AI Samenwerking: Agent2Agent (A2A) Protocol

AI Samenwerking Ontsluiten: Een Diepe Duik in het Agent2Agent (A2A) Protocol

De wereld van Artificial Intelligence evolueert razendsnel, met AI-agents die steeds geavanceerder en capabeler worden. Naarmate deze agents steeds vaker voorkomen, wordt de behoefte aan naadloze communicatie en samenwerking tussen hen van het grootste belang. Betreed het Agent2Agent (A2A) protocol, Google’s innovatieve oplossing die is ontworpen om interoperabiliteit en teamwork tussen AI-agents te bevorderen.

A2A is in de kern een framework dat AI-agents in staat stelt effectief te communiceren en samen te werken, ongeacht hun onderliggende architectuur of de leveranciers achter hen. Het dient als een universele vertaler, die de kloof overbrugt tussen verschillende AI-systemen en naadloze interactie mogelijk maakt. Zie het als een gemeenschappelijke taal die AI-agents in staat stelt harmonieus samen te werken, waardoor nieuwe mogelijkheden worden ontsloten voor complexe probleemoplossing en automatisering.

De Genesis van A2A: Het Aanpakken van de Uitdagingen van AI-Integratie

Om de betekenis van A2A volledig te waarderen, is het essentieel om de context te begrijpen die tot de creatie ervan heeft geleid. De opkomst van krachtige taalmodellen zoals GPT-3.5 markeerde een keerpunt in de AI-adoptie, omdat ontwikkelaars manieren zochten om hun mogelijkheden uit te breiden buiten eenvoudige chatinterfaces.

Een vroege oplossing was het aanroepen van functies, waardoor Large Language Models (LLM’s) verbinding konden maken met externe API’s op een één-op-één basis. Deze aanpak leidde echter al snel tot een gefragmenteerd ecosysteem, waar verschillende AI-leveranciers en -implementeerders verschillende integratiemethoden toepasten, wat resulteerde in beperkte interoperabiliteit.

Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) kwam naar voren als een potentiële oplossing voor het ‘NxM-probleem’, waarbij het aantal agents/AI-systemen (N) wordt vermenigvuldigd met het aantal tools/data-bronnen (M). MCP was bedoeld om de context te standaardiseren en de integratie te vereenvoudigen, maar Google erkende de behoefte aan een protocol dat agents in staat zou stellen rechtstreeks met elkaar te communiceren.

Dit is waar A2A om de hoek komt kijken. Net als MCP verenigt A2A de manier waarop AI-agents interageren, maar in plaats van zich te richten op het verbinden van agents met tools en data, richt het zich op het verbinden van agents met andere agents. Het is een cruciale stap in de richting van het bouwen van echt collaboratieve AI-systemen.

Het Onthullen van de Essentie van A2A: Een Universele Taal voor AI-Agents

A2A is een open protocol dat AI-agents in staat stelt met elkaar te communiceren, ongeacht hun oorsprong of ontwerp. Het fungeert als een vertaler, die verschillende talen en frameworks begrijpt en interpreteert, zoals LangChain, AutoGen en LlamaIndex.

A2A, gelanceerd in april 2025, is ontwikkeld in samenwerking met meer dan 50 technologiepartners, waaronder industrieleiders zoals Atlassian, Salesforce, SAP en MongoDB. Deze collaboratieve aanpak zorgt ervoor dat A2A niet slechts een Google-initiatief is, maar een bredere inspanning van de industrie in de richting van standaardisatie.

In de kern behandelt A2A elke AI-agent als een networked service met een standaard interface. Dit is analoog aan de manier waarop webbrowsers en servers communiceren met behulp van HTTP, maar in plaats van websites is het voor AI-agents. Net zoals MCP het NxM-probleem aanpakt, vereenvoudigt A2A het proces van het verbinden van verschillende agents zonder dat er aangepaste code nodig is voor elke koppeling.

Het Ontcijferen van de Kernmogelijkheden van A2A: Het Mogelijk Maken van Naadloze Samenwerking

A2A is gebouwd op vier belangrijke mogelijkheden die agentsamenwerking werkelijkheid maken. Om deze mogelijkheden te begrijpen, is het belangrijk om een paar belangrijke termen te definiëren:

• Client agent/A2A client: De app of agent die A2A-services consumeert. Dit is de ‘main’-agent die taken initieert en communiceert met andere agents.
• Remote agent/A2A server: Een agent die een HTTP-endpoint exposeert met behulp van het A2A-protocol. Dit zijn de aanvullende agents die de taakvoltooiing afhandelen.

Met deze definities in gedachten, laten we de vier kernmogelijkheden van A2A verkennen:

1. Capability Discovery: Deze mogelijkheid beantwoordt de vraag: “Wat kun je doen?”. Het stelt agents in staat hun mogelijkheden te adverteren via ‘Agent Cards’, dit zijn JSON-bestanden die een machine-leesbaar profiel bieden van de vaardigheden en services van de agent. Dit helpt client agents bij het identificeren van de beste remote agent voor een specifieke taak.
2. Task Management: Deze mogelijkheid beantwoordt de vraag: “Werkt iedereen samen, en wat is jullie status?”. Het zorgt ervoor dat de communicatie tussen client en remote agents is gericht op taakvoltooiing, met een specifiek taakobject en lifecycle. Voor langdurige taken kunnen agents communiceren om synchroon te blijven.
3. Collaboration: Deze mogelijkheid richt zich op de vraag: “Wat is de context, het antwoord, de taakoutput (artifacts) of de gebruikersinstructie?”. Het stelt agents in staat berichten heen en weer te sturen, waardoor een conversationele flow ontstaat.
4. User Experience Negotiation: Deze mogelijkheid beantwoordt de vraag: “Hoe moet ik content aan de gebruiker tonen?”. Elk bericht bevat ‘parts’ met specifieke contenttypen, waardoor agents kunnen onderhandelen over het juiste formaat en UI-mogelijkheden kunnen begrijpen, zoals iframes, video en webformulieren. Agents passen aan hoe ze informatie presenteren op basis van wat de ontvangende agent (client) kan verwerken.

Het Demystificeren van de Innerlijke Werking van A2A: Een Client-Server Model voor AI-Communicatie

A2A werkt op een client-server model, waarbij agents communiceren via standaard webprotocollen zoals HTTP met behulp van gestructureerde JSON-berichten. Deze aanpak zorgt voor compatibiliteit met de bestaande infrastructuur en standaardiseert tegelijkertijd de agentcommunicatie.

Om te begrijpen hoe A2A zijn doelen bereikt, laten we de kerncomponenten van het protocol opsplitsen en het concept van ‘opaque’ agents verkennen.

Kerncomponenten van A2A: Bouwstenen voor AI-Samenwerking

• Agent Card: Dit JSON-bestand, doorgaans gehost op een bekende URL (bijv. /.well-known/agent.json), beschrijft de mogelijkheden, vaardigheden, endpoint-URL en authenticatievereisten van een agent. Het dient als het machine-leesbare ‘cv’ van een agent, waarmee andere agents kunnen bepalen of ze ermee in zee moeten gaan.
• A2A Server: Een agent die HTTP-endpoints exposeert met behulp van het A2A-protocol. Dit is de ‘remote agent’ in A2A, die verzoeken van de client agent ontvangt en taken afhandelt. Servers adverteren hun mogelijkheden via Agent Cards.
• A2A Client: De app of het AI-systeem dat A2A-services consumeert. De client construeert taken en distribueert ze naar de juiste servers op basis van hun mogelijkheden en vaardigheden. Dit is de ‘client agent’ in A2A, die workflows orkestreert met gespecialiseerde servers.
• Task: De centrale werkeenheid in A2A. Elke taak heeft een unieke ID en doorloopt gedefinieerde statussen (bijv. submitted, working, completed). Taken dienen als containers voor het werk dat wordt aangevraagd en uitgevoerd.
• Message: Een communicatie-uitwisseling tussen de client en de agent. Berichten worden uitgewisseld in de context van een taak en bevatten Parts die content leveren.
• Part: De fundamentele contenteenheid binnen een Message of Artifact. Parts kunnen zijn:
  • TextPart: Voor platte tekst of opgemaakte content
  • FilePart: Voor binaire data (met inline bytes of een URI-referentie)
  • DataPart: Voor gestructureerde JSON-data (zoals formulieren)
• Artifact: De output die door een agent wordt gegenereerd tijdens een taak. Artifacts bevatten ook Parts en vertegenwoordigen de uiteindelijke deliverable van de server terug naar de client.

Het Concept van Opaque Agents: Het Beschermen van Intellectueel Eigendom en het Waarborgen van Veiligheid

De term ‘opaque’ in de context van A2A betekent dat agents kunnen samenwerken aan taken zonder hun interne logica te onthullen. Dit betekent dat:

• Een agent alleen hoeft te exposeren welke taken hij kan uitvoeren, niet hoe hij ze uitvoert.
• Propriëtaire algoritmen of data privé kunnen blijven.
• Agents kunnen worden vervangen door alternatieve implementaties zolang ze dezelfde mogelijkheden ondersteunen.
• Organisaties third-party agents kunnen integreren zonder veiligheidsproblemen.

A2A’s aanpak vereenvoudigt de ontwikkeling van complexe, multi-agentsystemen met behoud van hoge veiligheidsnormen en het beschermen van bedrijfsgeheimen.

Een Typische A2A Interactie Flow: Een Stap-voor-Stap Handleiding

Wanneer agents communiceren via A2A, volgen ze een gestructureerde volgorde:

1. Discovery Phase: Stel je voor dat een gebruiker aan zijn main AI-agent vraagt: “Kun je me helpen bij het plannen van een zakenreis naar Tokio volgende maand?”. De AI herkent de noodzaak om gespecialiseerde agents te vinden voor vluchten, hotels en lokale activiteiten. De client agent identificeert remote agents die kunnen helpen met elke taak en haalt hun Agent Cards op om hun geschiktheid te beoordelen.
2. Task Initiation: Nu het team is samengesteld, is het tijd om taken toe te wijzen. De client agent zou tegen de agent voor het boeken van reizen kunnen zeggen: “Zoek vluchten naar Tokio van 15 tot 20 mei”. De client stuurt een verzoek naar het endpoint van de server (doorgaans een POST naar /tasks), waardoor een nieuwe taak met een unieke ID wordt gecreëerd. Dit omvat het eerste bericht met details over wat de client wil dat de server doet.
3. Processing: De booking specialist agent (server/remote agent) begint te zoeken naar beschikbare vluchten die aan de criteria voldoen. Het kan:
   • De taak onmiddellijk voltooien en een artifact retourneren: “Hier zijn de beschikbare vluchten.”
   • Meer informatie aanvragen (waarbij de status wordt ingesteld op input-required): “Heeft u een voorkeur voor een specifieke luchtvaartmaatschappij?”.
   • Beginnen met een langdurige taak (waarbij de status wordt ingesteld op working): “Ik ben tarieven aan het vergelijken om de beste deal voor u te vinden.”.
4. Multi-Turn Conversations: Als meer informatie nodig is, wisselen de client en de server aanvullende berichten uit. De server kan verduidelijkende vragen stellen (“Zijn verbindingen in orde?”), en de client antwoordt (“Nee, alleen rechtstreekse vluchten.”), allemaal binnen de context van dezelfde taak-ID.
5. Status Updates: Voor taken die tijd kosten om te voltooien, ondersteunt A2A verschillende notification-mechanismen:
   • Polling: De client controleert periodiek de taakstatus.
   • Server-Sent Events (SSE): De server streamt real-time updates als de client is geabonneerd.
   • Push notifications: De server kan updates POSTEN naar een callback-URL indien opgegeven.
6. Task Completion: Wanneer klaar, markeert de server de taak als completed en retourneert een artifact met de resultaten. Als alternatief kan hij de taak markeren als failed als er problemen zijn opgetreden, of canceled als de taak is beëindigd.

Gedurende dit proces kan de main agent tegelijkertijd met andere specialist agents werken: een hotel-expert, een lokale transport-guru, een activity-mastermind. De main agent zal een routebeschrijving maken door al deze resultaten te combineren in een uitgebreid reisplan en dit vervolgens aan de gebruiker te presenteren.

In wezen stelt A2A meerdere agents in staat om bij te dragen en samen te werken aan een gemeenschappelijk doel, waarbij een client agent een resultaat samenstelt dat de som der delen overstijgt.

A2A vs. MCP: Een Synergetisch Partnerschap voor AI-Integratie

Hoewel A2A en MCP lijken te concurreren om dezelfde ruimte, zijn ze ontworpen om samen te werken. Ze pakken verschillende, maar complementaire aspecten van AI-integratie aan:

• MCP verbindt LLM’s (of agents) met tools en data-bronnen (verticale integratie).
• A2A verbindt agents met andere agents (horizontale integratie).

Google heeft A2A bewust gepositioneerd als complementair aan MCP. Deze ontwerpfilosofie is duidelijk te zien in de lancering van hun Vertex AI agent builder met ingebouwde MCP-ondersteuning naast A2A.

Om dit punt te illustreren, overweeg deze analogie: Als MCP agents in staat stelt tools te gebruiken, dan is A2A hun gesprek terwijl ze werken. MCP voorziet individuele agents van mogelijkheden, terwijl A2A hen helpt die mogelijkheden als een team te coördineren.

In een uitgebreide setup kan een agent MCP gebruiken om informatie uit een database op te halen en vervolgens A2A gebruiken om die informatie door te geven aan een andere agent voor analyse. De twee protocollen kunnen samenwerken om completere oplossingen te creëren voor complexe taken, terwijl ze de ontwikkelingsuitdagingen vereenvoudigen die bestonden sinds LLM’s mainstream werden.

A2A Veiligheidsnormen: Het Waarborgen van Enterprise-Grade Bescherming

A2A is ontwikkeld met enterprise-veiligheid als primaire zorg. Naast het exclusieve gebruik van opaque agents specificeert elke Agent Card de vereiste authenticatiemethode (API-sleutels, OAuth, etc.), en alle communicatie is ontworpen om via HTTPS te verlopen. Dit stelt organisaties in staat om beleid op te stellen dat bepaalt welke agents met elkaar kunnen communiceren en welke data ze kunnen delen.

Net als de MCP-specificatie voor autorisatie maakt A2A gebruik van bestaande webveiligheidsnormen in plaats van nieuwe modaliteiten te creëren, waardoor onmiddellijke compatibiliteit met de huidige identiteitssystemen wordt gewaarborgd. Omdat alle interacties plaatsvinden via goed gedefinieerde endpoints, wordt de observeerbaarheid eenvoudig, waardoor organisaties hun favoriete monitoringtools kunnen integreren en een unified audit trail kunnen verkrijgen.

A2A Ecosysteem en Adoptie: Een Groeiende Community van Ondersteuning

Het A2A-protocol is gelanceerd met aanzienlijke steun van meer dan 50 technologiepartners, van wie velen A2A momenteel ondersteunen of van plan zijn te ondersteunen met hun eigen agents. Google heeft A2A geïntegreerd in zijn Vertex AI-platform en ADK, waardoor een vereenvoudigd startpunt wordt geboden voor ontwikkelaars die al binnen het Google Cloud-ecosysteem zitten.

Organisaties die de implementatie van A2A overwegen, moeten het volgende overwegen:

1. Verminderde Integratiekosten: In plaats van aangepaste code te bouwen voor elke agentkoppeling, kunnen ontwikkelaars A2A universeel implementeren, waardoor de integratiekosten worden verlaagd.
2. Relatief Recente Release: A2A bevindt zich nog in de vroege stadia van brede release, wat betekent dat het nog niet de uitgebreide real-world testen heeft ondergaan die nodig zijn om potentiële tekortkomingen op schaal te ontdekken.
3. Futureproofing: Als een open protocol stelt A2A zowel nieuwe als oude agents in staat te integreren in zijn ecosysteem zonder dat er extra inspanningen nodig zijn.
4. Agentbeperkingen: Hoewel A2A een belangrijke stap voorwaarts vertegenwoordigt voor echt autonome AI, blijft het taakgericht en opereert het niet volledig onafhankelijk.
5. Vendor Agnosticisme: A2A vergrendelt organisaties niet aan een specifiek model, framework of leverancier, waardoor ze over het hele AI-landschap kunnen mixen en matchen.

De Toekomst van het Agent2Agent Protocol: Een Visie op Naadloze AI-Samenwerking

Vooruitkijkend wordt verwacht dat A2A verdere verbeteringen zal ondergaan, zoals uiteengezet in de roadmap van het protocol. Geplande verbeteringen zijn onder meer:

• Geformaliseerde autorisatieschema’s en optionele inloggegevens rechtstreeks binnen Agent Cards.
• Dynamische UX-onderhandeling binnen lopende taken (zoals het toevoegen van audio/video halverwege het gesprek).
• Verbeterde streamingprestaties en push-notificatiemechanica.

Misschien is de meest opwindende mogelijkheid op lange termijn dat A2A voor de agentontwikkeling zal worden wat HTTP was voor de webcommunicatie: een katalysator voor een explosie van innovatie. Naarmate de adoptie toeneemt, kunnen we voorgepakte ‘teams’ van agents zien die gespecialiseerd zijn in bepaalde industrieën, en uiteindelijk een naadloos wereldwijd netwerk van AI-agents die clients kunnen benutten.

Voor ontwikkelaars en organisaties die AI-implementatie verkennen, is dit het ideale moment om te leren en te bouwen met A2A. Samen vertegenwoordigen A2A en MCP het begin van een meer gestandaardiseerde, veilige en enterprise-ready benadering van AI.