AI सहयोग: Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) की दुनिया तेजी से विकसित हो रही है, जिसमें AI एजेंट तेजी से परिष्कृत और सक्षम होते जा रहे हैं। जैसे-जैसे ये एजेंट अधिक प्रचलित होते जा रहे हैं, उनके बीच निर्बाध संचार और सहयोग की आवश्यकता सर्वोपरि होती जा रही है। यहां Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल आता है, जो Google का अभिनव समाधान है जिसे AI एजेंटों के बीच अंतरसंचालनीयता (interoperability) और टीम वर्क को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

A2A, अपने मूल में, एक ऐसा ढांचा है जो AI एजेंटों को प्रभावी ढंग से संवाद और सहयोग करने में सक्षम बनाता है, चाहे उनकी अंतर्निहित वास्तुकला (architecture) या उनके पीछे के विक्रेता कुछ भी हों। यह एक सार्वभौमिक अनुवादक के रूप में कार्य करता है, विभिन्न AI प्रणालियों के बीच की खाई को पाटता है और निर्बाध बातचीत की सुविधा प्रदान करता है। इसे एक सामान्य भाषा के रूप में सोचें जो AI एजेंटों को सद्भावपूर्वक एक साथ काम करने की अनुमति देती है, जटिल समस्या-समाधान और स्वचालन के लिए नई संभावनाओं को खोलती है।

A2A का उत्पत्ति: AI एकीकरण की चुनौतियों का समाधान

A2A के महत्व को पूरी तरह से समझने के लिए, उस संदर्भ को समझना आवश्यक है जिसके कारण इसका निर्माण हुआ। GPT-3.5 जैसे शक्तिशाली भाषा मॉडल (language models) के उदय ने AI को अपनाने में एक महत्वपूर्ण मोड़ दिया, क्योंकि डेवलपर्स ने सरल चैट इंटरफेस से परे अपनी क्षमताओं का विस्तार करने के तरीके खोजे।

एक प्रारंभिक समाधान फंक्शन कॉलिंग (function calling) था, जिसने बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को एक-से-एक आधार पर बाहरी API से कनेक्ट करने की अनुमति दी। हालांकि, इस दृष्टिकोण ने जल्दी ही एक खंडित पारिस्थितिकी तंत्र (fragmented ecosystem) को जन्म दिया, जहां विभिन्न AI विक्रेताओं और कार्यान्वयनकर्ताओं ने विभिन्न एकीकरण विधियों को अपनाया, जिसके परिणामस्वरूप सीमित अंतरसंचालनीयता हुई।

एंथ्रोपिक (Anthropic) का मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) “NxM समस्या” के संभावित समाधान के रूप में उभरा, जहां एजेंटों/AI प्रणालियों की संख्या (N) को उपकरणों/डेटा स्रोतों की संख्या (M) से गुणा किया जाता है। MCP का उद्देश्य संदर्भ को मानकीकृत करना और एकीकरण को सरल बनाना था, लेकिन Google ने एक ऐसे प्रोटोकॉल की आवश्यकता को पहचाना जो एजेंटों को एक-दूसरे के साथ सीधे संवाद करने में सक्षम बनाए।

यहीं पर A2A आता है। MCP की तरह, A2A भी AI एजेंटों के बातचीत करने के तरीके को एकीकृत करता है, लेकिन उपकरणों और डेटा से एजेंटों को जोड़ने पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, यह एजेंटों को अन्य एजेंटों से जोड़ने पर ध्यान केंद्रित करता है। यह वास्तव में सहयोगी AI प्रणालियों के निर्माण की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

A2A का अनावरण: AI एजेंटों के लिए एक सार्वभौमिक भाषा

A2A एक खुला प्रोटोकॉल है जो AI एजेंटों को एक-दूसरे के साथ संवाद करने का अधिकार देता है, चाहे उनकी उत्पत्ति या डिज़ाइन कुछ भी हो। यह एक अनुवादक के रूप में कार्य करता है, विभिन्न भाषाओं और फ्रेमवर्क, जैसे LangChain, AutoGen और LlamaIndex को समझता और व्याख्या करता है।

अप्रैल 2025 में लॉन्च किया गया A2A, एटलासियन (Atlassian), सेल्सफोर्स (Salesforce), SAP और MongoDB जैसे उद्योग के दिग्गजों सहित 50 से अधिक प्रौद्योगिकी भागीदारों के सहयोग से विकसित किया गया था। यह सहयोगात्मक दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि A2A सिर्फ एक Google पहल नहीं है, बल्कि मानकीकरण की दिशा में एक व्यापक उद्योग प्रयास है।

अपने दिल में, A2A प्रत्येक AI एजेंट को एक मानक इंटरफेस के साथ एक नेटवर्क वाली सेवा के रूप में मानता है। यह इस बात के अनुरूप है कि वेब ब्राउज़र और सर्वर HTTP का उपयोग करके कैसे संवाद करते हैं, लेकिन वेबसाइटों के बजाय, यह AI एजेंटों के लिए है। जिस तरह MCP NxM समस्या का समाधान करता है, A2A विभिन्न एजेंटों को जोड़ने की प्रक्रिया को सरल बनाता है, जिसके लिए प्रत्येक जोड़ी के लिए कस्टम कोड की आवश्यकता नहीं होती है।

A2A की मुख्य क्षमताओं को समझना: निर्बाध सहयोग को सक्षम करना

A2A चार प्रमुख क्षमताओं पर बनाया गया है जो एजेंट सहयोग को वास्तविकता बनाती हैं। इन क्षमताओं को समझने के लिए, कुछ प्रमुख शब्दों को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है:

• क्लाइंट एजेंट/A2A क्लाइंट: वह ऐप या एजेंट जो A2A सेवाओं का उपभोग करता है। यह वह “मुख्य” एजेंट है जो कार्यों को शुरू करता है और अन्य एजेंटों के साथ संवाद करता है।
• रिमोट एजेंट/A2A सर्वर: एक एजेंट जो A2A प्रोटोकॉल का उपयोग करके एक HTTP एंडपॉइंट को उजागर करता है। ये पूरक एजेंट हैं जो कार्य पूर्णता को संभालते हैं।

इन परिभाषाओं को ध्यान में रखते हुए, A2A की चार मुख्य क्षमताओं का पता लगाएं:

1. क्षमता खोज (Capability Discovery): यह क्षमता इस प्रश्न का उत्तर देती है, ‘आप क्या कर सकते हैं?’ यह एजेंटों को ‘एजेंट कार्ड’ के माध्यम से अपनी क्षमताओं का विज्ञापन करने की अनुमति देता है, जो JSON फाइलें हैं जो एजेंट के कौशल और सेवाओं की मशीन-पठनीय प्रोफाइल प्रदान करती हैं। यह क्लाइंट एजेंटों को एक विशिष्ट कार्य के लिए सर्वश्रेष्ठ रिमोट एजेंट की पहचान करने में मदद करता है।
2. कार्य प्रबंधन (Task Management): यह क्षमता इस प्रश्न का समाधान करती है, ‘क्या हर कोई एक साथ काम कर रहा है, और आपकी स्थिति क्या है?’ यह सुनिश्चित करता है कि क्लाइंट और रिमोट एजेंटों के बीच संचार कार्य पूर्णता पर केंद्रित है, जिसमें एक विशिष्ट कार्य वस्तु और जीवनचक्र है। लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए, एजेंट सिंक में रहने के लिए संवाद कर सकते हैं।
3. सहयोग (Collaboration): यह क्षमता इस प्रश्न पर केंद्रित है, ‘संदर्भ, उत्तर, कार्य आउटपुट (कलाकृतियाँ), या उपयोगकर्ता निर्देश क्या है?’ यह एजेंटों को संदेशों को इधर-उधर भेजने, संवादात्मक प्रवाह बनाने में सक्षम बनाता है।
4. उपयोगकर्ता अनुभव बातचीत (User Experience Negotiation): यह क्षमता इस प्रश्न का समाधान करती है, ‘मुझे उपयोगकर्ता को सामग्री कैसे दिखानी चाहिए?’ प्रत्येक संदेश में विशिष्ट सामग्री प्रकारों के साथ ‘भाग’ होते हैं, जो एजेंटों को सही प्रारूप पर बातचीत करने और UI क्षमताओं को समझने की अनुमति देते हैं, जैसे कि iframe, वीडियो और वेब फॉर्म। एजेंट इस बात के आधार पर जानकारी प्रस्तुत करने के तरीके को अनुकूलित करते हैं कि प्राप्त करने वाला एजेंट (क्लाइंट) क्या संभाल सकता है।

A2A के आंतरिक कामकाज को सरल बनाना: AI संचार के लिए एक क्लाइंट-सर्वर मॉडल

A2A एक क्लाइंट-सर्वर मॉडल पर काम करता है, जहां एजेंट संरचित JSON संदेशों का उपयोग करके HTTP जैसे मानक वेब प्रोटोकॉल पर संवाद करते हैं। यह दृष्टिकोण एजेंट संचार को मानकीकृत करते हुए मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।

A2A अपने लक्ष्यों को कैसे प्राप्त करता है, यह समझने के लिए, आइए प्रोटोकॉल के मुख्य घटकों को तोड़ें और ‘अपारदर्शी’ एजेंटों की अवधारणा का पता लगाएं।

A2A के मुख्य घटक: AI सहयोग के लिए बिल्डिंग ब्लॉक्स

• एजेंट कार्ड (Agent Card): यह JSON फ़ाइल, जो आमतौर पर एक प्रसिद्ध URL (जैसे, /.well-known/agent.json) पर होस्ट की जाती है, एक एजेंट की क्षमताओं, कौशल, एंडपॉइंट URL और प्रमाणीकरण आवश्यकताओं का वर्णन करती है। यह एक एजेंट के मशीन-पठनीय ‘रिज्यूमे’ के रूप में कार्य करता है, जिससे अन्य एजेंटों को यह निर्धारित करने में मदद मिलती है कि इसके साथ जुड़ना है या नहीं।
• A2A सर्वर (A2A Server): एक एजेंट जो A2A प्रोटोकॉल का उपयोग करके HTTP एंडपॉइंट को उजागर करता है। यह A2A में ‘रिमोट एजेंट’ है, जो क्लाइंट एजेंट से अनुरोध प्राप्त करता है और कार्यों को संभालता है। सर्वर एजेंट कार्ड के माध्यम से अपनी क्षमताओं का विज्ञापन करते हैं।
• A2A क्लाइंट (A2A Client): ऐप या AI सिस्टम जो A2A सेवाओं का उपभोग करता है। क्लाइंट कार्यों का निर्माण करता है और उन्हें उनकी क्षमताओं और कौशल के आधार पर उपयुक्त सर्वरों को वितरित करता है। यह A2A में ‘क्लाइंट एजेंट’ है, जो विशेष सर्वरों के साथ वर्कफ़्लो का आयोजन करता है।
• कार्य (Task): A2A में कार्य की केंद्रीय इकाई। प्रत्येक कार्य में एक अद्वितीय ID होती है और परिभाषित राज्यों (जैसे, submitted, working, completed) के माध्यम से प्रगति होती है। कार्य अनुरोध किए जा रहे और निष्पादित किए जा रहे कार्य के लिए कंटेनर के रूप में कार्य करते हैं।
• संदेश (Message): क्लाइंट और एजेंट के बीच एक संचार विनिमय। संदेशों का आदान-प्रदान एक कार्य के संदर्भ में किया जाता है और इसमें सामग्री वितरित करने वाले भाग होते हैं।
• भाग (Part): एक संदेश या कलाकृति के भीतर मौलिक सामग्री इकाई। भाग हो सकते हैं:
  • TextPart: सादे पाठ या स्वरूपित सामग्री के लिए
  • FilePart: बाइनरी डेटा के लिए (इनलाइन बाइट्स या URI संदर्भ के साथ)
  • DataPart: संरचित JSON डेटा के लिए (जैसे फॉर्म)
• कलाकृति (Artifact): एक कार्य के दौरान एक एजेंट द्वारा उत्पन्न आउटपुट। कलाकृतियों में भाग भी होते हैं और सर्वर से क्लाइंट को वापस अंतिम वितरण योग्य का प्रतिनिधित्व करते हैं।

अपारदर्शी एजेंटों की अवधारणा: बौद्धिक संपदा की रक्षा करना और सुरक्षा सुनिश्चित करना

A2A के संदर्भ में ‘अपारदर्शी’ शब्द का अर्थ है कि एजेंट अपने आंतरिक तर्क को प्रकट किए बिना कार्यों पर सहयोग कर सकते हैं। इसका मतलब है कि:

• एक एजेंट को केवल यह बताने की आवश्यकता है कि वह कौन से कार्य कर सकता है, न कि वह उन्हें कैसे करता है।
• स्वामित्व वाले एल्गोरिदम या डेटा निजी रह सकते हैं।
• एजेंटों को वैकल्पिक कार्यान्वयनों के साथ स्वैप किया जा सकता है, जब तक कि वे समान क्षमताओं का समर्थन करते हैं।
• संगठन सुरक्षा चिंताओं के बिना तीसरे पक्ष के एजेंटों को एकीकृत कर सकते हैं।

A2A का दृष्टिकोण उच्च सुरक्षा मानकों को बनाए रखते हुए और व्यापार रहस्यों की रक्षा करते हुए जटिल, बहु-एजेंट प्रणालियों के विकास को सरल बनाता है।

एक विशिष्ट A2A इंटरैक्शन फ्लो: एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

जब एजेंट A2A के माध्यम से संवाद करते हैं, तो वे एक संरचित अनुक्रम का पालन करते हैं:

1. खोज चरण (Discovery Phase): कल्पना कीजिए कि एक उपयोगकर्ता अपने मुख्य AI एजेंट से पूछ रहा है, ‘क्या आप अगले महीने टोक्यो की व्यावसायिक यात्रा की योजना बनाने में मेरी मदद कर सकते हैं?’ AI को उड़ानों, होटलों और स्थानीय गतिविधियों के लिए विशेष एजेंटों को खोजने की आवश्यकता का एहसास होता है। क्लाइंट एजेंट उन रिमोट एजेंटों की पहचान करता है जो प्रत्येक कार्य में सहायता कर सकते हैं और उनकी उपयुक्तता का आकलन करने के लिए उनके एजेंट कार्ड प्राप्त करते हैं।
2. कार्य आरंभ (Task Initiation): टीम के इकट्ठा होने के साथ, नौकरियों को सौंपने का समय आ गया है। क्लाइंट एजेंट यात्रा बुकिंग एजेंट से कह सकता है, ‘15 मई से 20 मई तक टोक्यो के लिए उड़ानें खोजें।’ क्लाइंट सर्वर के एंडपॉइंट पर एक अनुरोध भेजता है (आमतौर पर /taskssend पर एक POST), एक अद्वितीय ID के साथ एक नया कार्य बनाता है। इसमें प्रारंभिक संदेश शामिल है जिसमें यह बताया गया है कि क्लाइंट सर्वर से क्या करवाना चाहता है।
3. प्रसंस्करण (Processing): बुकिंग विशेषज्ञ एजेंट (सर्वर/रिमोट एजेंट) मानदंडों से मेल खाने वाली उपलब्ध उड़ानों की खोज शुरू कर देता है। यह हो सकता है:
   • कार्य को तुरंत पूरा करें और एक कलाकृति लौटाएं: ‘यहां उपलब्ध उड़ानें हैं।’
   • अधिक जानकारी का अनुरोध करें (स्थिति को input-required पर सेट करना): ‘क्या आप किसी विशिष्ट एयरलाइन को पसंद करते हैं?’
   • एक लंबे समय तक चलने वाले कार्य पर काम करना शुरू करें (स्थिति को working पर सेट करना): ‘मैं आपके लिए सबसे अच्छा सौदा खोजने के लिए दरों की तुलना कर रहा हूं।’
4. बहु-बारी बातचीत (Multi-Turn Conversations): यदि अधिक जानकारी की आवश्यकता है, तो क्लाइंट और सर्वर अतिरिक्त संदेशों का आदान-प्रदान करते हैं। सर्वर स्पष्ट करने वाले प्रश्न पूछ सकता है (‘क्या कनेक्शन ठीक हैं?’), और क्लाइंट जवाब देता है (‘नहीं, केवल सीधी उड़ानें।’), ये सभी एक ही कार्य ID के संदर्भ में होते हैं।
5. स्थिति अपडेट (Status Updates): उन कार्यों के लिए जिन्हें पूरा होने में समय लगता है, A2A कई अधिसूचना तंत्रों का समर्थन करता है:
   • पोलिंग (Polling): क्लाइंट समय-समय पर कार्य स्थिति की जांच करता है।
   • सर्वर-सेंट इवेंट (SSE): यदि क्लाइंट सब्सक्राइब है तो सर्वर वास्तविक समय अपडेट स्ट्रीम करता है।
   • पुश नोटिफिकेशन (Push notifications): यदि प्रदान किया गया है तो सर्वर एक कॉलबैक URL पर अपडेट POST कर सकता है।
6. कार्य पूर्णता (Task Completion): समाप्त होने पर, सर्वर कार्य को completed के रूप में चिह्नित करता है और परिणामों वाली एक कलाकृति लौटाता है। वैकल्पिक रूप से, यदि उसे समस्याओं का सामना करना पड़ा तो वह कार्य को failed के रूप में चिह्नित कर सकता है, या यदि कार्य समाप्त कर दिया गया तो canceled के रूप में चिह्नित कर सकता है।

इस पूरी प्रक्रिया के दौरान, मुख्य एजेंट एक साथ अन्य विशेषज्ञ एजेंटों के साथ काम कर सकता है: एक होटल विशेषज्ञ, एक स्थानीय परिवहन गुरु, एक गतिविधि मास्टरमाइंड। मुख्य एजेंट इन सभी परिणामों को एक व्यापक यात्रा योजना में मिलाकर एक यात्रा कार्यक्रम बनाएगा, फिर इसे उपयोगकर्ता को प्रस्तुत करेगा।

संक्षेप में, A2A कई एजेंटों को एक सामान्य लक्ष्य में योगदान करने और सहयोग करने का अधिकार देता है, जिसमें एक क्लाइंट एजेंट एक ऐसा परिणाम इकट्ठा करता है जो इसके भागों के योग से अधिक होता है।

A2A बनाम MCP: AI एकीकरण के लिए एक सहक्रियात्मक भागीदारी

जबकि A2A और MCP एक ही स्थान के लिए प्रतिस्पर्धा करते हुए दिखाई दे सकते हैं, उन्हें एक साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे AI एकीकरण के विशिष्ट लेकिन पूरक पहलुओं को संबोधित करते हैं:

• MCP LLMs (या एजेंटों) को उपकरणों और डेटा स्रोतों (ऊर्ध्वाधर एकीकरण) से जोड़ता है।
• A2A एजेंटों को अन्य एजेंटों (क्षैतिज एकीकरण) से जोड़ता है।

Google ने जानबूझकर A2A को MCP के पूरक के रूप में रखा है। यह डिज़ाइन दर्शन A2A के साथ-साथ अंतर्निहित MCP समर्थन के साथ अपने Vertex AI एजेंट बिल्डर के लॉन्च में स्पष्ट है।

इस बात को स्पष्ट करने के लिए, इस समानता पर विचार करें: यदि MCP एजेंटों को उपकरणों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है, तो A2A उनकी बातचीत है जबकि वे काम करते हैं। MCP व्यक्तिगत एजेंटों को क्षमताओं से लैस करता है, जबकि A2A उन्हें एक टीम के रूप में उन क्षमताओं को समन्वयित करने में मदद करता है।

एक व्यापक सेटअप में, एक एजेंट डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने के लिए MCP का उपयोग कर सकता है और फिर विश्लेषण के लिए उस जानकारी को दूसरे एजेंट को भेजने के लिए A2A का उपयोग कर सकता है। दो प्रोटोकॉल जटिल कार्यों के लिए अधिक संपूर्ण समाधान बनाने के लिए एक साथ काम कर सकते हैं, जबकि LLMs के मुख्यधारा बनने के बाद से मौजूद विकास चुनौतियों को सरल बनाते हैं।

A2A सुरक्षा मानक: उद्यम-ग्रेड सुरक्षा सुनिश्चित करना

A2A को उद्यम सुरक्षा को प्राथमिक चिंता के रूप में विकसित किया गया था। अपारदर्शी एजेंटों के विशेष उपयोग के अलावा, प्रत्येक एजेंट कार्ड आवश्यक प्रमाणीकरण विधि (API कुंजियाँ, OAuth, आदि) निर्दिष्ट करता है, और सभी संचार HTTPS पर होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह संगठनों को उन नीतियों को स्थापित करने में सक्षम बनाता है जो यह नियंत्रित करती हैं कि कौन से एजेंट एक-दूसरे के साथ संवाद कर सकते हैं और वे कौन सा डेटा साझा कर सकते हैं।

प्राधिकरण के लिए MCP विनिर्देश के समान, A2A नए तौर-तरीकों को बनाने के बजाय मौजूदा वेब सुरक्षा मानकों का लाभ उठाता है, जो वर्तमान पहचान प्रणालियों के साथ तत्काल संगतता सुनिश्चित करता है। चूंकि सभी इंटरैक्शन अच्छी तरह से परिभाषित एंडपॉइंट के माध्यम से होते हैं, इसलिए पर्यवेक्षण सीधा हो जाता है, जिससे संगठनों को अपने पसंदीदा निगरानी उपकरणों को एकीकृत करने और एक एकीकृत ऑडिट ट्रेल प्राप्त करने की अनुमति मिलती है।

A2A पारिस्थितिकी तंत्र और स्वीकृति: समर्थन का एक बढ़ता समुदाय

A2A प्रोटोकॉल को 50 से अधिक प्रौद्योगिकी भागीदारों से महत्वपूर्ण समर्थन के साथ लॉन्च किया गया है, जिनमें से कई या तो वर्तमान में अपने स्वयं के एजेंटों के साथ A2A का समर्थन करते हैं या उनका समर्थन करने का इरादा रखते हैं। Google ने A2A को अपने Vertex AI प्लेटफ़ॉर्म और ADK में एकीकृत किया है, जो Google क्लाउड पारिस्थितिकी तंत्र में पहले से ही मौजूद डेवलपर्स के लिए एक सरलीकृत प्रवेश बिंदु प्रदान करता है।

A2A कार्यान्वयन पर विचार करने वाले संगठनों को निम्नलिखित पर विचार करना चाहिए:

1. कम एकीकरण लागत (Reduced Integration Cost): प्रत्येक एजेंट जोड़ी के लिए कस्टम कोड बनाने के बजाय, डेवलपर सार्वभौमिक रूप से A2A को लागू कर सकते हैं, जिससे एकीकरण लागत कम हो जाती है।
2. अपेक्षाकृत हालिया रिलीज (Relatively Recent Release): A2A अभी भी व्यापक रिलीज के शुरुआती चरणों में है, जिसका अर्थ है कि इसे अभी तक पैमाने पर संभावित कमियों को उजागर करने के लिए आवश्यक व्यापक वास्तविक दुनिया परीक्षण से गुजरना है।
3. भविष्य-प्रूफिंग (Futureproofing): एक खुले प्रोटोकॉल के रूप में, A2A नए और पुराने एजेंटों को बिना किसी अतिरिक्त प्रयास के अपने पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने की अनुमति देता है।
4. एजेंट सीमाएँ (Agent Limitations): जबकि A2A वास्तव में स्वायत्त AI के लिए एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है, यह अभी भी कार्य-उन्मुख है और पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से काम नहीं करता है।
5. विक्रेता अज्ञेयवाद (Vendor Agnosticism): A2A संगठनों को किसी विशिष्ट मॉडल, फ्रेमवर्क या विक्रेता में लॉक नहीं करता है, जिससे वे पूरे AI परिदृश्य में मिश्रण और मिलान कर सकते हैं।

Agent2Agent प्रोटोकॉल का भविष्य: निर्बाध AI सहयोग के लिए एक दृष्टिकोण

आगे देखते हुए, A2A में और सुधार होने की उम्मीद है, जैसा कि प्रोटोकॉल के रोडमैप में बताया गया है। नियोजित संवर्द्धन में शामिल हैं:

• एजेंट कार्ड के भीतर औपचारिक प्राधिकरण योजनाएं और वैकल्पिक क्रेडेंशियल सीधे।
• चल रहे कार्यों के भीतर गतिशील UX बातचीत (जैसे बातचीत के बीच में ऑडियो/वीडियो जोड़ना)।
• बेहतर स्ट्रीमिंग प्रदर्शन और पुश अधिसूचना यांत्रिकी।

शायद सबसे रोमांचक दीर्घकालिक संभावना यह है कि A2A एजेंट विकास के लिए वह बन जाएगा जो HTTP वेब संचार के लिए था: नवाचार के विस्फोट के लिए एक उत्प्रेरक। जैसे-जैसे स्वीकृति बढ़ती है, हम विशेष उद्योगों के लिए विशेष एजेंटों की पूर्व-पैक ‘टीमें’ देख सकते हैं, और अंततः, AI एजेंटों का एक निर्बाध वैश्विक नेटवर्क जिसे ग्राहक लाभ उठा सकते हैं।

AI कार्यान्वयन की खोज करने वाले डेवलपर्स और संगठनों के लिए, अब A2A के साथ सीखने और निर्माण करने का आदर्श समय है। साथ मिलकर, A2A और MCP AI के लिए अधिक मानकीकृत, सुरक्षित और उद्यम-तैयार दृष्टिकोण की शुरुआत का प्रतिनिधित्व करते हैं।