העולם של בינה מלאכותית מתפתח במהירות, כאשר סוכני AI הופכים ליותר ויותר מתוחכמים ויכולים. ככל שהסוכנים הללו נעשים נפוצים יותר, הצורך בתקשורת ושיתוף פעולה חלקים ביניהם הופך להיות בעל חשיבות עליונה. הכירו את פרוטוקול Agent2Agent (A2A), הפתרון החדשני של גוגל שנועד לטפח יכולת פעולה הדדית ועבודת צוות בין סוכני AI.
A2A, במהותו, הוא מסגרת המאפשרת לסוכני AI לתקשר ולשתף פעולה ביעילות, ללא קשר לארכיטקטורה הבסיסית שלהם או לספקים שעומדים מאחוריהם. הוא משמש כמתרגם אוניברסלי, המגשר על הפערים בין מערכות AI שונות ומקל על אינטראקציה חלקה. חשבו על זה כשפה משותפת המאפשרת לסוכני AI לעבוד יחד בהרמוניה, לפתוח אפשרויות חדשות לפתרון בעיות מורכבות ואוטומציה.
מקורו של A2A: התמודדות עם אתגרי שילוב AI
כדי להעריך באופן מלא את המשמעות של A2A, חיוני להבין את ההקשר שהוביל ליצירתו. עלייתם של מודלים שפה חזקים כמו GPT-3.5 סימנה נקודת מפנה באימוץ AI, כאשר מפתחים חיפשו דרכים להרחיב את היכולות שלהם מעבר לממשקי צ’אט פשוטים.
פתרון מוקדם אחד היה function calling, שאפשר למודלי שפה גדולים (LLMs) להתחבר לממשקי API חיצוניים על בסיס אחד לאחד. עם זאת, גישה זו הובילה במהירות למערכת אקולוגית מפוצלת, שבה ספקי AI ומיישמים שונים אימצו שיטות שילוב שונות, וכתוצאה מכך יכולת פעולה הדדית מוגבלת.
פרוטוקול הקשר של מודל (MCP) של Anthropic הופיע כפתרון פוטנציאלי לבעיית ‘NxM’, כאשר מספר הסוכנים/מערכות AI (N) מוכפל במספר הכלים/מקורות הנתונים (M). MCP נועד לתקנן הקשר ולפשט את השילוב, אך גוגל זיהתה את הצורך בפרוטוקול שיאפשר לסוכנים לתקשר ישירות זה עם זה.
כאן נכנס לתמונה A2A. כמו MCP, גם A2A מאחד את האופן שבו סוכני AI מתקשרים, אך במקום להתמקד בחיבור סוכנים לכלים ולנתונים, הוא מתמקד בחיבור סוכנים לסוכנים אחרים. זהו צעד מכריע לקראת בניית מערכות AI שיתופיות באמת.
חשיפת המהות של A2A: שפה אוניברסלית לסוכני AI
A2A הוא פרוטוקול פתוח המעצים סוכני AI לתקשר זה עם זה, ללא קשר למקור או לעיצוב שלהם. הוא פועל כמתרגם, מבין ומפרש שפות ומסגרות שונות, כגון LangChain, AutoGen ו-LlamaIndex.
A2A, שהושק באפריל 2025, פותח בשיתוף פעולה עם למעלה מ-50 שותפים טכנולוגיים, כולל ענקיות תעשייה כמו Atlassian, Salesforce, SAP ו-MongoDB. גישה שיתופית זו מבטיחה ש-A2A הוא לא רק יוזמה של גוגל אלא מאמץ תעשייתי רחב יותר לקראת סטנדרטיזציה.
בלב ליבו, A2A מתייחס לכל סוכן AI כשירות רשת עם ממשק סטנדרטי. זה אנלוגי לאופן שבו דפדפני אינטרנט ושרתים מתקשרים באמצעות HTTP, אבל במקום אתרים, זה עבור סוכני AI. בדיוק כפי ש-MCP מטפל בבעיית NxM, גם A2A מפשט את תהליך החיבור בין סוכנים שונים מבלי לדרוש קוד מותאם אישית עבור כל זיווג.
פענוח היכולות העיקריות של A2A: הפעלת שיתוף פעולה חלק
A2A בנוי על ארבע יכולות מפתח שהופכות את שיתוף הפעולה בין סוכנים למציאות. כדי להבין את היכולות הללו, חשוב להגדיר כמה מונחי מפתח:
- סוכן לקוח/לקוח A2A: האפליקציה או הסוכן שצורך שירותי A2A. זהו הסוכן ‘הראשי’ שיוזם משימות ומתקשר עם סוכנים אחרים.
- סוכן מרוחק/שרת A2A: סוכן החושף נקודת קצה HTTP באמצעות פרוטוקול A2A. אלה הסוכנים המשלימים שמטפלים בהשלמת המשימות.
עם ההגדרות הללו בחשבון, בואו נחקור את ארבע היכולות העיקריות של A2A:
- גילוי יכולות: יכולת זו עונה על השאלה ‘מה אתה יכול לעשות?’ היא מאפשרת לסוכנים לפרסם את היכולות שלהם באמצעות ‘כרטיסי סוכן’, שהם קבצי JSON המספקים פרופיל קריא למכונה של הכישורים והשירותים של הסוכן. זה עוזר לסוכני לקוחות לזהות את הסוכן המרוחק הטוב ביותר למשימה ספציפית.
- ניהול משימות: יכולת זו מטפלת בשאלה ‘האם כולם עובדים יחד, ומה הסטטוס שלך?’ היא מבטיחה שהתקשורת בין סוכני לקוחות לסוכנים מרוחקים תתמקד בהשלמת המשימה, עם אובייקט משימה ספציפי ומחזור חיים. עבור משימות ארוכות טווח, סוכנים יכולים לתקשר כדי להישאר מסונכרנים.
- שיתוף פעולה: יכולת זו מתמקדת בשאלה ‘מה ההקשר, התגובה, פלט המשימה (artifacts) או הוראת המשתמש?’ היא מאפשרת לסוכנים לשלוח הודעות הלוך ושוב, וליצור זרימה שיחתית.
- משא ומתן על חוויית משתמש: יכולת זו מטפלת בשאלה ‘כיצד עלי להציג תוכן למשתמש?’ כל הודעה מכילה ‘חלקים’ עם סוגי תוכן ספציפיים, המאפשרים לסוכנים לנהל משא ומתן על הפורמט הנכון ולהבין יכולות UI כמו iframes, וידאו וטפסי אינטרנט. סוכנים מתאימים את האופן שבו הם מציגים מידע בהתבסס על מה שהסוכן המקבל (לקוח) יכול להתמודד איתו.
הסרת המסתורין של הפעולות הפנימיות של A2A: מודל לקוח-שרת לתקשורת AI
A2A פועל על מודל לקוח-שרת, שבו סוכנים מתקשרים באמצעות פרוטוקולי אינטרנט סטנדרטיים כמו HTTP באמצעות הודעות JSON מובנות. גישה זו מבטיחה תאימות לתשתית קיימת תוך סטנדרטיזציה של תקשורת הסוכנים.
כדי להבין כיצד A2A משיג את מטרותיו, בואו נפרק את המרכיבים העיקריים של הפרוטוקול ונחקור את הרעיון של סוכנים ‘אטומים’.
מרכיבים עיקריים של A2A: אבני בניין לשיתוף פעולה של AI
- כרטיס סוכן: קובץ JSON זה, המתארח בדרך כלל בכתובת URL ידועה (לדוגמה,
/.well-known/agent.json), מתאר את היכולות, הכישורים, כתובת ה-URL של נקודת הקצה ודרישות האימות של הסוכן. הוא משמש כ’קורות חיים’ קריאים למכונה של סוכן, ועוזר לסוכנים אחרים לקבוע אם ליצור איתו קשר. - שרת A2A: סוכן החושף נקודות קצה HTTP באמצעות פרוטוקול A2A. זהו ‘הסוכן המרוחק’ ב-A2A, שמקבל בקשות מסוכן הלקוח ומטפל במשימות. שרתים מפרסמים את היכולות שלהם באמצעות כרטיסי סוכן.
- לקוח A2A: האפליקציה או מערכת ה-AI שצריכה שירותי A2A. הלקוח בונה משימות ומפיץ אותן לשרתים המתאימים בהתבסס על היכולות והכישורים שלהם. זהו ‘סוכן הלקוח’ ב-A2A, המארגן זרימות עבודה עם שרתים מיוחדים.
- משימה: יחידת העבודה המרכזית ב-A2A. לכל משימה יש מזהה ייחודי והיא מתקדמת דרך מצבים מוגדרים (לדוגמה,
submitted,working,completed). משימות משמשות כמיכלים לעבודה המבוקשת והמתבצעת. - הודעה: חילופי תקשורת בין הלקוח לסוכן. הודעות מוחלפות בהקשר של משימה ומכילות חלקים המספקים תוכן.
- חלק: יחידת התוכן הבסיסית בתוך הודעה או Artifact. חלקים יכולים להיות:
TextPart: עבור טקסט רגיל או תוכן מעוצבFilePart: עבור נתונים בינאריים (עם בייטים מוטבעים או הפניה ל-URI)DataPart: עבור נתוני JSON מובנים (כגון טפסים)
- Artifact: הפלט שנוצר על ידי סוכן במהלך משימה. Artifacts מכילים גם חלקים ומייצגים את המוצר הסופי מהשרת בחזרה ללקוח.
הרעיון של סוכנים אטומים: הגנה על קניין רוחני והבטחת אבטחה
המונח ‘אטום’ בהקשר של A2A מציין שסוכנים יכולים לשתף פעולה במשימות מבלי לחשוף את ההיגיון הפנימי שלהם. זה אומר ש:
- סוכן צריך לחשוף רק אילו משימות הוא יכול לבצע, לא איך הוא מבצע אותן.
- אלגוריתמים או נתונים קנייניים יכולים להישאר פרטיים.
- ניתן להחליף סוכנים ביישומי חלופיים כל עוד הם תומכים באותן יכולות.
- ארגונים יכולים לשלב סוכנים של צד שלישי ללא חששות אבטחה.
הגישה של A2A מפשטת את הפיתוח של מערכות מרובות סוכנים מורכבות תוך שמירה על תקני אבטחה גבוהים והגנה על סודות מסחריים.
זרימת אינטראקציה טיפוסית של A2A: מדריך שלב אחר שלב
כאשר סוכנים מתקשרים באמצעות A2A, הם פועלים לפי רצף מובנה:
- שלב הגילוי: תארו לעצמכם משתמש ששואל את סוכן ה-AI הראשי שלו, ‘האם אתה יכול לעזור לי לתכנן נסיעת עסקים לטוקיו בחודש הבא?’ ה-AI מזהה את הצורך למצוא סוכנים מיוחדים לטיסות, מלונות ופעילויות מקומיות. סוכן הלקוח מזהה סוכנים מרוחקים שיכולים לסייע בכל משימה ומאחזר את כרטיסי הסוכן שלהם כדי להעריך את התאמתם.
- יזום משימה: לאחר שהצוות התאסף, הגיע הזמן להקצות עבודות. סוכן הלקוח עשוי לומר לסוכן הזמנת הנסיעות, ‘מצא טיסות לטוקיו מה-15 במאי עד ה-20’. הלקוח שולח בקשה לנקודת הקצה של השרת (בדרך כלל POST ל-
/tasks), ויוצר משימה חדשה עם מזהה ייחודי. זה כולל את ההודעה הראשונית המפרטת מה הלקוח רוצה שהשרת יעשה. - עיבוד: סוכן מומחה הזמנות (שרת/סוכן מרוחק) מתחיל לחפש טיסות זמינות התואמות לקריטריונים. הוא עשוי:
- להשלים את המשימה מיד ולהחזיר artifact: ‘הנה הטיסות הזמינות’.
- לבקש מידע נוסף (הגדרת המצב ל-
input-required): ‘האם אתה מעדיף חברת תעופה מסוימת?’ - להתחיל לעבוד על משימה ארוכת טווח (הגדרת מצב ל-
working): ‘אני משווה תעריפים כדי למצוא לך את העסקה הטובה ביותר’.
- שיחות מרובות סיבובים: אם יש צורך במידע נוסף, הלקוח והשרת מחליפים הודעות נוספות. השרת עשוי לשאול שאלות הבהרה (‘האם חיבורים בסדר?’), והלקוח מגיב (‘לא, רק טיסות ישירות.’), הכל בהקשר של אותו מזהה משימה.
- עדכוני סטטוס: עבור משימות שלוקחות זמן להשלים, A2A תומך במספר מנגנוני הודעות:
- Polling: הלקוח בודק מעת לעת את סטטוס המשימה.
- Server-Sent Events (SSE): השרת מעביר עדכונים בזמן אמת אם הלקוח רשום כמנוי.
- הודעות Push: השרת יכול לשלוח עדכונים לכתובת URL של התקשרות חזרה אם סופקה.
- השלמת משימה: בסיום, השרת מסמן את המשימה כ-
completedומחזיר artifact המכיל את התוצאות. לחלופין, הוא עשוי לסמן את המשימה כ-failedאם הוא נתקל בבעיות, אוcanceledאם המשימה הופסקה.
במהלך תהליך זה, הסוכן הראשי עשוי לעבוד בו זמנית עם סוכנים מומחים אחרים: מומחה למלונות, גורו תחבורה מקומית, מוח פעילויות. הסוכן הראשי ייצור מסלול נסיעה על ידי שילוב כל התוצאות הללו לתוכנית נסיעה מקיפה, ולאחר מכן יציג אותה למשתמש.
בעיקרו של דבר, A2A מעצים סוכנים מרובים לתרום ולשתף פעולה לקראת מטרה משותפת, כאשר סוכן לקוח מרכיב תוצאה העולה על סכום חלקיה.
A2A לעומת MCP: שותפות סינרגטית לשילוב AI
בעוד ש-A2A ו-MCP עשויים להיראות כאילו הם מתחרים על אותו מרחב, הם נועדו לעבוד יחד. הם מטפלים בהיבטים נפרדים אך משלימים של שילוב AI:
- MCP מחבר LLMs (או סוכנים) לכלי ולמקורות נתונים (שילוב אנכי).
- A2A מחבר סוכנים לסוכנים אחרים (שילוב אופקי).
גוגל מיקמה בכוונה את A2A כמשלים ל-MCP. פילוסופיית עיצוב זו ניכרת בהשקת בונה סוכני Vertex AI שלהם עם תמיכה מובנית ב-MCP לצד A2A.
כדי להמחיש נקודה זו, שקול את האנלוגיה הבאה: אם MCP מאפשר לסוכנים להשתמש בכלים, אז A2A הוא השיחה שלהם בזמן שהם עובדים. MCP מצייד סוכנים בודדים ביכולות, בעוד ש-A2A עוזר להם לתאם את היכולות האלה כצוות.
בהגדרה מקיפה, סוכן עשוי להשתמש ב-MCP כדי לאחזר מידע ממסד נתונים ולאחר מכן להשתמש ב-A2A כדי להעביר את המידע הזה לסוכן אחר לצורך ניתוח. שני הפרוטוקולים יכולים לעבוד יחד כדי ליצור פתרונות שלמים יותר למשימות מורכבות, תוך פישוט אתגרי הפיתוח שהיו קיימים מאז שמודלי LLM הפכו למיינסטרים.
תקני אבטחה של A2A: הבטחת הגנה ברמה ארגונית
A2A פותח מתוך מחשבה על אבטחה ארגונית כדאגה עיקרית. בנוסף לשימוש הבלעדי בסוכנים אטומים, כל כרטיס סוכן מציין את שיטת האימות הנדרשת (מפתחות API, OAuth וכו’), וכל התקשורת מתוכננת להתרחש באמצעות HTTPS. זה מאפשר לארגונים לקבוע מדיניות המסדירה אילו סוכנים יכולים לתקשר זה עם זה ואילו נתונים הם יכולים לשתף.
בדומה למפרט MCP להרשאה, A2A ממנף תקני אבטחת אינטרנט קיימים במקום ליצור שיטות פעולה חדשות, ומבטיח תאימות מיידית למערכות זהותיות נוכחיות. מכיוון שכל האינטראקציות מתרחשות דרך נקודות קצה מוגדרות היטב, יכולת הצפייה הופכת לפשוטה, ומאפשרת לארגונים לשלב את כלי הניטור המועדפים עליהם ולקבל מסלול ביקורת מאוחד.
מערכת אקולוגית ואימוץ של A2A: קהילה הולכת וגדלה של תמיכה
פרוטוקול A2A הושק עם תמיכה משמעותית מלמעלה מ-50 שותפים טכנולוגיים, שרבים מהם תומכים כיום או מתכוונים לתמוך ב-A2A עם סוכנים משלהם. גוגל שילבה את A2A בפלטפורמת Vertex AI וב-ADK שלה, ומספקת נקודת כניסה פשוטה למפתחים שכבר נמצאים במערכת האקולוגית של Google Cloud.
ארגונים השוקלים יישום A2A צריכים לשקול את הדברים הבאים:
- עלות שילוב מופחתת: במקום לבנות קוד מותאם אישית עבור כל זיווג סוכנים, מפתחים יכולים ליישם את A2A באופן אוניברסלי, ולהוריד את עלויות השילוב.
- שחרור יחסית לאחרונה: A2A עדיין נמצא בשלביו המוקדמים של שחרור רחב, מה שאומר שעליו לעבור את הבדיקות הנרחבות בעולם האמיתי הנדרשות כדי לחשוף חסרונות פוטנציאליים בקנה מידה.
- עתידנות: כפרוטוקול פתוח, A2A מאפשר לסוכנים חדשים וישנים כאחד להשתלב במערכת האקולוגית שלו מבלי לדרוש מאמץ נוסף.
- מגבלות סוכנים: בעוד ש-A2A מייצג צעד משמעותי קדימה עבור AI אוטונומי באמת, הוא נשאר ממוקד משימות ואינו פועל באופן עצמאי לחלוטין.
- אגנוסטיות ספקים: A2A אינו נועל ארגונים לאף מודל, מסגרת או ספק ספציפיים, ומאפשר להם לערבב ולהתאים בכל נוף ה-AI.
העתיד של פרוטוקול Agent2Agent: חזון לשיתוף פעולה חלק של AI
במבט קדימה, A2A צפוי לעבור שיפורים נוספים, כפי שמפורט במפת הדרכים של הפרוטוקול. שיפורים מתוכננים כוללים:
- סכימות הרשאה פורמליות ותעודות אופציונליות ישירות בתוך כרטיסי סוכן.
- משא ומתן דינמי על UX בתוך משימות מתמשכות (כגון הוספת אודיו/וידאו באמצע שיחה).
- ביצועי סטרימינג משופרים ומכניקת הודעות push.
אולי האפשרות המרגשת ביותר לטווח הארוך היא ש-A2A יהפוך לפיתוח סוכנים למה ש-HTTP היה לתקשורת אינטרנט: זרז לפיצוץ של חדשנות. ככל שהאימוץ גדל, אנו עשויים לראות ‘צוותים’ ארוזים מראש של סוכנים המתמחים בתעשיות מסוימות, ובסופו של דבר, רשת גלובלית חלקה של סוכני AI שלקוחות יכולים למנף.
עבור מפתחים וארגונים החוקרים יישום AI, עכשיו הוא הזמן האידיאלי ללמוד ולבנות עם A2A. יחד, A2A ו-MCP מייצגים את ההתחלה של גישה סטנדרטית, מאובטחת ומוכנה יותר לארגונים ל-AI.