A2A: Membuka Kolaborasi AI Tingkat Lanjut

Dunia Kecerdasan Buatan (AI) berkembang pesat, dengan agen AI menjadi semakin canggih dan mampu. Seiring dengan semakin banyaknya agen ini, kebutuhan akan komunikasi dan kolaborasi yang lancar di antara mereka menjadi sangat penting. Masuklah protokol Agent2Agent (A2A), solusi inovatif Google yang dirancang untuk mendorong interoperabilitas dan kerja tim di antara agen AI.

A2A, pada intinya, adalah kerangka kerja yang memungkinkan agen AI untuk berkomunikasi dan berkolaborasi secara efektif, terlepas dari arsitektur yang mendasarinya atau vendor di belakangnya. Ini berfungsi sebagai penerjemah universal, menjembatani kesenjangan antara sistem AI yang berbeda dan memfasilitasi interaksi yang lancar. Bayangkan itu sebagai bahasa umum yang memungkinkan agen AI untuk bekerja bersama secara harmonis, membuka kemungkinan baru untuk pemecahan masalah dan otomatisasi yang kompleks.

Asal Mula A2A: Mengatasi Tantangan Integrasi AI

Untuk sepenuhnya menghargai pentingnya A2A, penting untuk memahami konteks yang menyebabkan penciptaannya. Munculnya model bahasa yang kuat seperti GPT-3.5 menandai titik balik dalam adopsi AI, karena pengembang mencari cara untuk memperluas kemampuan mereka di luar antarmuka obrolan sederhana.

Salah satu solusi awal adalah function calling, yang memungkinkan Model Bahasa Besar (LLM) untuk terhubung dengan API eksternal secara satu-ke-satu. Namun, pendekatan ini dengan cepat mengarah ke ekosistem yang terfragmentasi, di mana berbagai vendor AI dan pelaksana mengadopsi metode integrasi yang bervariasi, menghasilkan interoperabilitas yang terbatas.

Model Context Protocol (MCP) dari Anthropic muncul sebagai solusi potensial untuk ‘masalah NxM’, di mana jumlah agen/sistem AI (N) dikalikan dengan jumlah alat/sumber data (M). MCP bertujuan untuk menstandarisasi konteks dan menyederhanakan integrasi, tetapi Google menyadari perlunya protokol yang akan memungkinkan agen untuk berkomunikasi langsung satu sama lain.

Di sinilah A2A masuk. Seperti MCP, A2A menyatukan bagaimana agen AI berinteraksi, tetapi alih-alih berfokus pada menghubungkan agen ke alat dan data, ia berfokus pada menghubungkan agen ke agen lain. Ini adalah langkah penting menuju membangun sistem AI yang benar-benar kolaboratif.

Mengungkap Esensi A2A: Bahasa Universal untuk Agen AI

A2A adalah protokol terbuka yang memberdayakan agen AI untuk berkomunikasi satu sama lain, terlepas dari asal atau desain mereka. Ia bertindak sebagai penerjemah, memahami dan menafsirkan berbagai bahasa dan kerangka kerja, seperti LangChain, AutoGen, dan LlamaIndex.

Diluncurkan pada April 2025, A2A dikembangkan dalam kolaborasi dengan lebih dari 50 mitra teknologi, termasuk raksasa industri seperti Atlassian, Salesforce, SAP, dan MongoDB. Pendekatan kolaboratif ini memastikan bahwa A2A bukan hanya inisiatif Google tetapi upaya industri yang lebih luas menuju standardisasi.

Pada intinya, A2A memperlakukan setiap agen AI sebagai layanan jaringan dengan antarmuka standar. Ini analog dengan bagaimana browser web dan server berkomunikasi menggunakan HTTP, tetapi alih-alih situs web, itu untuk agen AI. Sama seperti MCP mengatasi masalah NxM, A2A menyederhanakan proses menghubungkan agen yang berbeda tanpa memerlukan kode khusus untuk setiap pasangan.

Menguraikan Kemampuan Inti A2A: Memungkinkan Kolaborasi yang Lancar

A2A dibangun di atas empat kemampuan utama yang membuat kolaborasi agen menjadi kenyataan. Untuk memahami kemampuan ini, penting untuk mendefinisikan beberapa istilah penting:

• Agen klien/klien A2A: Aplikasi atau agen yang menggunakan layanan A2A. Ini adalah agen ‘utama’ yang memulai tugas dan berkomunikasi dengan agen lain.
• Agen jarak jauh/server A2A: Agen yang mengekspos titik akhir HTTP menggunakan protokol A2A. Ini adalah agen tambahan yang menangani penyelesaian tugas.

Dengan definisi ini dalam pikiran, mari kita jelajahi empat kemampuan inti A2A:

1. Penemuan Kemampuan: Kemampuan ini menjawab pertanyaan, ‘Apa yang dapat Anda lakukan?’ Ini memungkinkan agen untuk mengiklankan kemampuan mereka melalui ‘Kartu Agen’, yang merupakan file JSON yang menyediakan profil kemampuan dan layanan agen yang dapat dibaca mesin. Ini membantu agen klien mengidentifikasi agen jarak jauh terbaik untuk tugas tertentu.
2. Manajemen Tugas: Kemampuan ini menjawab pertanyaan, ‘Apakah semua orang bekerja bersama, dan apa status Anda?’ Ini memastikan bahwa komunikasi antara klien dan agen jarak jauh difokuskan pada penyelesaian tugas, dengan objek dan siklus hidup tugas tertentu. Untuk tugas yang berjalan lama, agen dapat berkomunikasi untuk tetap sinkron.
3. Kolaborasi: Kemampuan ini berfokus pada pertanyaan, ‘Apa konteks, balasan, output tugas (artefak), atau instruksi pengguna?’ Ini memungkinkan agen untuk mengirim pesan bolak-balik, menciptakan alur percakapan.
4. Negosiasi Pengalaman Pengguna: Kemampuan ini menjawab pertanyaan, ‘Bagaimana saya harus menampilkan konten kepada pengguna?’ Setiap pesan berisi ‘bagian’ dengan jenis konten tertentu, memungkinkan agen untuk menegosiasikan format yang benar dan memahami kemampuan UI seperti iframe, video, dan formulir web. Agen menyesuaikan bagaimana mereka menyajikan informasi berdasarkan apa yang dapat ditangani oleh agen penerima (klien).

Mendekripsi Cara Kerja Internal A2A: Model Klien-Server untuk Komunikasi AI

A2A beroperasi pada model klien-server, di mana agen berkomunikasi melalui protokol web standar seperti HTTP menggunakan pesan JSON terstruktur. Pendekatan ini memastikan kompatibilitas dengan infrastruktur yang ada sambil menstandarisasi komunikasi agen.

Untuk memahami bagaimana A2A mencapai tujuannya, mari kita uraikan komponen inti protokol dan jelajahi konsep agen ‘opaque’.

Komponen Inti A2A: Blok Bangunan untuk Kolaborasi AI

• Kartu Agen: File JSON ini, biasanya dihosting di URL yang terkenal (misalnya, /.well-known/agent.json), menjelaskan kemampuan, keterampilan, URL titik akhir, dan persyaratan otentikasi agen. Ini berfungsi sebagai ‘resume’ yang dapat dibaca mesin agen, membantu agen lain menentukan apakah akan terlibat dengannya.
• Server A2A: Agen yang mengekspos titik akhir HTTP menggunakan protokol A2A. Ini adalah ‘agen jarak jauh’ di A2A, yang menerima permintaan dari agen klien dan menangani tugas. Server mengiklankan kemampuan mereka melalui Kartu Agen.
• Klien A2A: Aplikasi atau sistem AI yang menggunakan layanan A2A. Klien membangun tugas dan mendistribusikannya ke server yang sesuai berdasarkan kemampuan dan keterampilan mereka. Ini adalah ‘agen klien’ di A2A, yang mengatur alur kerja dengan server khusus.
• Tugas: Unit kerja pusat di A2A. Setiap tugas memiliki ID unik dan berlangsung melalui status yang ditentukan (misalnya, submitted, working, completed). Tugas berfungsi sebagai wadah untuk pekerjaan yang diminta dan dieksekusi.
• Pesan: Pertukaran komunikasi antara klien dan agen. Pesan dipertukarkan dalam konteks tugas dan berisi Bagian yang menyampaikan konten.
• Bagian: Unit konten fundamental dalam Pesan atau Artefak. Bagian dapat berupa:
  • TextPart: Untuk teks biasa atau konten yang diformat
  • FilePart: Untuk data biner (dengan byte sebaris atau referensi URI)
  • DataPart: Untuk data JSON terstruktur (seperti formulir)
• Artefak: Output yang dihasilkan oleh agen selama tugas. Artefak juga berisi Bagian dan mewakili kiriman akhir dari server kembali ke klien.

Konsep Agen Opaque: Melindungi Kekayaan Intelektual dan Memastikan Keamanan

Istilah ‘opaque’ dalam konteks A2A menandakan bahwa agen dapat berkolaborasi dalam tugas tanpa mengungkapkan logika internal mereka. Ini berarti bahwa:

• Agen hanya perlu mengekspos tugas apa yang dapat dilakukannya, bukan bagaimana ia melakukannya.
• Algoritma atau data hak milik dapat tetap pribadi.
• Agen dapat ditukar dengan implementasi alternatif selama mereka mendukung kemampuan yang sama.
• Organisasi dapat mengintegrasikan agen pihak ketiga tanpa masalah keamanan.

Pendekatan A2A menyederhanakan pengembangan sistem multi-agen yang kompleks sambil mempertahankan standar keamanan tinggi dan menjaga rahasia dagang.

Alur Interaksi A2A Khas: Panduan Langkah demi Langkah

Ketika agen berkomunikasi melalui A2A, mereka mengikuti urutan terstruktur:

1. Fase Penemuan: Bayangkan seorang pengguna bertanya kepada agen AI utama mereka, ‘Bisakah Anda membantu saya merencanakan perjalanan bisnis ke Tokyo bulan depan?’ AI menyadari perlunya menemukan agen khusus untuk penerbangan, hotel, dan aktivitas lokal. Agen klien mengidentifikasi agen jarak jauh yang dapat membantu setiap tugas dan mengambil Kartu Agen mereka untuk menilai kesesuaian mereka.
2. Inisiasi Tugas: Dengan tim yang berkumpul, saatnya untuk menugaskan pekerjaan. Agen klien mungkin berkata kepada agen pemesanan perjalanan, ‘Cari penerbangan ke Tokyo dari 15 Mei hingga 20.’ Klien mengirimkan permintaan ke titik akhir server (biasanya POST ke /taskssend), membuat tugas baru dengan ID unik. Ini termasuk pesan awal yang merinci apa yang klien inginkan agar server lakukan.
3. Pemrosesan: Agen spesialis pemesanan (server/agen jarak jauh) mulai mencari penerbangan yang tersedia yang sesuai dengan kriteria. Itu mungkin:
   • Menyelesaikan tugas segera dan mengembalikan artefak: ‘Berikut adalah penerbangan yang tersedia.’
   • Meminta informasi lebih lanjut (mengatur status ke input-required): ‘Apakah Anda lebih suka maskapai penerbangan tertentu?’
   • Mulai mengerjakan tugas yang berjalan lama (mengatur status ke working): ‘Saya membandingkan tarif untuk menemukan penawaran terbaik.’
4. Percakapan Multi-Giliran: Jika informasi lebih lanjut diperlukan, klien dan server bertukar pesan tambahan. Server mungkin mengajukan pertanyaan klarifikasi (‘Apakah koneksi oke?’), Dan klien menanggapi (‘Tidak, hanya penerbangan langsung.’), Semuanya dalam konteks ID tugas yang sama.
5. Pembaruan Status: Untuk tugas yang membutuhkan waktu untuk diselesaikan, A2A mendukung beberapa mekanisme notifikasi:
   • Polling: Klien secara berkala memeriksa status tugas.
   • Server-Sent Events (SSE): Server mengalirkan pembaruan waktu nyata jika klien berlangganan.
   • Pemberitahuan push: Server dapat memposting pembaruan ke URL panggilan balik jika disediakan.
6. Penyelesaian Tugas: Setelah selesai, server menandai tugas sebagai completed dan mengembalikan artefak yang berisi hasil. Atau, itu mungkin menandai tugas sebagai failed jika mengalami masalah, atau canceled jika tugas dihentikan.

Sepanjang proses ini, agen utama mungkin secara bersamaan bekerja dengan agen spesialis lainnya: pakar hotel, guru transportasi lokal, dalang aktivitas. Agen utama akan membuat rencana perjalanan dengan menggabungkan semua hasil ini menjadi rencana perjalanan yang komprehensif, kemudian menyajikannya kepada pengguna.

Pada intinya, A2A memberdayakan banyak agen untuk berkontribusi dan berkolaborasi menuju tujuan bersama, dengan agen klien merakit hasil yang melampaui jumlah bagian-bagiannya.

A2A vs. MCP: Kemitraan Sinergis untuk Integrasi AI

Meskipun A2A dan MCP mungkin tampak bersaing untuk ruang yang sama, mereka dirancang untuk bekerja bersama. Mereka membahas aspek integrasi AI yang berbeda namun saling melengkapi:

• MCP menghubungkan LLM (atau agen) ke alat dan sumber data (integrasi vertikal).
• A2A menghubungkan agen ke agen lain (integrasi horizontal).

Google sengaja memposisikan A2A sebagai pelengkap MCP. Filosofi desain ini terbukti dalam peluncuran pembangun agen Vertex AI mereka dengan dukungan MCP bawaan bersama A2A.

Untuk menggambarkan poin ini, pertimbangkan analogi ini: Jika MCP memungkinkan agen untuk menggunakan alat, maka A2A adalah percakapan mereka saat mereka bekerja. MCP melengkapi agen individu dengan kemampuan, sementara A2A membantu mereka mengoordinasikan kemampuan tersebut sebagai tim.

Dalam pengaturan yang komprehensif, agen mungkin menggunakan MCP untuk mengambil informasi dari database dan kemudian menggunakan A2A untuk meneruskan informasi itu ke agen lain untuk analisis. Kedua protokol dapat bekerja bersama untuk membuat solusi yang lebih lengkap untuk tugas-tugas kompleks, sambil menyederhanakan tantangan pengembangan yang ada sejak LLM menjadi arus utama.

Standar Keamanan A2A: Memastikan Perlindungan Tingkat Perusahaan

A2A dikembangkan dengan keamanan perusahaan sebagai perhatian utama. Selain penggunaan eksklusif agen opaque, setiap Kartu Agen menentukan metode otentikasi yang diperlukan (kunci API, OAuth, dll.), Dan semua komunikasi dirancang untuk terjadi melalui HTTPS. Ini memungkinkan organisasi untuk menetapkan kebijakan yang mengatur agen mana yang dapat berkomunikasi satu sama lain dan data apa yang dapat mereka bagikan.

Mirip dengan spesifikasi MCP untuk otorisasi, A2A memanfaatkan standar keamanan web yang ada daripada membuat modalitas baru, memastikan kompatibilitas langsung dengan sistem identitas saat ini. Karena semua interaksi terjadi melalui titik akhir yang terdefinisi dengan baik, observabilitas menjadi mudah, memungkinkan organisasi untuk mengintegrasikan alat pemantauan pilihan mereka dan mendapatkan jejak audit terpadu.

Ekosistem dan Adopsi A2A: Komunitas Dukungan yang Berkembang

Protokol A2A telah diluncurkan dengan dukungan signifikan dari lebih dari 50 mitra teknologi, banyak di antaranya saat ini mendukung atau berniat untuk mendukung A2A dengan agen mereka sendiri. Google telah mengintegrasikan A2A ke dalam platform Vertex AI dan ADK-nya, menyediakan titik masuk yang disederhanakan untuk pengembang yang sudah berada di dalam ekosistem Google Cloud.

Organisasi yang mempertimbangkan implementasi A2A harus mempertimbangkan hal berikut:

1. Biaya Integrasi yang Dikurangi: Alih-alih membangun kode khusus untuk setiap pasangan agen, pengembang dapat mengimplementasikan A2A secara universal, menurunkan biaya integrasi.
2. Rilis yang Relatif Baru: A2A masih dalam tahap awal rilis luasnya, yang berarti belum menjalani pengujian dunia nyata yang ekstensif yang diperlukan untuk mengungkap potensi kekurangan pada skala.
3. Bukti Masa Depan: Sebagai protokol terbuka, A2A memungkinkan agen baru dan lama untuk berintegrasi ke dalam ekosistemnya tanpa memerlukan upaya tambahan.
4. Batasan Agen: Sementara A2A mewakili langkah maju yang signifikan untuk AI yang benar-benar otonom, ia tetap berorientasi pada tugas dan tidak beroperasi sepenuhnya secara independen.
5. Agnostik Vendor: A2A tidak mengunci organisasi ke dalam model, kerangka kerja, atau vendor tertentu, memungkinkan mereka untuk mencampur dan mencocokkan di seluruh lanskap AI.

Masa Depan Protokol Agent2Agent: Visi untuk Kolaborasi AI yang Lancar

Ke depan, A2A diharapkan mengalami peningkatan lebih lanjut, seperti yang diuraikan dalam peta jalan protokol. Peningkatan yang direncanakan meliputi:

• Skema otorisasi formal dan kredensial opsional langsung di dalam Kartu Agen.
• Negosiasi UX dinamis dalam tugas yang sedang berlangsung (seperti menambahkan audio/video di tengah percakapan).
• Peningkatan kinerja streaming dan mekanisme pemberitahuan push.

Mungkin kemungkinan jangka panjang yang paling menarik adalah bahwa A2A akan menjadi untuk pengembangan agen apa yang HTTP untuk komunikasi web: katalis untukledakan inovasi. Seiring dengan meningkatnya adopsi, kita mungkin melihat ‘tim’ agen pra-paket yang khusus untuk industri tertentu, dan pada akhirnya, jaringan global agen AI yang lancar yang dapat dimanfaatkan oleh klien.

Untuk pengembang dan organisasi yang menjelajahi implementasi AI, sekarang adalah waktu yang ideal untuk belajar dan membangun dengan A2A. Bersama-sama, A2A dan MCP mewakili awal dari pendekatan yang lebih terstandarisasi, aman, dan siap perusahaan untuk AI.