دنیای هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول است و عامل‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای پیچیده و توانمند می‌شوند. با گسترش روزافزون این عامل‌ها، نیاز به ارتباط و همکاری یکپارچه بین آنها از اهمیت بالایی برخوردار می‌شود. پروتکل Agent2Agent (A2A)، راه حل نوآورانه گوگل که برای تقویت قابلیت همکاری و کار گروهی بین عامل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است، وارد عمل می‌شود.
A2A در هسته خود، یک چارچوب است که عامل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به طور موثر و بدون در نظر گرفتن معماری زیربنایی یا فروشندگان خود، ارتباط برقرار کرده و با یکدیگر همکاری کنند. این پروتکل به عنوان یک مترجم جهانی عمل می‌کند، شکاف‌های بین سیستم‌های مختلف هوش مصنوعی را پر کرده و تعامل یکپارچه را تسهیل می‌کند. آن را به عنوان یک زبان مشترک در نظر بگیرید که به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا با هماهنگی با یکدیگر کار کنند و امکانات جدیدی را برای حل مسائل پیچیده و اتوماسیون باز کنند.
پیدایش A2A: پرداختن به چالش‌های ادغام هوش مصنوعی
برای درک کامل اهمیت A2A، ضروری است که زمینه ای که منجر به ایجاد آن شد را درک کنیم. ظهور مدل‌های زبانی قدرتمند مانند GPT-3.5 نقطه عطفی در پذیرش هوش مصنوعی بود، زیرا توسعه دهندگان به دنبال راه‌هایی برای گسترش قابلیت‌های خود فراتر از رابط‌های چت ساده بودند.
یکی از راه حل‌های اولیه، فراخوانی توابع بود که به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اجازه می‌داد تا به صورت یک به یک به APIهای خارجی متصل شوند. با این حال، این رویکرد به سرعت منجر به یک اکوسیستم پراکنده شد، جایی که فروشندگان و پیاده‌سازان مختلف هوش مصنوعی روش‌های ادغام متفاوتی را اتخاذ کردند که منجر به قابلیت همکاری محدودی شد.
پروتکل زمینه مدل (MCP) آنتروپیک به عنوان یک راه حل بالقوه برای ‘مسئله NxM’ ظهور کرد، جایی که تعداد عامل‌ها/سیستم‌های هوش مصنوعی (N) در تعداد ابزارها/منابع داده (M) ضرب می‌شود. MCP هدف داشت تا زمینه را استاندارد کند و ادغام را ساده‌تر کند، اما گوگل نیاز به پروتکلی را تشخیص داد که به عامل‌ها امکان می‌دهد مستقیماً با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
اینجاست که A2A وارد عمل می‌شود. مانند MCP، پروتکل A2A نحوه تعامل عامل‌های هوش مصنوعی را یکپارچه می‌کند، اما به جای تمرکز بر اتصال عامل‌ها به ابزارها و داده‌ها، بر اتصال عامل‌ها به سایر عامل‌ها تمرکز دارد. این یک گام حیاتی به سوی ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی واقعاً مشارکتی است.
رونمایی از ذات A2A: یک زبان جهانی برای عامل‌های هوش مصنوعی
A2A یک پروتکل باز است که عامل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا بدون در نظر گرفتن منشاء یا طراحی خود با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. این پروتکل به عنوان یک مترجم عمل می‌کند و زبان‌ها و چارچوب‌های مختلف مانند LangChain، AutoGen و LlamaIndex را درک و تفسیر می‌کند.
A2A که در آوریل 2025 راه اندازی شد، با همکاری بیش از 50 شریک فناوری، از جمله غول‌های صنعتی مانند Atlassian، Salesforce، SAP و MongoDB توسعه یافته است. این رویکرد مشارکتی تضمین می‌کند که A2A فقط یک ابتکار گوگل نیست، بلکه یک تلاش گسترده‌تر صنعتی در جهت استانداردسازی است.
در قلب خود، A2A هر عامل هوش مصنوعی را به عنوان یک سرویس شبکه‌ای با یک رابط استاندارد در نظر می‌گیرد. این مشابه نحوه ارتباط مرورگرهای وب و سرورها با استفاده از HTTP است، اما به جای وب سایت‌ها، برای عامل‌های هوش مصنوعی است. درست همانطور که MCP به مسئله NxM می‌پردازد، A2A فرآیند اتصال عامل‌های مختلف را بدون نیاز به کد سفارشی برای هر جفت‌سازی ساده می‌کند.
رمزگشایی قابلیت‌های اصلی A2A: فعال‌سازی همکاری یکپارچه
A2A بر اساس چهار قابلیت کلیدی ساخته شده است که همکاری عامل را به واقعیت تبدیل می‌کند. برای درک این قابلیت‌ها، مهم است که چند اصطلاح کلیدی را تعریف کنیم:
- عامل کلاینت/A2A کلاینت: برنامه یا عاملی که از خدمات A2A استفاده می‌کند. این عامل ‘اصلی’ است که وظایف را آغاز می‌کند و با سایر عامل‌ها ارتباط برقرار می‌کند.
- عامل راه دور/سرور A2A: عاملی که یک نقطه پایانی HTTP را با استفاده از پروتکل A2A در معرض دید قرار می‌دهد. اینها عامل‌های تکمیلی هستند که انجام وظایف را بر عهده دارند.
با در نظر داشتن این تعاریف، بیایید چهار قابلیت اصلی A2A را بررسی کنیم:
- کشف قابلیت: این قابلیت به این سوال پاسخ می‌دهد که ‘چه کاری می‌توانید انجام دهید؟’ این قابلیت به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا قابلیت‌های خود را از طریق ‘کارت‌های عامل’ تبلیغ کنند، که فایل‌های JSON هستند که یک نمایه قابل خواندن توسط ماشین از مهارت‌ها و خدمات عامل ارائه می‌دهند. این به عامل‌های کلاینت کمک می‌کند تا بهترین عامل راه دور را برای یک وظیفه خاص شناسایی کنند.
- مدیریت وظایف: این قابلیت به این سوال می‌پردازد که ‘آیا همه با هم کار می‌کنند و وضعیت شما چیست؟’ این قابلیت تضمین می‌کند که ارتباط بین عامل‌های کلاینت و راه دور بر تکمیل وظایف متمرکز است، با یک شیء و چرخه عمر وظیفه خاص. برای وظایف طولانی مدت، عامل‌ها می‌توانند برای همگام‌سازی با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
- همکاری: این قابلیت بر این سوال تمرکز دارد که ‘زمینه، پاسخ، خروجی وظیفه (مصنوعات) یا دستورالعمل کاربر چیست؟’ این قابلیت به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا پیام‌ها را به عقب و جلو ارسال کنند و یک جریان مکالمه ایجاد کنند.
- مذاکره تجربه کاربری: این قابلیت به این سوال می‌پردازد که ‘چگونه باید محتوا را به کاربر نشان دهم؟’ هر پیام حاوی ‘بخش‌هایی’ با انواع محتوای خاص است که به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا در مورد قالب صحیح مذاکره کنند و قابلیت‌های UI مانند iframeها، ویدیو و فرم‌های وب را درک کنند. عامل‌ها نحوه ارائه اطلاعات را بر اساس آنچه عامل دریافت کننده (کلاینت) می‌تواند مدیریت کند، تطبیق می‌دهند.
رمزگشایی نحوه عملکرد داخلی A2A: یک مدل کلاینت-سرور برای ارتباط هوش مصنوعی
A2A بر روی یک مدل کلاینت-سرور عمل می‌کند، جایی که عامل‌ها از طریق پروتکل‌های وب استاندارد مانند HTTP با استفاده از پیام‌های JSON ساختاریافته ارتباط برقرار می‌کنند. این رویکرد سازگاری با زیرساخت‌های موجود را تضمین می‌کند در حالی که ارتباط عامل را استاندارد می‌کند.
برای درک اینکه A2A چگونه به اهداف خود می‌رسد، بیایید اجزای اصلی پروتکل را تجزیه کنیم و مفهوم عامل‌های ‘مبهم’ را بررسی کنیم.
اجزای اصلی A2A: بلوک‌های ساختمانی برای همکاری هوش مصنوعی
- کارت عامل: این فایل JSON، که معمولاً در یک URL شناخته شده (به عنوان مثال،
/.well-known/agent.json) میزبانی می‌شود، قابلیت‌ها، مهارت‌ها، URL نقطه پایانی و الزامات احراز هویت یک عامل را شرح می‌دهد. این فایل به عنوان ‘رزومه’ قابل خواندن توسط ماشین عامل عمل می‌کند و به سایر عامل‌ها کمک می‌کند تا تعیین کنند که آیا با آن تعامل داشته باشند یا خیر. - سرور A2A: عاملی که نقاط پایانی HTTP را با استفاده از پروتکل A2A در معرض دید قرار می‌دهد. این ‘عامل راه دور’ در A2A است که درخواست‌ها را از عامل کلاینت دریافت می‌کند و وظایف را انجام می‌دهد. سرورها قابلیت‌های خود را از طریق کارت‌های عامل تبلیغ می‌کنند.
- کلاینت A2A: برنامه یا سیستم هوش مصنوعی که از خدمات A2A استفاده می‌کند. کلاینت وظایف را می‌سازد و آنها را بر اساس قابلیت‌ها و مهارت‌هایشان به سرورهای مناسب توزیع می‌کند. این ‘عامل کلاینت’ در A2A است که گردش کارها را با سرورهای تخصصی هماهنگ می‌کند.
- وظیفه: واحد مرکزی کار در A2A. هر وظیفه دارای یک شناسه منحصر به فرد است و از طریق حالت‌های تعریف شده (به عنوان مثال،
submitted,working,completed) پیشرفت می‌کند. وظایف به عنوان ظروف برای کار درخواستی و اجرا شده عمل می‌کنند. - پیام: یک تبادل ارتباطی بین کلاینت و عامل. پیام‌ها در چارچوب یک وظیفه مبادله می‌شوند و حاوی بخش‌هایی هستند که محتوا را ارائه می‌دهند.
- بخش: واحد محتوای اساسی در یک پیام یا مصنوع. بخش‌ها می‌توانند:
TextPart: برای متن ساده یا محتوای قالب‌بندی شدهFilePart: برای داده‌های باینری (با بایت‌های درون خطی یا یک مرجع URI)DataPart: برای داده‌های JSON ساختاریافته (مانند فرم‌ها)
- مصنوع: خروجی تولید شده توسط یک عامل در طول یک وظیفه. مصنوعات همچنین حاوی بخش‌هایی هستند و نشان دهنده تحویل نهایی از سرور به کلاینت هستند.
مفهوم عامل‌های مبهم: محافظت از مالکیت معنوی و تضمین امنیت
اصطلاح ‘مبهم’ در زمینه A2A نشان می‌دهد که عامل‌ها می‌توانند در انجام وظایف بدون افشای منطق داخلی خود با یکدیگر همکاری کنند. این بدان معناست که:
- یک عامل فقط باید وظایفی را که می‌تواند انجام دهد، نه نحوه انجام آنها را در معرض دید قرار دهد.
- الگوریتم‌ها یا داده‌های اختصاصی می‌توانند خصوصی باقی بمانند.
- عامل‌ها می‌توانند با پیاده‌سازی‌های جایگزین تعویض شوند تا زمانی که از قابلیت‌های یکسانی پشتیبانی کنند.
- سازمان‌ها می‌توانند عامل‌های شخص ثالث را بدون نگرانی‌های امنیتی ادغام کنند.
رویکرد A2A توسعه سیستم‌های پیچیده چند عاملی را ساده می‌کند و در عین حال استانداردهای امنیتی بالایی را حفظ کرده و از اسرار تجاری محافظت می‌کند.
یک جریان تعامل A2A معمولی: یک راهنمای گام به گام
هنگامی که عامل‌ها از طریق A2A ارتباط برقرار می‌کنند، یک ترتیب ساختاریافته را دنبال می‌کنند:
- مرحله کشف: تصور کنید که کاربر از عامل هوش مصنوعی اصلی خود می‌پرسد: ‘آیا می‌توانید به من در برنامه‌ریزی یک سفر کاری به توکیو در ماه آینده کمک کنید؟’ هوش مصنوعی نیاز به یافتن عامل‌های تخصصی برای پروازها، هتل‌ها و فعالیت‌های محلی را تشخیص می‌دهد. عامل کلاینت عامل‌های راه دور را که می‌توانند در هر کار کمک کنند، شناسایی می‌کند و کارت‌های عامل آنها را برای ارزیابی مناسب بودن آنها بازیابی می‌کند.
- آغاز وظیفه: با جمع شدن تیم، زمان تعیین شغل‌ها فرا رسیده است. عامل کلاینت ممکن است به عامل رزرو سفر بگوید: ‘پروازهایی به توکیو از 15 تا 20 می پیدا کنید.’ کلاینت یک درخواست به نقطه پایانی سرور (به طور معمول یک POST به
/taskssend) ارسال می‌کند و یک وظیفه جدید با یک شناسه منحصر به فرد ایجاد می‌کند. این شامل پیام اولیه است که جزئیات آنچه را که کلاینت از سرور می‌خواهد انجام دهد، ارائه می‌دهد. - پردازش: عامل متخصص رزرو (سرور/عامل راه دور) شروع به جستجوی پروازهای موجود مطابق با معیارها می‌کند. ممکن است:
- بلافاصله کار را کامل کرده و یک مصنوع را برگرداند: ‘اینجا پروازهای موجود است.’
- درخواست اطلاعات بیشتر (تنظیم وضعیت به
input-required): ‘آیا خط هوایی خاصی را ترجیح می‌دهید؟’ - شروع به کار بر روی یک کار طولانی مدت (تنظیم وضعیت به
working): ‘من در حال مقایسه نرخ‌ها هستم تا بهترین معامله را برای شما پیدا کنم.’
- مکالمات چند نوبتی: اگر اطلاعات بیشتری مورد نیاز باشد، کلاینت و سرور پیام‌های اضافی را مبادله می‌کنند. سرور ممکن است سوالات روشنگرانه‌ای بپرسد (‘آیا اتصالات اشکالی ندارد؟’)، و کلاینت پاسخ می‌دهد (‘نه، فقط پروازهای مستقیم.’)، همه در چارچوب همان شناسه وظیفه.
- به‌روزرسانی وضعیت: برای وظایفی که تکمیل آنها زمان می‌برد، A2A از چندین مکانیسم اعلان پشتیبانی می‌کند:
- نظرسنجی: کلاینت به طور دوره‌ای وضعیت وظیفه را بررسی می‌کند.
- رویدادهای ارسال شده توسط سرور (SSE): سرور به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ را در صورت مشترک بودن کلاینت پخش می‌کند.
- اعلان‌های فشاری: سرور می‌تواند در صورت ارائه URL بازگشتی، به‌روزرسانی‌ها را POST کند.
- تکمیل وظیفه: پس از اتمام، سرور وظیفه را به عنوان
completedعلامت‌گذاری می‌کند و یک مصنوع حاوی نتایج را برمی‌گرداند. از طرف دیگر، اگر با مشکلاتی مواجه شد، ممکن است وظیفه را به عنوانfailedعلامت‌گذاری کند، یا اگر وظیفه خاتمه یافت،canceled.
در طول این فرآیند، عامل اصلی ممکن است به طور همزمان با سایر عامل‌های متخصص کار کند: یک متخصص هتل، یک متخصص حمل و نقل محلی، یک مغز متفکر فعالیت. عامل اصلی یک برنامه سفر با ترکیب تمام این نتایج در یک برنامه سفر جامع ایجاد می‌کند، سپس آن را به کاربر ارائه می‌دهد.
در اصل، A2A به چندین عامل قدرت می‌دهد تا در رسیدن به یک هدف مشترک مشارکت کرده و همکاری کنند، و یک عامل کلاینت نتیجه‌ای را جمع‌آوری می‌کند که از مجموع اجزای آن فراتر می‌رود.
A2A در مقابل MCP: یک مشارکت هم افزایی برای ادغام هوش مصنوعی
در حالی که ممکن است به نظر برسد A2A و MCP برای یک فضای یکسان رقابت می‌کنند، اما برای کار با هم طراحی شده‌اند. آنها به جنبه‌های متمایز و در عین حال مکمل ادغام هوش مصنوعی می‌پردازند:
- MCP مدل‌های زبانی بزرگ (یا عامل‌ها) را به ابزارها و منابع داده متصل می‌کند (ادغام عمودی).
- A2A عامل‌ها را به سایر عامل‌ها متصل می‌کند (ادغام افقی).
گوگل عمداً A2A را به عنوان مکمل MCP قرار داده است. این فلسفه طراحی در راه‌اندازی سازنده عامل Vertex AI آنها با پشتیبانی داخلی MCP در کنار A2A مشهود است.
برای نشان دادن این نکته، این قیاس را در نظر بگیرید: اگر MCP عامل‌ها را قادر می‌سازد تا از ابزارها استفاده کنند، A2A مکالمه آنها در حین کار است. MCP عامل‌های فردی را به قابلیت‌ها مجهز می‌کند، در حالی که A2A به آنها کمک می‌کند تا آن قابلیت‌ها را به عنوان یک تیم هماهنگ کنند.
در یک راه‌اندازی جامع، یک عامل ممکن است از MCP برای بازیابی اطلاعات از یک پایگاه داده استفاده کند و سپس از A2A برای انتقال آن اطلاعات به عامل دیگری برای تجزیه و تحلیل استفاده کند. این دو پروتکل می‌توانند با هم کار کنند تا راه‌حل‌های کامل‌تری برای وظایف پیچیده ایجاد کنند و در عین حال چالش‌های توسعه‌ای را که از زمان رایج شدن LLMها وجود داشته‌اند، ساده‌تر کنند.
استانداردهای امنیتی A2A: تضمین حفاظت درجه سازمانی
A2A با امنیت سازمانی به عنوان یک نگرانی اصلی توسعه یافته است. علاوه بر استفاده انحصاری از عامل‌های مبهم، هر کارت عامل روش احراز هویت مورد نیاز (کلیدهای API، OAuth و غیره) را مشخص می‌کند و تمام ارتباطات به گونه‌ای طراحی شده‌اند که از طریق HTTPS انجام شوند. این امر سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سیاست‌هایی را برای تعیین اینکه کدام عامل‌ها می‌توانند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند و چه داده‌هایی را می‌توانند به اشتراک بگذارند، ایجاد کنند.
مشابه مشخصات MCP برای مجوز، A2A از استانداردهای امنیتی وب موجود به جای ایجاد روش‌های جدید استفاده می‌کند و سازگاری فوری با سیستم‌های هویت فعلی را تضمین می‌کند. از آنجایی که تمام تعاملات از طریق نقاط پایانی به خوبی تعریف شده رخ می‌دهند، قابلیت مشاهده ساده می‌شود و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا ابزارهای نظارتی ترجیحی خود را ادغام کرده و یک مسیر حسابرسی یکپارچه به دست آورند.
اکوسیستم و پذیرش A2A: یک جامعه رو به رشد از پشتیبانی
پروتکل A2A با پشتیبانی قابل توجهی از بیش از 50 شریک فناوری راه‌اندازی شده است، که بسیاری از آنها یا در حال حاضر از A2A با عامل‌های خود پشتیبانی می‌کنند یا قصد دارند این کار را انجام دهند. گوگل A2A را در پلتفرم Vertex AI و ADK خود ادغام کرده است و یک نقطه ورود ساده شده را برای توسعه دهندگان موجود در اکوسیستم Google Cloud ارائه می‌دهد.
سازمان‌هایی که به پیاده‌سازی A2A فکر می‌کنند باید موارد زیر را در نظر بگیرند:
- کاهش هزینه ادغام: به جای ساختن کد سفارشی برای هر جفت‌سازی عامل، توسعه دهندگان می‌توانند A2A را به طور جهانی پیاده‌سازی کنند و هزینه‌های ادغام را کاهش دهند.
- انتشار نسبتاً اخیر: A2A هنوز در مراحل اولیه انتشار گسترده خود است، به این معنی که هنوز آزمایش گسترده‌ای در دنیای واقعی را که برای کشف کاستی‌های احتمالی در مقیاس لازم است، انجام نداده است.
- آینده‌نگری: به عنوان یک پروتکل باز، A2A به عامل‌های جدید و قدیمی اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به تلاش اضافی در اکوسیستم آن ادغام شوند.
- محدودیت‌های عامل: در حالی که A2A نشان دهنده یک گام مهم به جلو برای هوش مصنوعی واقعاً خودمختار است، اما همچنان وظیفه محور است و به طور کامل مستقل عمل نمی‌کند.
- بی طرفی فروشنده: A2A سازمان‌ها را به هیچ مدل، چارچوب یا فروشنده خاصی قفل نمی‌کند و به آنها امکان می‌دهد در کل منظره هوش مصنوعی ترکیب و مطابقت داشته باشند.
آینده پروتکل Agent2Agent: چشم‌اندازی برای همکاری یکپارچه هوش مصنوعی
با نگاهی به آینده، انتظار می‌رود A2A پیشرفت‌های بیشتری را پشت سر بگذارد، همانطور که در نقشه راه پروتکل شرح داده شده است. پیشرفت‌های برنامه‌ریزی شده عبارتند از:
- طرح‌های مجوز رسمی و اعتبارنامه‌های اختیاری به طور مستقیم در کارت‌های عامل.
- مذاکره UX پویا در وظایف در حال انجام (مانند افزودن صدا/تصویر در اواسط مکالمه).
- بهبود عملکرد پخش و مکانیک‌های اعلان فشاری.
شاید هیجان‌انگیزترین احتمال بلندمدت این باشد که A2A برای توسعه عامل همان چیزی شود که HTTP برای ارتباطات وب بود: یک کاتالیزور برای انفجار نوآوری. با افزایش پذیرش، ممکن است ‘تیم‌هایی’ از عامل‌های از پیش بسته‌بندی شده متخصص در صنایع خاص را ببینیم و در نهایت، یک شبکه جهانی یکپارچه از عامل‌های هوش مصنوعی که مشتریان می‌توانند از آن استفاده کنند.
برای توسعه دهندگان و سازمان‌هایی که به دنبال پیاده‌سازی هوش مصنوعی هستند، اکنون زمان ایده‌آلی برای یادگیری و ساختن با A2A است. A2A و MCP با هم نشان دهنده آغاز یک رویکرد استانداردتر، امن‌تر و آماده برای سازمانی برای هوش مصنوعی هستند.