Светът на изкуствения интелект се развива бързо, като AI агентите стават все по-усъвършенствани и способни. Тъй като тези агенти стават все по-разпространени, необходимостта от безпроблемна комуникация и сътрудничество между тях става първостепенна. Представяме ви Agent2Agent (A2A) протокола, иновативното решение на Google, предназначено да насърчава оперативната съвместимост и екипната работа между AI агенти.
A2A, в основата си, е рамка, която позволява на AI агентите да комуникират и да си сътрудничат ефективно, независимо от тяхната основна архитектура или доставчиците, които стоят зад тях. Той служи като универсален преводач, преодолявайки пропастите между различните AI системи и улеснявайки безпроблемното взаимодействие. Мислете за него като за общ език, който позволява на AI агентите да работят заедно хармонично, отключвайки нови възможности за комплексно решаване на проблеми и автоматизация.
Произходът на A2A: Разрешаване на предизвикателствата при AI интеграцията
За да оцените напълно значението на A2A, е от съществено значение да разберете контекста, довел до създаването му. Възходът на мощни езикови модели като GPT-3.5 бележи повратна точка в приемането на AI, тъй като разработчиците търсят начини да разширят възможностите им отвъд обикновените чат интерфейси.
Едно от първите решения беше извикването на функции, което позволи на големите езикови модели (LLM) да се свързват с външни API-та на база един към един. Този подход обаче бързо доведе до фрагментирана екосистема, в която различните AI доставчици и изпълнители приеха различни методи за интеграция, което доведе до ограничена оперативна съвместимост.
Model Context Protocol (MCP) на Anthropic се появи като потенциално решение на проблема ‘NxM’, където броят на агентите/AI системи (N) се умножава по броя на инструментите/източниците на данни (M). MCP имаше за цел да стандартизира контекста и да опрости интеграцията, но Google разпозна необходимостта от протокол, който да позволи на агентите да комуникират директно помежду си.
Тук се намесва A2A. Подобно на MCP, A2A обединява начина, по който AI агентите взаимодействат, но вместо да се фокусира върху свързването на агенти с инструменти и данни, той се фокусира върху свързването на агенти с други агенти. Това е важна стъпка към изграждането на истински съвместни AI системи.
Разкриване на същността на A2A: Универсален език за AI агенти
A2A е отворен протокол, който дава възможност на AI агентите да комуникират помежду си, независимо от техния произход или дизайн. Той действа като преводач, разбиращ и тълкуващ различни езици и рамки, като LangChain, AutoGen и LlamaIndex.
Стартиран през април 2025 г., A2A е разработен в сътрудничество с над 50 технологични партньори, включително индустриални гиганти като Atlassian, Salesforce, SAP и MongoDB. Този съвместен подход гарантира, че A2A не е просто инициатива на Google, а по-широко усилие на индустрията към стандартизация.
В сърцето си A2A третира всеки AI агент като мрежова услуга със стандартен интерфейс. Това е аналогично на начина, по който уеб браузърите и сървърите комуникират с помощта на HTTP, но вместо уебсайтове, е за AI агенти. Точно както MCP адресира проблема NxM, A2A опростява процеса на свързване на различни агенти, без да изисква персонализиран код за всяко сдвояване.
Разшифроване на основните възможности на A2A: Разрешаване на безпроблемно сътрудничество
A2A е изграден върху четири ключови възможности, които превръщат сътрудничеството между агентите в реалност. За да разберете тези възможности, е важно да дефинирате няколко ключови термина:
- Клиентски агент/A2A клиент: Приложението или агентът, който консумира A2A услуги. Това е ‘главният’ агент, който инициира задачи и комуникира с други агенти.
- Отдалечен агент/A2A сървър: Агент, който показва HTTP крайна точка с помощта на A2A протокола. Това са допълнителните агенти, които се занимават с изпълнението на задачите.
Имайки предвид тези дефиниции, нека проучим четирите основни възможности на A2A:
- Откриване на възможности: Тази възможност отговаря на въпроса ‘Какво можеш да правиш?’. Тя позволява на агентите да рекламират своите възможности чрез ‘Agent Cards’, които са JSON файлове, предоставящи машинно четим профил на уменията и услугите на агента. Това помага на клиентските агенти да идентифицират най-добрия отдалечен агент за конкретна задача.
- Управление на задачи: Тази възможност отговаря на въпроса ‘Всички ли работят заедно и какъв е вашият статус?’. Тя гарантира, че комуникацията между клиентските и отдалечените агенти е фокусирана върху завършването на задачата, със специфичен обект на задача и жизнен цикъл. За дългосрочни задачи агентитемогат да комуникират, за да останат синхронизирани.
- Сътрудничество: Тази възможност се фокусира върху въпроса ‘Какъв е контекстът, отговорът, изходът на задачата (артефакти) или инструкциите на потребителя?’. Тя позволява на агентите да изпращат съобщения напред-назад, създавайки разговорен поток.
- Преговори за потребителско изживяване: Тази възможност отговаря на въпроса ‘Как да покажа съдържание на потребителя?’. Всяко съобщение съдържа ‘части’ със специфични типове съдържание, позволяващи на агентите да преговарят за правилния формат и да разбират UI възможности като iframes, видео и уеб формуляри. Агентите адаптират начина, по който представят информация, въз основа на това какво може да обработва приемащият агент (клиентът).
Демистифициране на вътрешната работа на A2A: Клиент-сървър модел за AI комуникация
A2A работи на клиент-сървър модел, където агентите комуникират по стандартни уеб протоколи като HTTP, използвайки структурирани JSON съобщения. Този подход гарантира съвместимост със съществуващата инфраструктура, като същевременно стандартизира комуникацията между агентите.
За да разберем как A2A постига своите цели, нека разбием основните компоненти на протокола и да проучим концепцията за ‘непрозрачни’ агенти.
Основни компоненти на A2A: Градивни елементи за AI сътрудничество
- Agent Card: Този JSON файл, обикновено хостван на добре познат URL адрес (напр.
/.well-known/agent.json), описва възможностите, уменията, URL адреса на крайната точка и изискванията за удостоверяване на агента. Той служи като машинно четимо ‘резюме’ на агента, помагайки на други агенти да определят дали да се ангажират с него. - A2A сървър: Агент, който показва HTTP крайни точки с помощта на A2A протокола. Това е ‘отдалеченият агент’ в A2A, който получава заявки от клиентския агент и се занимава със задачи. Сървърите рекламират своите възможности чрез Agent Cards.
- A2A клиент: Приложението или AI системата, която консумира A2A услуги. Клиентът конструира задачи и ги разпределя към подходящите сървъри въз основа на техните възможности и умения. Това е ‘клиентският агент’ в A2A, който организира работни процеси със специализирани сървъри.
- Задача: Централната единица работа в A2A. Всяка задача има уникален идентификатор и преминава през дефинирани състояния (напр.
submitted,working,completed). Задачите служат като контейнери за работата, която се изисква и изпълнява. - Съобщение: Комуникационен обмен между клиента и агента. Съобщенията се обменят в контекста на задача и съдържат Части, които доставят съдържание.
- Част: Основната единица съдържание в Съобщение или Артефакт. Частите могат да бъдат:
TextPart: За обикновен текст или форматирано съдържаниеFilePart: За двоични данни (с вградени байтове или URI препратка)DataPart: За структурирани JSON данни (като формуляри)
- Артефакт: Изходът, генериран от агент по време на задача. Артефактите също съдържат Части и представляват крайната доставка от сървъра обратно към клиента.
Концепцията за непрозрачни агенти: Защита на интелектуалната собственост и гарантиране на сигурност
Терминът ‘непрозрачен’ в контекста на A2A означава, че агентите могат да си сътрудничат по задачи, без да разкриват вътрешната си логика. Това означава, че:
- Агентът трябва да разкрие само какви задачи може да изпълнява, а не как ги изпълнява.
- Патентовани алгоритми или данни могат да останат частни.
- Агентите могат да бъдат заменени с алтернативни реализации, стига да поддържат същите възможности.
- Организациите могат да интегрират агенти на трети страни без опасения за сигурността.
Подходът на A2A опростява разработването на сложни системи с множество агенти, като същевременно поддържа високи стандарти за сигурност и защита на търговските тайни.
Типичен поток на A2A взаимодействие: Ръководство стъпка по стъпка
Когато агентите комуникират чрез A2A, те следват структурирана последователност:
- Фаза на откриване: Представете си потребител, който пита своя главен AI агент: ‘Можете ли да ми помогнете да планирам бизнес пътуване до Токио следващия месец?’. AI разпознава необходимостта да намери специализирани агенти за полети, хотели и местни дейности. Клиентският агент идентифицира отдалечени агенти, които могат да помогнат с всяка задача, и извлича техните Agent Cards, за да оцени тяхната пригодност.
- Иницииране на задача: След като е сформиран екипът, е време да се възложат задачи. Клиентският агент може да каже на агента за резервация на пътувания: ‘Намерете полети до Токио от 15 до 20 май’. Клиентът изпраща заявка до крайната точка на сървъра (обикновено POST до
/taskssend), създавайки нова задача с уникален идентификатор. Това включва първоначалното съобщение, указващо какво иска клиентът да направи сървърът. - Обработка: Специализираният агент за резервации (сървър/отдалечен агент) започва да търси налични полети, отговарящи на критериите. Той може:
- Незабавно да завърши задачата и да върне артефакт: ‘Ето наличните полети’.
- Да поиска повече информация (задавайки състоянието на
input-required): ‘Предпочитате ли конкретна авиокомпания?’. - Да започне да работи по дългосрочна задача (задавайки състояние на
working): ‘Сравнявам цените, за да ви намеря най-добрата оферта’.
- Многократни разговори: Ако е необходима повече информация, клиентът и сървърът обменят допълнителни съобщения. Сървърът може да зададе разясняващи въпроси (‘Приемливи ли са връзки?’), а клиентът отговаря (‘Не, само директни полети.’), всичко това в контекста на същия идентификатор на задача.
- Актуализации на състоянието: За задачи, които отнемат време за завършване, A2A поддържа няколко механизма за уведомяване:
- Проверка: Клиентът периодично проверява състоянието на задачата.
- Server-Sent Events (SSE): Сървърът предава актуализации в реално време, ако клиентът е абониран.
- Push известия: Сървърът може да публикува актуализации на URL адрес за обратно повикване, ако е предоставен.
- Завършване на задачата: Когато приключи, сървърът маркира задачата като
completedи връща артефакт, съдържащ резултатите. Алтернативно, той може да маркира задачата катоfailed, ако е срещнал проблеми, илиcanceled, ако задачата е била прекратена.
По време на този процес главният агент може едновременно да работи с други специализирани агенти: експерт по хотели, гуру на местния транспорт, майстор на дейностите. Главният агент ще създаде маршрут, като комбинира всички тези резултати в цялостен план за пътуване, след което ще го представи на потребителя.
По същество A2A дава възможност на множество агенти да допринасят и да си сътрудничат за постигане на обща цел, като клиентският агент сглобява резултат, който надхвърля сумата от частите му.
A2A срещу MCP: Синергично партньорство за AI интеграция
Въпреки че A2A и MCP може да изглежда, че се състезават за едно и също пространство, те са проектирани да работят в тандем. Те разглеждат различни, но допълващи се аспекти на AI интеграцията:
- MCP свързва LLM (или агенти) с инструменти и източници на данни (вертикална интеграция).
- A2A свързва агенти с други агенти (хоризонтална интеграция).
Google нарочно позиционира A2A като допълващ MCP. Тази философия на проектиране е очевидна при стартирането на техния конструктор на Vertex AI агенти с вградена MCP поддръжка заедно с A2A.
За да илюстрираме този момент, помислете за тази аналогия: Ако MCP позволява на агентите да използват инструменти, то A2A е техният разговор, докато работят. MCP оборудва отделни агенти с възможности, докато A2A им помага да координират тези възможности като екип.
В цялостна настройка агент може да използва MCP за извличане на информация от база данни и след това да използва A2A за предаване на тази информация на друг агент за анализ. Двата протокола могат да работят заедно, за да създадат по-пълни решения за сложни задачи, като същевременно опростяват предизвикателствата за разработка, които съществуват, откакто LLM станаха масови.
A2A стандарти за сигурност: Осигуряване на защита от корпоративен клас
A2A е разработен със сигурността на предприятието като основен проблем. В допълнение към изключителното използване на непрозрачни агенти, всяка Agent Card посочва необходимия метод за удостоверяване (API ключове, OAuth и т.н.) и всички комуникации са проектирани да се осъществяват по HTTPS. Това позволява на организациите да установяват политики, регулиращи кои агенти могат да комуникират помежду си и какви данни могат да споделят.
Подобно на MCP спецификацията за оторизация, A2A използва съществуващите уеб стандарти за сигурност, вместо да създава нови модалности, осигурявайки незабавна съвместимост с текущите системи за идентичност. Тъй като всички взаимодействия се осъществяват чрез добре дефинирани крайни точки, наблюдението става лесно, позволявайки на организациите да интегрират предпочитаните от тях инструменти за мониторинг и да получат унифицирана одитна пътека.
A2A екосистема и приемане: Разрастваща се общност от поддръжка
A2A протоколът стартира със значителна подкрепа от над 50 технологични партньори, много от които или в момента поддържат, или възнамеряват да поддържат A2A със собствените си агенти. Google интегрира A2A в своята Vertex AI платформа и ADK, предоставяйки опростена входна точка за разработчици, които вече са в рамките на екосистемата на Google Cloud.
Организациите, които обмислят внедряване на A2A, трябва да обмислят следното:
- Намалени разходи за интеграция: Вместо да създават персонализиран код за всяко сдвояване на агенти, разработчиците могат да внедрят A2A универсално, намалявайки разходите за интеграция.
- Сравнително скорошно издание: A2A е все още в ранните си етапи на широко издание, което означава, че все още не е преминал през широкото реално тестване, необходимо за разкриване на потенциални недостатъци в мащаб.
- Устойчивост на бъдещето: Като отворен протокол, A2A позволява на новите и старите агенти да се интегрират в неговата екосистема, без да изискват допълнителни усилия.
- Ограничения на агентите: Въпреки че A2A представлява значителна стъпка напред за наистина автономни AI, той остава ориентиран към задачи и не работи напълно независимо.
- Вендорна агностика: A2A не заключва организациите към конкретен модел, рамка или доставчик, което им позволява да смесват и комбинират в целия AI пейзаж.
Бъдещето на Agent2Agent протокола: Визия за безпроблемно AI сътрудничество
Очаква се A2A да претърпи по-нататъшни подобрения, както е посочено в пътната карта на протокола. Планираните подобрения включват:
- Формализирани схеми за оторизация и незадължителни идентификационни данни директно в Agent Cards.
- Динамично UX договаряне в рамките на текущи задачи (като например добавяне на аудио/видео в средата на разговора).
- Подобрена производителност на поточно предаване и механика на push известия.
Може би най-вълнуващата дългосрочна възможност е, че A2A ще се превърне за разработването на агенти в това, което HTTP беше за уеб комуникацията: катализатор за експлозия от иновации. С увеличаването на приемането, може да видим предварително пакетирани ‘екипи’ от агенти, специализирани за определени индустрии, и в крайна сметка, безпроблемна глобална мрежа от AI агенти, които клиентите могат да използват.
За разработчици и организации, които проучват внедряването на AI, сега е идеалното време да се научат и да изграждат с A2A. Заедно, A2A и MCP представляват началото на по-стандартизиран, сигурен и готов за предприятие подход към AI.