10. Building A Secure Agentic AI Application Leveraging Google’s A2A Protocol – arXiv, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://arxiv.org/html/2504.16902
11. Agent-to-Agent Communication – Agent2Agent Protocol (A2A) – Google, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://google.github.io/A2A/specification/agent-to-agent-communication/
12. A Practical Guide to Agent-to-Agent (A2A) Protocol – DEV Community, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://dev.to/composiodev/a-practical-guide-to-agent-to-agent-a2a-protocol-31fd
13. Getting Started with Agent-to-Agent (A2A) Protocol: A Purchasing …, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://codelabs.developers.google.com/intro-a2a-purchasing-concierge
14. Model Context Protocol (MCP) Explained – Humanloop, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://humanloop.com/blog/mcp
15. A beginners Guide on Model Context Protocol (MCP) – OpenCV, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://opencv.org/blog/model-context-protocol/
16. Model Context Protocol – Wikipedia, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol
17. What Is the Model Context Protocol (MCP) and How It Works – Descope, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.descope.com/learn/post/mcp
18. The Model Context Protocol (MCP): A guide for AI integration | Generative-AI – Weights & Biases – Wandb, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://wandb.ai/byyoung3/Generative-AI/reports/The-Model-Context-Protocol-MCP-A-guide-for-AI-integration–VmlldzoxMTgzNDgxOQ
19. What is Model Context Protocol (MCP)? | IBM, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/model-context-protocol
20. Core architecture – Model Context Protocol, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture
21. MCP AI: Powering Multi-Agent AI Collaboration – Creole Studios, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.creolestudios.com/mcp-ai-multi-agent-collaboration/
22. Model Context Protocol (MCP) – A Deep Dive – WWT, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.wwt.com/blog/model-context-protocol-mcp-a-deep-dive?utm_source=social&utm_medium=twitter&utm_campaign=platform_share
23. How Model Context Protocol (MCP) Drives Adoption—and Doesn’t. – Monte Carlo Data, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.montecarlodata.com/blog-model-context-protocol-mcp
24. Model Context Protocol (MCP) – A Deep Dive – WWT, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.wwt.com/blog/model-context-protocol-mcp-a-deep-dive
25. What is the Model Context Protocol (MCP)? A Complete Guide – Treblle Blog, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://blog.treblle.com/model-context-protocol-guide/
26. Model Context Protocol (MCP) security – Writer, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://writer.com/engineering/mcp-security-considerations/
27. Model Context Protocol Specification | MCP Guide 2025 – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/542166
28. Cato CTRL™ Threat Research: Exploiting Model Context Protocol (MCP) – Demonstrating Risks and Mitigating GenAI Threats – Cato Networks, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.catonetworks.com/blog/cato-ctrl-exploiting-model-context-protocol-mcp/
29. The Security Risks of Model Context Protocol (MCP), truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.pillar.security/blog/the-security-risks-of-model-context-protocol-mcp
30. What you need to know about the Model Context Protocol (MCP) – Merge.dev, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.merge.dev/blog/model-context-protocol
31. What is the Difference Between A2A and MCP? – Analytics Vidhya, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/05/a2a-and-mcp/
32. MCP vs. A2A Protocols: What Developers Need to Know About AI’s New Plumbing, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.firecrawl.dev/blog/mcp-vs-a2a-protocols
33. How MCP and A2A Protocols Are Changing Enterprise GTM, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://arisegtm.com/blog/how-mcp-and-a2a-protocols-are-changing-enterprise-gtm
34. Model Context Protocol: The Missing Link for Secure AI Workflows | Wing Venture Capital, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.wing.vc/content/model-context-protocol-the-missing-link-for-secure-ai-workflows
35. A2A vs. MCP Comparison for AI Agents – Aalpha Information Systems India Pvt. Ltd., truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.aalpha.net/blog/a2a-vs-mcp-comparison-for-ai-agents/
36. Google A2A Protocol Performance Analytics Explained – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551257
37. How Google A2A Protocol Scales with Business Growth – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551305
38. Google A2A Protocol Scalability Advantages Explained – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551141
39. Google A2A Protocol Architecture Explained | Components & Benefits – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551245
40. How the Agent2Agent (A2A) protocol enables seamless AI agent collaboration – Wandb, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://wandb.ai/byyoung3/Generative-AI/reports/How-the-Agent2Agent-A2A-protocol-enables-seamless-AI-agent-collaboration–VmlldzoxMjQwMjkwNg
41. Google’s A2A Protocol Reshapes AI Ecosystems | Bluebash, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.bluebash.co/blog/google-a2a-protocol-redefines-ai-ecosystems/
42. Empowering multi-agent apps with the open Agent2Agent (A2A) protocol – Microsoft, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2025/05/07/empowering-multi-agent-apps-with-the-open-agent2agent-a2a-protocol/
43. Building A Secure Agentic AI Application Leveraging Google’s A2A Protocol – arXiv, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://arxiv.org/html/2504.16902v1
44. A2A Protocol Implementation Challenges: Key Issues & Solutions – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551094
45. Google A2A Protocol: Challenges & Solutions – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551211
46. Deep Dive MCP and A2A Attack Vectors for AI Agents – Solo.io, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.solo.io/blog/deep-dive-mcp-and-a2a-attack-vectors-for-ai-agents
47. A2A protocol enterprise implementation case studies – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551208
48. Model Context Protocol (MCP): Why it matters! | AWS re:Post, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://repost.aws/articles/ARK3Jah0ZyS8GkPTsOJSnZkA/model-context-protocol-mcp-why-it-matters
49. MCP: Industry Game-Changer or Another NFT Bubble? – IONIX, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.ionix.io/guides/what-is-mcp/
50. Model Context Protocol: What You Need To Know – Gradient Flow, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://gradientflow.com/model-context-protocol-what-you-need-to-know/
51. Adoption of the Model Context Protocol within the Java Ecosystem – InfoQ, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.infoq.com/news/2025/05/mcp-within-java-ecosystem/
52. Model Context Protocol – Cursor, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol
53. The State of Coding the Future with Java and AI – May 2025 – Microsoft Developer Blogs, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://devblogs.microsoft.com/java/the-state-of-coding-the-future-with-java-and-ai/
54. The Model Context Protocol: Getting beneath the hype | Thoughtworks United States, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.thoughtworks.com/en-us/insights/blog/generative-ai/model-context-protocol-beneath-hype
55. MCP Tool Chain Overhead: Optimizing AI Workflows – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/541229
56. What is MCP and How It Transforms AI Integrations, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://momen.app/blogs/mcp-role-in-ai-integrations/
57. Model Context Protocol (MCP) – The Future of AI Integration – Digidop, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.digidop.com/blog/mcp-ai-revolution
58. MCP in AI: A Game-Changer for Multi-Agent Communication – Techify Solutions, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://techifysolutions.com/blog/mcp-in-ai/
59. A2A Protocol Cost Reduction Case Studies | Real-World Examples – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551214
60. Scaling Agentic AI – Impact of Model Context (MCP) and Agentic (A2A) protocols – WWT, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.wwt.com/blog/scaling-agentic-ai-impact-of-model-context-mcp-and-agentic-a2a-protocols?utm_source=social&utm_medium=facebook&utm_campaign=platform_share
61. A2A + MCP: The Power Duo That Makes Building Practical AI Systems Actually Possible Today : r/AI_Agents – Reddit, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1k0k959/a2a_mcp_the_power_duo_that_makes_building/
62. Build practical AI systems today by combining A2A + MCP protocols – Reddit, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1k2py77/build_practical_ai_systems_today_by_combining_a2a/
63. arisegtm.com, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://arisegtm.com/blog/how-mcp-and-a2a-protocols-are-changing-enterprise-gtm#:~:text=MCP%20and%20A2A%20are%20complementary,other%20for%20multi%2Dagent%20workflows.
64. The dawn of agentic AI in security operations at RSAC 2025 | Google Cloud Blog, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/the-dawn-of-agentic-ai-in-security-operations-at-rsac-2025
65. A2A protocol technology adoption forecast: 2025 trends & insights – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551540
66. How Secure Is Google’s A2A Protocol? – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551301
67. How the A2A Protocol Will Transform AI Collaboration for Businesses, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://localpartnershipjointmarketsolutions.com/MEDIA/how-the-a2a-protocol-will-transform-ai-collaboration-for-businesses
68. Google A2A Protocol Future Roadmap Analysis 2025 – BytePlus, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/551537
69. [2503.23278] Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions – arXiv, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://arxiv.org/abs/2503.23278
70. MCP and the future of AI tools – LeadDev, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://leaddev.com/technical-direction/mcp-and-the-future-of-ai-tools
71. Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions – arXiv, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://arxiv.org/pdf/2503.23278
72. Model Context Protocol (MCP): The Future of Context-Aware AI in SEO – Maya Insights, truy cập vào tháng 5 19, 2025, https://www.mayainsights.com/blog/model-context-protocol/