AIの世界は急速に進化しており、AIエージェントはますます洗練され、有能になっています。これらのエージェントが普及するにつれて、エージェント間のシームレスなコミュニケーションとコラボレーションの必要性が高まっています。そこで登場するのが、Googleの革新的なソリューションであるAgent2Agent（A2A）プロトコルです。これは、AIエージェント間の相互運用性とチームワークを促進するように設計されています。
A2Aは、その核心において、AIエージェントが、基盤となるアーキテクチャや背後にいるベンダーに関係なく、効果的にコミュニケーションし、コラボレーションできるようにするフレームワークです。異なるAIシステム間のギャップを埋め、シームレスなインタラクションを促進する、普遍的な翻訳機として機能します。AIエージェントが調和して連携し、複雑な問題解決と自動化のための新たな可能性を解き放つ共通言語と考えると良いでしょう。
A2Aの創世記：AI統合の課題への取り組み
A2Aの重要性を十分に理解するためには、その作成につながった背景を理解することが不可欠です。GPT-3.5のような強力な言語モデルの台頭は、開発者がシンプルなチャットインターフェースを超えてその機能を拡張する方法を模索したため、AI導入における転換点となりました。
初期のソリューションの1つは、大規模言語モデル（LLM）が外部APIと1対1で接続できるようにする関数呼び出しでした。ただし、このアプローチはすぐに、異なるAIベンダーと実装者がさまざまな統合方法を採用し、相互運用性が制限される、断片化されたエコシステムにつながりました。
Anthropicのモデルコンテキストプロトコル（MCP）は、エージェント/AIシステム（N）の数にツール/データソース（M）の数を掛け合わせた「NxM問題」に対する潜在的なソリューションとして登場しました。MCPは、コンテキストを標準化し、統合を簡素化することを目的としていましたが、Googleはエージェントが相互に直接通信できるようにするプロトコルの必要性を認識しました。
ここでA2Aが登場します。MCPと同様に、A2AはAIエージェントのインタラクション方法を統一しますが、エージェントをツールやデータに接続することに焦点を当てるのではなく、エージェントを他のエージェントに接続することに焦点を当てています。これは、真に協力的なAIシステムを構築するための重要なステップです。
A2Aの本質の解明：AIエージェントのための普遍言語
A2Aは、AIエージェントがその出自や設計に関係なく、相互に通信できるようにするオープンプロトコルです。LangChain、AutoGen、LlamaIndexなどのさまざまな言語やフレームワークを理解し、解釈する翻訳機として機能します。
2025年4月に開始されたA2Aは、Atlassian、Salesforce、SAP、MongoDBなどの業界大手を含む50以上のテクノロジーパートナーとのコラボレーションで開発されました。この共同アプローチにより、A2Aは単なるGoogleのイニシアチブではなく、標準化に向けたより広範な業界の取り組みとなっています。
その核心において、A2Aは各AIエージェントを標準インターフェースを備えたネットワーク化されたサービスとして扱います。これは、WebブラウザとサーバーがHTTPを使用して通信する方法に似ていますが、Webサイトではなく、AIエージェント向けです。MCPがNxM問題を解決するのと同じように、A2Aは、ペアリングごとにカスタムコードを必要とせずに、異なるエージェントを接続するプロセスを簡素化します。
A2Aの主要機能の解読：シームレスなコラボレーションの実現
A2Aは、エージェントのコラボレーションを現実にする4つの主要な機能に基づいて構築されています。これらの機能を理解するには、いくつかの重要な用語を定義することが重要です。
- **クライアントエージェント/A2Aクライアント：**A2Aサービスを利用するアプリまたはエージェント。これは、タスクを開始し、他のエージェントと通信する「メイン」エージェントです。
- **リモートエージェント/A2Aサーバー：**A2Aプロトコルを使用してHTTPエンドポイントを公開するエージェント。これらは、タスクの完了を処理する補助エージェントです。
これらの定義を念頭に置いて、A2Aの4つの主要な機能を探りましょう。
- **機能ディスカバリー：**この機能は、「何ができますか？」という質問に答えます。エージェントは、エージェントのスキルとサービスの機械可読プロファイルを提供するJSONファイルである「エージェントカード」を通じて、その機能を宣伝できます。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リモートエージェントを特定できます。
- **タスク管理：**この機能は、「全員が連携して作業していますか？ステータスはどうですか？」という質問に対処します。これにより、クライアントとリモートエージェント間の通信がタスクの完了に集中し、特定のタスクオブジェクトとライフサイクルが確保されます。長時間のタスクの場合、エージェントは同期を維持するために通信できます。
- **コラボレーション：**この機能は、「コンテキスト、返信、タスク出力（アーティファクト）、またはユーザー指示は何ですか？」という質問に焦点を当てています。エージェントはメッセージを送受信して、会話の流れを作成できます。
- **ユーザーエクスペリエンスネゴシエーション：**この機能は、「コンテンツをユーザーにどのように表示する必要がありますか？」という質問に対処します。各メッセージには特定のコンテンツタイプを持つ「パーツ」が含まれており、エージェントは正しい形式をネゴシエートし、iframe、ビデオ、WebフォームなどのUI機能を理解できます。エージェントは、受信エージェント（クライアント）が処理できることに基づいて、情報の表示方法を調整します。
A2Aの内部動作の解明：AI通信用のクライアント-サーバーモデル
A2Aはクライアント-サーバーモデルで動作し、エージェントは構造化されたJSONメッセージを使用してHTTPなどの標準Webプロトコルを介して通信します。このアプローチにより、既存のインフラストラクチャとの互換性を確保しながら、エージェントの通信を標準化します。
A2Aがどのように目標を達成するかを理解するために、プロトコルのコアコンポーネントを分解し、「不透明な」エージェントの概念を探りましょう。
A2Aのコアコンポーネント：AIコラボレーションの構築ブロック
- **エージェントカード：**このJSONファイルは、通常、既知のURL（例：
/.well-known/agent.json）でホストされ、エージェントの機能、スキル、エンドポイントURL、認証要件を記述します。これは、他のエージェントが関与するかどうかを判断するのに役立つ、エージェントの機械可読な「履歴書」として機能します。 - **A2Aサーバー：**A2Aプロトコルを使用してHTTPエンドポイントを公開するエージェント。これはA2Aの「リモートエージェント」であり、クライアントエージェントからリクエストを受信し、タスクを処理します。サーバーは、エージェントカードを介してその機能を宣伝します。
- **A2Aクライアント：**A2Aサービスを利用するアプリまたはAIシステム。クライアントはタスクを作成し、その機能とスキルに基づいて適切なサーバーに配布します。これはA2Aの「クライアントエージェント」であり、専門サーバーとのワークフローをオーケストレーションします。
- **タスク：**A2Aにおける作業の中心単位。各タスクには一意のIDがあり、定義された状態（例：
submitted、working、completed）で進行します。タスクは、リクエストおよび実行される作業のコンテナとして機能します。 - **メッセージ：**クライアントとエージェント間の通信交換。メッセージはタスクのコンテキスト内で交換され、コンテンツを配信するパーツが含まれています。
- **パート：**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。パーツは次のいずれかになります。
TextPart：プレーンテキストまたはフォーマットされたコンテンツの場合FilePart：バイナリデータの場合（インラインバイトまたはURI参照付き）DataPart：構造化されたJSONデータの場合（フォームなど）
- **アーティファクト：**タスク中にエージェントによって生成される出力。アーティファクトにもパーツが含まれており、サーバーからクライアントへの最終的な成果物を表します。
不透明なエージェントの概念：知的財産の保護とセキュリティの確保
A2Aのコンテキストにおける「不透明」という用語は、エージェントが内部ロジックを明らかにすることなくタスクでコラボレーションできることを意味します。これは、次のことを意味します。
- エージェントは、実行できるタスクを公開するだけで済み、タスクの実行方法は公開する必要はありません。
- 独自のアルゴリズムまたはデータは、プライベートのままにすることができます。
- エージェントは、同じ機能をサポートしている限り、代替実装と交換できます。
- 組織は、セキュリティ上の懸念なしにサードパーティのエージェントを統合できます。
A2Aのアプローチは、高いセキュリティ標準を維持し、企業秘密を保護しながら、複雑なマルチエージェントシステムの開発を簡素化します。
一般的なA2Aインタラクションフロー：ステップバイステップガイド
エージェントがA2Aを介して通信する場合、構造化されたシーケンスに従います。
- **ディスカバリーフェーズ：**ユーザーがメインのAIエージェントに、「来月東京への出張を計画するのを手伝ってもらえますか？」と尋ねることを想像してください。AIは、フライト、ホテル、地元の活動のための専門エージェントを見つける必要性を認識しています。クライアントエージェントは、各タスクを支援できるリモートエージェントを特定し、そのエージェントカードを取得して、その適合性を評価します。
- **タスクの開始：**チームが編成されたら、ジョブを割り当てる時間です。クライアントエージェントは、旅行予約エージェントに、「5月15日から20日までの東京へのフライトを探してください」と言うかもしれません。クライアントは、サーバーのエンドポイント（通常は
/tasksへのPOST）にリクエストを送信し、一意のIDを持つ新しいタスクを作成します。これには、クライアントがサーバーに何をさせたいかを詳述した最初のメッセージが含まれます。 - **処理：**予約スペシャリストエージェント（サーバー/リモートエージェント）は、基準に一致する利用可能なフライトの検索を開始します。これは、次のことを行う可能性があります。
- タスクをすぐに完了して、アーティファクトを返します。「利用可能なフライトは次のとおりです。」
- 詳細情報をリクエストします（状態を
input-requiredに設定します）。「特定の航空会社をご希望ですか？」 - 長時間のタスクの作業を開始します（状態を
workingに設定します）。「最良の取引を見つけるために料金を比較しています。」
- **複数ターンの会話：**詳細情報が必要な場合、クライアントとサーバーは追加のメッセージを交換します。サーバーは、明確にする質問（「乗り継ぎは大丈夫ですか？」）をし、クライアントは（「いいえ、直行便のみです。」）と同じタスクIDのコンテキスト内で応答します。
- **ステータス更新：**完了に時間がかかるタスクの場合、A2Aはいくつかの通知メカニズムをサポートしています。
- ポーリング：クライアントはタスクステータスを定期的に確認します。
- サーバー送信イベント（SSE）：クライアントが登録している場合、サーバーはリアルタイム更新をストリーミングします。
- プッシュ通知：サーバーは、提供された場合、コールバックURLに更新をPOSTできます。
- **タスクの完了：**完了すると、サーバーはタスクを
completedとしてマークし、結果を含むアーティファクトを返します。または、問題が発生した場合にタスクをfailedとしてマークしたり、タスクが終了した場合にcanceledとしてマークしたりする場合があります。
このプロセス全体を通して、メインエージェントは、ホテルエキスパート、地元の交通の達人、アクティビティの達人など、他のスペシャリストエージェントと同時に連携して作業する場合があります。メインエージェントは、これらすべての結果を組み合わせて包括的な旅行計画を作成し、それをユーザーに提示することで、旅程を作成します。
基本的に、A2Aは、複数のエージェントが共通の目標に貢献し、協力することを可能にし、クライアントエージェントはその部分の合計を超える結果を組み立てます。
A2A対MCP：AI統合のための相乗的なパートナーシップ
A2AとMCPは同じスペースを競合しているように見えるかもしれませんが、それらは連携して動作するように設計されています。これらは、AI統合の異なるが補完的な側面に対処します。
- MCPは、LLM（またはエージェント）をツールやデータソースに接続します（垂直統合）。
- A2Aは、エージェントを他のエージェントに接続します（水平統合）。
Googleは、A2AをMCPを補完するものとして意図的に位置付けています。この設計理念は、A2Aに加えて、組み込みのMCPサポートを備えたVertex AIエージェントビルダーの発売で明らかです。
この点を説明するために、次の例を考えてみましょう。MCPがエージェントにツールを使用できるようにする場合、A2Aはエージェントが作業中に会話するものです。MCPは個々のエージェントに機能を提供し、A2Aはエージェントがチームとしてそれらの機能を調整するのに役立ちます。
包括的なセットアップでは、エージェントはMCPを使用してデータベースから情報を取得し、A2Aを使用してその情報を別のエージェントに渡して分析することができます。2つのプロトコルは連携して、複雑なタスクのためのより完全なソリューションを作成し、LLMが主流になって以来存在する開発上の課題を簡素化することができます。
A2Aセキュリティ標準：エンタープライズグレードの保護の確保
A2Aは、エンタープライズセキュリティを主な懸念事項として開発されました。不透明なエージェントの排他的な使用に加えて、各エージェントカードは必要な認証方法（APIキー、OAuthなど）を指定し、すべての通信はHTTPSを介して行われるように設計されています。これにより、組織はどのエージェントが相互に通信できるか、どのようなデータを共有できるかを管理するポリシーを確立できます。
承認のためのMCP仕様と同様に、A2Aは新しいモダリティを作成するのではなく、既存のWebセキュリティ標準を活用し、現在のIDシステムとの即時互換性を確保します。すべてのインタラクションは明確に定義されたエンドポイントを介して行われるため、可観測性が簡単になり、組織は好みの監視ツールを統合して、統合された監査証跡を取得できます。
A2Aエコシステムと採用：サポートの成長するコミュニティ
A2Aプロトコルは、50社以上のテクノロジーパートナーからの大きな支持を得て開始されました。これらのパートナーの多くは、現在A2Aをサポートしているか、独自のエージェントでA2Aをサポートする予定です。Googleは、A2AをVertex AIプラットフォームとADKに統合し、Google Cloudエコシステム内の開発者にとって簡素化されたエントリポイントを提供しています。
A2Aの実装を検討している組織は、次の点を考慮する必要があります。
- **統合コストの削減：**各エージェントのペアリングにカスタムコードを構築する代わりに、開発者はA2Aを普遍的に実装して、統合コストを削減できます。
- **比較的最近のリリース：**A2Aはまだ幅広いリリースの初期段階にあり、大規模な潜在的な欠点を明らかにするために必要な広範な実世界でのテストを受けていません。
- **将来性：**オープンプロトコルとして、A2Aを使用すると、新旧のエージェントは追加の労力を必要とせずにエコシステムに統合できます。
- **エージェントの制限：**A2Aは真に自律的なAIにとって大きな前進ですが、依然としてタスク指向であり、完全に独立して動作するわけではありません。
- **ベンダーに依存しない：**A2Aは、組織を特定のモデル、フレームワーク、またはベンダーにロックしないため、AIランドスケープ全体でミックスアンドマッチすることができます。
Agent2Agentプロトコルの将来：シームレスなAIコラボレーションのビジョン
今後、A2Aはプロトコルのロードマップで概説されているように、さらなる改善を受けることが期待されています。計画されている拡張機能は次のとおりです。
- エージェントカード内の正式な承認スキームとオプションの資格情報。
- 進行中のタスク内の動的なUXネゴシエーション（会話の途中でのオーディオ/ビデオの追加など）。
- ストリーミングパフォーマンスとプッシュ通知メカニズムの改善。
おそらく最もエキサイティングな長期的な可能性は、A2Aがエージェント開発にとってHTTPがWeb通信にもたらしたもの、つまりイノベーションの爆発の触媒になる可能性があるということです。採用が増えるにつれて、特定の業界に特化したエージェントの既製「チーム」、そして最終的には、クライアントが活用できるAIエージェントのシームレスなグローバルネットワークが見られるかもしれません。
AIの実装を検討している開発者や組織にとって、今こそA2Aを学び、構築するのに理想的な時期です。A2AとMCPは共に、AIに対するより標準化され、安全で、エンタープライズ対応のアプローチの始まりを表しています。