Agent2Agentプロトコル：AIコラボレーションの新パラダイム
GoogleによるAgent2Agent (A2A) プロトコルの導入は、AIの進化における重要な転換点を示しています。さまざまなプラットフォームや環境にAIエージェントがますます展開される中で、相互運用性とコラボレーションに対するニーズが高まっています。Googleは、エージェント間の通信とインタラクションのための標準化されたフレームワークを確立することで、マルチエージェントシステムの可能性を最大限に引き出し、幅広い業界でイノベーションを推進することを目指しています。
A2Aプロトコルを使用すると、異なるプラットフォーム上に構築されたAIエージェントが効果的に通信し、互いの機能を検出してタスクをネゴシエートし、シームレスにコラボレーションできます。この相互運用性により、企業は特殊なエージェントのチームを編成して、複雑なワークフローをより効率的かつ機敏に処理できます。
採用シナリオの例を考えてみましょう。Google Agentspaceの統一インターフェイスを利用して、採用マネージャーは自分のAIエージェントにタスクを委任し、指定された職務記述書、場所、およびスキル要件に合致する候補者を特定するように指示できます。次に、エージェントは他の特殊なエージェントと対話して、潜在的な候補者を探します。採用マネージャーは、推奨候補の厳選されたリストを受け取り、エージェントに面接をスケジュールするように指示できます。面接が完了すると、別のエージェントを雇ってバックグラウンドチェックを支援することができます。
この例は、A2Aプロトコルが複雑なプロセスを合理化および自動化し、人間の従業員がより戦略的で創造的なタスクに集中できるようにする変革の可能性を強調しています。
A2Aプロトコルの主要な設計原則
A2Aプロトコルは、5つのコア設計原則に基づいて構築されています。
エージェントの能力の活用: プロトコルは、エージェントが共有メモリ、ツール、またはコンテキスト情報を持たない場合でも、自然で構造化されていない方法でコラボレーションできるようにすることを優先します。このアプローチは、エージェントを単なる「ツール」の状態に閉じ込めることを回避し、真のマルチエージェントシナリオを促進します。A2Aプロトコルは、AIの真の力は、エージェントが個々の強みを活用して共通の目標を達成するためにインテリジェントに連携する能力にあることを認識しています。
既存の標準に基づく構築: プロトコルは、HTTP、SSE、JSON-RPCなどの既存の、広く採用されている標準に基づいて構築されています。このアプローチは、既存のITインフラストラクチャとのシームレスな統合を促進し、企業が現在のシステムを大幅に混乱させることなくA2Aプロトコルを採用および実装することを容易にします。
デフォルトによるセキュリティ: プロトコルには、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おり、最初から厳格なセキュリティ標準を満たしていることを保証します。A2Aプロトコルのセキュリティ機能は、OpenAPIレベルの認証標準に準拠しており、企業はデータとインタラクションが保護されていることを保証できます。
長時間のタスクのサポート: プロトコルは、迅速で個別の操作から、数時間または数日に及ぶ可能性のある詳細な調査プロジェクトまで、幅広いタスクに対応するように設計されています。これらの長時間実行されるタスク全体で、A2Aプロトコルはユーザーにリアルタイムのフィードバック、通知、およびステータス更新を提供し、進捗状況と関連する開発状況を常に把握できるようにします。
モダリティに依存しない: プロトコルは、音声やビデオを含むさまざまなモダリティをサポートし、エージェントがタスクに最適な形式で対話し、情報を交換できるようにします。この柔軟性により、A2Aプロトコルは、特定の入力または出力要件に関係なく、幅広いユースケースに適用できます。
業界全体の採用とA2Aのサポート
A2Aプロトコルは、Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、Accenture、BCG、Capgemini、Cognizantなどの主要なテクノロジーパートナーおよびサービスプロバイダーから大きな支持を得ています。50を超える組織の支持は、AIコラボレーションに革命をもたらし、さまざまな分野でイノベーションを推進するA2Aプロトコルの可能性に対する業界の認識を強調しています。
A2Aプロトコルの広範な採用は、相互運用可能なAIエージェントの活気に満ちたエコシステムを育成し、企業が複数のエージェントの集合知を活用して複雑な問題を解決し、戦略的目標を達成できるようにします。
A2Aプロトコルの仕組み：詳細な調査
A2Aプロトコルは、「クライアント」エージェントと「リモート」エージェント間の通信を促進します。クライアントエージェントはタスクを開始して伝達し、リモートエージェントはそれらのタスクを実行し、情報を提供するか、適切なアクションを実行します。このインタラクションには、いくつかの重要な機能が含まれます。
機能検出: エージェントは、JSON形式の「エージェントカード」を利用して、その機能を紹介します。これにより、クライアントエージェントは特定のタスクに最適なエージェントを特定し、A2Aプロトコルを介して通信できます。エージェントカードは、エージェントがそのスキルと専門知識を宣伝するための標準化された方法を提供し、他のエージェントがそのサービスを簡単に検出して利用できるようにします。
タスク管理: クライアントエージェントとリモートエージェント間の通信はタスク指向であり、エージェントはエンドユーザーの要求を満たすために連携します。プロトコルで定義された「タスク」オブジェクトにはライフサイクルがあります。すぐに完了することも、長時間実行されるタスクの場合は、エージェントが通信して最新のステータスに関する同期を維持することもできます。タスクの出力は「アーティファクト」と呼ばれます。A2Aプロトコルのタスク管理機能は、エージェントが特定の目標の達成に焦点を当て、そのインタラクションが構造化され効率的であることを保証します。
コラボレーション: エージェントは互いにメッセージを送信して、コンテキスト、返信、アーティファクト、またはユーザー指示を交換できます。このコラボレーション機能により、エージェントは情報を共有し、取り組みを調整し、協力して複雑な目標を達成できます。
ユーザーエクスペリエンスのネゴシエーション: 各メッセージには、「パーツ」が含まれています。これは、生成された画像などの完全なコンテンツフラグメントです。各パーツには指定されたコンテンツタイプがあり、クライアントエージェントとリモートエージェントが正しい形式をネゴシエートできます。これには、iframe、ビデオ、Webフォームなどのユーザーインターフェイス機能のネゴシエーションが含まれます。A2Aプロトコルのユーザーエクスペリエンスネゴシエーション機能は、エージェント間のインタラクションがシームレスでユーザーフレンドリーであることを保証します。
A2AはMCPを補完するもの
Googleは、A2AプロトコルがMCP（Meta-Config Protocol）を補完することを強調しています。MCPはエージェントに実用的なツールとコンテキスト情報を提供しますが、A2Aプロトコルは大規模なマルチエージェントシステムを展開する際に発生する課題に対処します。
A2Aプロトコルは、さまざまなプラットフォームおよびクラウド環境全体でエージェントを管理するための標準化されたアプローチを提供します。この普遍的な相互運用性は、協調型AIエージェントの可能性を最大限に引き出すために不可欠です。
A2AとMCPの視覚的な比較
視覚的な表現は、A2AとMCPの関係を効果的に示しています。MCPはさまざまなツールとリソースの接続を容易にし、A2Aはエージェント間の通信を可能にします。
Google DeepMindによるMCPの承認
Google DeepMindの共同創設者兼CEOであるDemis Hassabisは、MCPを公に承認し、AIエージェント時代に向けて急速にオープンスタンダードになりつつあると述べています。DeepMindは、GeminiモデルとSDKでMCPをサポートする予定であり、AIエージェントテクノロジーの相互運用性と標準化に対する強力なコミットメントを示しています。
Alibaba CloudによるMCPの採用
Alibaba Cloudは、完全なライフサイクルMCPサービスをPailianプラットフォームに統合しました。このプラットフォームは、Alibaba Cloudの関数コンピューティング機能と、200を超える主要な大規模モデルおよび50以上の主流MCPサービスを組み合わせています。このプラットフォームは、エージェントの開発に必要なすべてのコンピューティングリソース、大規模モデルリソース、およびアプリケーションツールチェーンを提供し、ユーザーが最小限の労力で独自のMCPエージェントを迅速に構築できるようにします。
エージェント時代の幕開け
主要なテクノロジー企業からの最近の開発は、「エージェント時代」の出現を強調しています。A2Aプロトコルは、MCPなどの他のイニシアチブとともに、AIエージェントがシームレスに連携して複雑な問題を解決し、人間の能力を増強する未来への道を開いています。可能性は広大であり、さまざまな業界への潜在的な影響は大きいです。