Пейзажът на изкуствения интелект бързо се развива, като AI агентите се очертават като ключов компонент. AI агентът по същество комбинира когнитивната мощ на голям езиков модел (LLM) с инструментариум, който му позволява да изпълнява команди, да извлича информация и да изпълнява задачи автономно. Тези агенти отговарят на заявки от потребители или взаимодействат с други агенти. Потенциалът на AI агентите се крие в способността им да мащабират операциите, да автоматизират сложни процеси и да повишават ефективността в различни бизнес функции, значително повишавайки индивидуалната производителност.
Консенсусът е, че универсален агент ‘един размер за всички’ не може ефективно да се справи с разнообразните и сложни задачи, очаквани от AI агентите. Решението се крие в Agentic работни процеси. Те са създадени от мрежи от автономни AI агенти, които могат да вземат решения, да изпълняват действия и да координират задачи с минимален човешки надзор.
Визията на Google за оперативна съвместимост на агентите: Протоколът Agent2Agent (A2A)
Google представи протокола Agent2Agent (A2A) на 9 април 2025 г. Той е проектиран да улесни безпроблемната комуникация между AI агентите, позволявайки им сигурно да обменят данни и да автоматизират сложни бизнес работни процеси. Това се постига чрез взаимодействие с корпоративни системи и платформи на трети страни.
Протоколът A2A е резултат от сътрудничество между Google и над 50 индустриални партньори, всички споделящи обща визия за бъдещето на сътрудничеството на AI агенти. От решаващо значение е, че това сътрудничество надхвърля специфичните технологии и се основава на отворени и сигурни стандарти.
Основни принципи на проектиране на A2A
По време на разработването на протокола A2A, Google и нейните партньори бяха водени от няколко основни принципа:
- Отворен и независим от доставчика: Протоколът A2A трябва да бъде отворен, което означава, че неговите спецификации са публично достъпни. Това гарантира, че всеки разработчик или организация може да внедри протокола без патентовани ограничения. Независим от доставчика означава, че протоколът не е обвързан с технологията на конкретен доставчик. Това насърчава равни условия за всички участници.
- Естествени начини за сътрудничество: A2A позволява на агентите да си сътрудничат, използвайки техните присъщи, неструктурирани методи на комуникация. Това отличава агентите от инструментите и отличава A2A от Протокол за контекст на модела (MCP).
- Изграден на съществуващи стандарти: За да се опрости интеграцията със съществуващите ИТ инфраструктури, протоколът е изграден върху установени стандарти като HTTP, Server-Sent Events (SSE) и JSON-RPC.
- Сигурен по подразбиране: Сигурността е първостепенен проблем. A2A включва механизми за удостоверяване и оторизация от корпоративен клас, за да защити чувствителни данни и да осигури сигурни взаимодействия.
- Агностичен към модалността на данните: A2A не се ограничава до текстова комуникация. Той може да обработва различни видове данни, включително изображения, аудио и видео потоци.
Функционалности на A2A: Овластяване на сътрудничеството на агентите
A2A предоставя набор от вградени функционалности за рационализиране на взаимодействията на агентите:
- Откриване на възможности: Това позволява на агентите да рекламират своите възможности. Клиентите могат лесно да идентифицират кой агент е най-подходящ за конкретна задача. Мислете за това като за дигитален пазар, където агентите показват своите умения и опит.
- Управление на задачи и състояние: Комуникацията между клиент и агент се върти около изпълнението на Задачи. Тези задачи са дефинирани от протокола и имат добре дефиниран жизнен цикъл. Резултатът от задача се нарича Артефакт. Управлението както на задачите, така и на техните състояния осигурява надежден и проследим работен процес.
- Сигурно сътрудничество: Агентите могат сигурно да обменят съобщения, за да споделят контекст, да предоставят отговори, да доставят артефакти или да предават инструкции на потребителите. Това улеснява среда за сътрудничество, където агентите могат да работят заедно безпроблемно.
- Договаряне на потребителско изживяване: Всяко съобщение включва ‘части’, които са самостоятелни части от съдържание, като например генерирано изображение. Всяка част има определен тип съдържание, което позволява както на клиента, така и на отдалечения агент да се споразумеят за необходимия формат. Тази функция също така обхваща договарянето на потребителските UI възможности, като например iframe, видео и уеб форми.
Функциите за откриване на възможности и договаряне на потребителското изживяване са особено завладяващи, защото проправят пътя за създаването на пазари за агенти. На тези пазари доставчиците могат да изброяват своите агенти, а клиентите могат да изберат най-подходящия агент за извършване на конкретни задачи.
Въпреки че тази концепция е изключително обещаваща и потенциално съществена за растежа на пазара на AI агенти, реализирането на тази визия изисква повече от просто дефиниране на протокол за взаимодействие.
Декодиране на концепциите на протокола Agent2Agent
Разбирането на основните концепции, подкрепящи протокола, е от решаващо значение за ефективното внедряване и използване. Тези концепции вече ще бъдат познати на много разработчици на AI агенти:
- Agent Card: Това е публичен файл с метаданни, който описва подробно възможностите, уменията, URL адреса на крайната точка и изискванията за удостоверяване на агента. Agent Card играе решаваща роля във фазата на откриване, позволявайки на потребителите да изберат подходящия агент и да разберат как да взаимодействат с него.
- Сървър: Агент, който прилага методите на протокола A2A, както е определено в JSON спецификация. По същество сървърът е агентът, предлагащ своите услуги чрез протокола A2A.
- Клиент: Това може да бъде приложение или друг агент, който консумира A2A услуги. Клиентът инициира заявки и използва възможностите, предлагани от сървъра.
- Задача: Основната работна единица за агента. Инициирана от клиента и изпълнена от сървъра, тя преминава през различни състояния през целия си жизнен цикъл.
- Съобщение: Представлява обмена на комуникация между клиента и агента. Всяко съобщение има определена роля и се състои от Части.
- Част: Това е основната единица за съдържание в рамките на съобщение или артефакт. Част може да бъде текст, файл или структурирани данни. Това позволява гъвкава комуникация на различни видове данни.
- Артефакт: Представлява резултатите, генерирани от агента, докато изпълнява задача. Подобно на съобщенията, артефактите съдържат части.
- Поточно предаване: Протоколът поддържа поточно предаване, което позволява на сървъра да актуализира клиента за състоянието на продължително изпълняващи се задачи в реално време. Това подобрява потребителското изживяване, като осигурява непрекъсната обратна връзка.
Настоящият пейзаж на проекта Agent2Agent
A2A беше представен наскоро пред обществеността и неговите спецификации вече са достъпни в GitHub. Към момента няма официална пътна карта или готова за производство реализация на протокола. Въпреки това, Google активно си сътрудничи с партньори, за да пусне готова за производство версия по-късно през 2025 г.
Репозиторият A2A GitHub предоставя няколко кодови примера както на TypeScript, така и на Python, заедно с изчерпателно демонстрационно приложение. Това приложение показва взаимодействието между агенти, разработени с помощта на различни Комплекти за разработване на агенти (ADK).
Въпреки че това осигурява основа за експериментиране, A2A трябва да бъде интегриран в съществуващата екосистема от рамки и инструменти, използвани за внедряване на Agentic работни процеси, преди да може да бъде приет в критични приложения.
Подкрепата от голям брой основни играчи (по-специално, никоя от компаниите, които предоставят основни модели, не присъства), работещи с Google по дефиницията на протокола, силно предполага, че необходимите инструменти скоро ще бъдат налични и че A2A ще бъде интегриран във водещите рамки на агенти.
A2A срещу протокол за контекст на модела (MCP): Разбиране на разликата
Протоколът за контекст на модела (MCP), разработен от Anthropic, позволява на приложенията да предоставят контекст на големи езикови модели. Anthropic описва MCP като ‘USB-C порта за AI приложения’, предлагайки стандартизиран начин за свързване на LLM към източници на данни и инструменти, подобно на това как USB свързва различни периферни устройства към устройства.
Според Google, A2A не е предназначен да замени MCP. Има минимално припокриване между двата протокола; те се занимават с различни проблеми и работят на различни нива на абстракция. A2A улеснява взаимодействието между агенти, докато MCP свързва големи езикови модели с инструменти, които от своя страна ги свързват с услуги и данни. Следователно двата протокола се допълват взаимно.
Agent2Agent и протоколът за контекст на модела са две части от един и същ пъзел и те ще бъдат необходими, за да се реализира бъдещата визия за агентни работни процеси и повсеместен AI.