AIエージェントの相互運用性：GoogleのAgent2Agentプロトコル詳細解説
人工知能の状況は急速に進化しており、AIエージェントは重要な要素として登場しています。AIエージェントは基本的に、**大規模言語モデル（LLM）**の認知能力と、コマンドを実行し、情報を取得し、タスクを自律的に実行できるようにするツールキットを組み合わせたものです。これらのエージェントは、ユーザーからのリクエストに応答したり、他のエージェントと対話したりします。AIエージェントの可能性は、運用を拡大し、複雑なプロセスを自動化し、さまざまなビジネス機能全体の効率を高め、個々の生産性を大幅に向上させる能力にあります。
普遍的な「万能」エージェントは、AIエージェントに期待される多様で複雑なタスクを効果的に処理できないというのがコンセンサスです。解決策はエージェントワークフローにあります。これらは、最小限の人的監督で意思決定を行い、アクションを実行し、タスクを調整できる自律型AIエージェントのネットワークによって作成されます。
エージェントの相互運用性に対するGoogleのビジョン：Agent2Agentプロトコル（A2A）
Googleは2025年4月9日にAgent2Agent（A2A）プロトコルを発表しました。これは、AIエージェント間のシームレスな通信を促進し、安全にデータを交換し、複雑なビジネスワークフローを自動化するように設計されています。これは、エンタープライズシステムおよびサードパーティプラットフォームとの対話を通じて実現されます。
A2Aプロトコルは、Googleと50社を超える業界パートナーとのコラボレーションの結果であり、AIエージェントのコラボレーションの未来に対する共通のビジョンを共有しています。重要なことに、このコラボレーションは特定のテクノロジーを超越し、オープンで安全な標準に基づいています。
A2Aのコア設計原則
A2Aプロトコルの開発中、Googleとそのパートナーは、いくつかの基本的な原則に導かれました。
- **オープンでベンダーに依存しない：**A2Aプロトコルはオープンである必要があります。つまり、その仕様は一般に公開されています。これにより、開発者または組織は、独自の制限なしにプロトコルを実装できます。ベンダーに依存しないとは、プロトコルが特定のベンダーのテクノロジーに結び付けられていないことを意味します。これは、すべての参加者にとって公平な競争条件を促進します。
- **コラボレーションのための自然なモダリティ：**A2Aにより、エージェントは本質的な、構造化されていない通信方法を使用してコラボレーションできます。これにより、エージェントはツールとは区別され、A2Aはモデルコンテキストプロトコル（MCP）とは区別されます。
- **既存の標準に基づいています：**既存のITインフラストラクチャとの統合を簡素化するために、プロトコルは、HTTP、Server-Sent Events（SSE）、JSON-RPCなどの確立された標準に基づいています。
- **デフォルトで安全：**セキュリティは最優先事項です。A2Aには、機密データを保護し、安全なインタラクションを確保するためのエンタープライズグレードの認証および認可メカニズムが組み込まれています。
- **データモダリティに依存しない：**A2Aは、テキストベースの通信に限定されません。画像、オーディオ、ビデオストリームなど、さまざまなデータ型を処理できます。
A2Aの機能：エージェントのコラボレーションを強化
A2Aは、エージェントのインタラクションを合理化するための一連の組み込み機能を提供します。
- **機能発見：**これにより、エージェントは自分の機能を宣伝できます。クライアントは、特定のタスクに最適なエージェントを簡単に識別できます。これは、エージェントが自分のスキルと専門知識を紹介するデジタルマーケットプレイスのようなものです。
- **タスクと状態の管理：**クライアントとエージェント間の通信は、タスクの実行を中心に展開されます。これらのタスクはプロトコルによって定義され、明確に定義されたライフサイクルがあります。タスクの結果は、アーティファクトと呼ばれます。タスクとその状態の両方の管理により、信頼性が高く追跡可能なワークフローが保証されます。
- **安全なコラボレーション：**エージェントはメッセージを安全に交換して、コンテキストを共有したり、応答を提供したり、アーティファクトを配信したり、ユーザーの指示を中継したりできます。これにより、エージェントがシームレスに連携できるコラボレーション環境が促進されます。
- **ユーザーエクスペリエンスの交渉：**すべてのメッセージには、「パーツ」が含まれています。これは、生成された画像など、コンテンツの自己完結型です。各パーツにはコンテンツタイプが指定されており、クライアントとリモートエージェントの両方が必要な形式に同意できます。この機能には、iframe、ビデオ、Webフォームなど、ユーザーのUI機能の交渉も含まれます。
機能発見とユーザーエクスペリエンスの交渉機能は、特に説得力があります。なぜなら、これらはエージェントマーケットプレイスの作成への道を開くからです。これらのマーケットプレイスでは、プロバイダーは自分のエージェントをリストすることができ、クライアントは特定のタスクを実行するのに最適なエージェントを選択できます。
この概念は非常に有望であり、AIエージェント市場の成長に不可欠である可能性がありますが、このビジョンを実現するには、インタラクションプロトコルを定義するだけでは不十分です。
Agent2Agentプロトコルの概念の解読
プロトコルの根底にあるコアコンセプトを理解することは、効果的な実装と利用に不可欠です。これらの概念は、すでに多くのAIエージェントの開発者によく知られています。
- **エージェントカード：**これは、エージェントの機能、スキル、エンドポイントURL、および認証要件を詳述するパブリックメタデータファイルです。エージェントカードは、発見フェーズで重要な役割を果たし、ユーザーが適切なエージェントを選択し、その対話方法を理解できるようにします。
- サーバー：JSON仕様で定義されているように、A2Aプロトコルメソッドを実装するエージェント。基本的に、サーバーはA2Aプロトコルを通じてサービスを提供するエージェントです。
- **クライアント：**これは、A2Aサービスを使用するアプリケーションまたは別のエージェントにすることができます。クライアントはリクエストを開始し、サーバーが提供する機能を利用します。
- タスク：エージェントの基本的な作業単位。クライアントによって開始され、サーバーによって実行され、ライフサイクル全体でさまざまな状態を経ます。
- メッセージ：クライアントとエージェント間の通信交換を表します。各メッセージには定義された役割があり、パーツで構成されています。
- **パーツ：**これは、メッセージまたはアーティファクト内の基本的なコンテンツユニットです。パーツは、テキスト、ファイル、または構造化データにすることができます。これにより、さまざまなデータ型の柔軟な通信が可能になります。
- **アーティファクト：**タスクの完了中にエージェントによって生成された出力を表します。メッセージと同様に、アーティファクトにはパーツが含まれています。
- **ストリーミング：**プロトコルはストリーミングをサポートしており、サーバーは実行時間の長いタスクのステータスをリアルタイムでクライアントに更新できます。これにより、継続的なフィードバックを提供することで、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
Agent2Agentプロジェクトの現在の状況
A2Aは最近一般に公開され、その仕様は現在GitHubで入手できます。現在のところ、プロトコルの公式なロードマップや本番環境対応の実装はありません。ただし、Googleは、パートナーと積極的に協力して、2025年後半に本番環境対応バージョンをリリースする予定です。
A2A GitHubリポジトリは、TypeScriptとPythonの両方でいくつかのコードサンプルを提供し、包括的なデモアプリケーションも提供しています。このアプリケーションは、さまざまなエージェント開発キット（ADK）を使用して開発されたエージェント間のインタラクションを示しています。
これにより、実験の基礎が提供されますが、ミッションクリティカルなアプリケーションで採用される前に、A2Aをエージェントワークフローの展開に使用される既存のフレームワークおよびツールエコシステムに統合する必要があります。
プロトコル定義に関してGoogleと協力している多数の主要プレーヤー（特に、基盤モデルを提供する企業は存在しません）からのサポートは、必要なツールがすぐに利用可能になり、A2Aが主要なエージェントフレームワークに統合されることを強く示唆しています。
A2Aとモデルコンテキストプロトコル（MCP）：違いを理解する
Anthropicによって開発されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用すると、アプリケーションは大規模言語モデルにコンテキストを提供できます。Anthropicは、MCPを「AIアプリケーション用のUSB-Cポート」と表現し、さまざまな周辺機器をデバイスに接続するUSBのように、LLMをデータソースおよびツールに接続する標準化された方法を提供します。
Googleによると、A2AはMCPを置き換えることを意図していません。2つのプロトコル間の重複は最小限であり、異なる問題に対処し、異なる抽象化レベルで動作します。A2Aはエージェント間のインタラクションを促進しますが、MCPは大規模言語モデルをツールに接続し、次にそれらをサービスとデータに接続します。したがって、2つのプロトコルは補完的です。
Agent2Agentとモデルコンテキストプロトコルは、同じパズルの2つのピースであり、エージェントワークフローと遍在するAIの将来のビジョンを実現するには、両方が必要になります。