Krajobraz Sztucznej Inteligencji (AI) dynamicznie się rozwija, a Agenci AI stają się kluczowym elementem tego ekosystemu. Agent AI zasadniczo łączy moc obliczeniową Dużego Modelu Językowego (LLM) z zestawem narzędzi, które umożliwiają mu autonomiczne wykonywanie poleceń, pobieranie informacji i realizowanie zadań. Agenci ci reagują na prośby użytkowników lub wchodzą w interakcje z innymi agentami. Potencjał agentów AI leży w ich zdolności do skalowania operacji, automatyzacji złożonych procesów i zwiększania efektywności w różnych funkcjach biznesowych, co znacznie zwiększa indywidualną produktywność.
Panuje zgoda co do tego, że uniwersalny agent ‘jeden rozmiar dla wszystkich’ nie jest w stanie skutecznie poradzić sobie z różnorodnymi i złożonymi zadaniami oczekiwanymi od agentów AI. Rozwiązaniem są Agentyczne Przepływy Pracy. Są one tworzone przez sieci autonomicznych Agentów AI, które mogą podejmować decyzje, wykonywać działania i koordynować zadania z minimalnym nadzorem ze strony człowieka.
Wizja Google w Zakresie Interoperacyjności Agentów: Protokół Agent2Agent (A2A)
Google wprowadził protokół Agent2Agent (A2A) 9 kwietnia 2025 roku. Został on zaprojektowany w celu ułatwienia bezproblemowej komunikacji między agentami AI, umożliwiając im bezpieczną wymianę danych i automatyzację złożonych przepływów pracy. Jest to osiągane poprzez interakcję z systemami korporacyjnymi i platformami zewnętrznymi.
Protokół A2A jest wynikiem współpracy Google z ponad 50 partnerami branżowymi, którzy podzielają wspólną wizję przyszłości współpracy Agentów AI. Co ważne, współpraca ta wykracza poza konkretne technologie i opiera się na otwartych i bezpiecznych standardach.
Podstawowe Zasady Projektowe A2A
Podczas opracowywania protokołu A2A Google i jego partnerzy kierowali się kilkoma podstawowymi zasadami:
- Otwartość i Niezależność od Dostawcy: Protokół A2A musi być otwarty, co oznacza, że jego specyfikacje są publicznie dostępne. Zapewnia to, że każdy programista lub organizacja może wdrożyć protokół bez zastrzeżeń prawnych. Niezależność od dostawcy oznacza, że protokół nie jest powiązany z technologią konkretnego dostawcy. Sprzyja to równym warunkom dla wszystkich uczestników.
- Naturalne Modalności Współpracy: A2A pozwala agentom na współpracę przy użyciu ich naturalnych, nieustrukturyzowanych metod komunikacji. To odróżnia agentów od narzędzi i odróżnia A2A od Protokołu Kontekstu Modelu (MCP).
- Zbudowany na Istniejących Standardach: Aby uprościć integrację z istniejącą infrastrukturą IT, protokół jest zbudowany na bazie uznanych standardów, takich jak HTTP, Server-Sent Events (SSE) i JSON-RPC.
- Bezpieczeństwo Domyślne: Bezpieczeństwo jest sprawą najwyższej wagi. A2A obejmuje mechanizmy uwierzytelniania i autoryzacji klasy korporacyjnej w celu ochrony wrażliwych danych i zapewnienia bezpiecznych interakcji.
- Niezależność od Modalności Danych: A2A nie ogranicza się do komunikacji tekstowej. Może obsługiwać różne typy danych, w tym obrazy, strumienie audio i wideo.
Funkcjonalności A2A: Umożliwienie Współpracy Agentów
A2A zapewnia szereg wbudowanych funkcjonalności usprawniających interakcje między agentami:
- Odkrywanie Zdolności: Umożliwia to agentom reklamowanie swoich zdolności. Klienci mogą łatwo zidentyfikować, który agent jest najlepiej dostosowany do konkretnego zadania. Pomyśl o tym jak o cyfrowym rynku, na którym agenci prezentują swoje umiejętności i wiedzę.
- Zarządzanie Zadaniem i Stanem: Komunikacja między klientem a agentem obraca się wokół wykonywania Zadań. Zadania te są zdefiniowane przez protokół i mają dobrze zdefiniowany cykl życia. Wynik zadania nazywany jest Artefaktem. Zarządzanie zarówno zadaniami, jak i ich stanami zapewnia niezawodny i możliwy do śledzenia przepływ pracy.
- Bezpieczna Współpraca: Agenci mogą bezpiecznie wymieniać wiadomości w celu udostępniania kontekstu, udzielania odpowiedzi, dostarczania artefaktów lub przekazywania instrukcji użytkownika. Ułatwia to środowisko współpracy, w którym agenci mogą bezproblemowo współpracować.
- Negocjacje Dotyczące Doświadczeń Użytkownika: Każda wiadomość zawiera ‘części’, które są samodzielnymi elementami treści, takimi jak wygenerowany obraz. Każda część ma określony typ zawartości, co umożliwia zarówno klientowi, jak i zdalnemu agentowi uzgodnienie wymaganego formatu. Funkcja ta obejmuje również negocjacje dotyczące możliwości interfejsu użytkownika użytkownika, takich jak elementy iframe, wideo i formularze internetowe.
Funkcje odkrywania możliwości i negocjacji dotyczące doświadczeń użytkownika są szczególnie atrakcyjne, ponieważ torują drogę do tworzenia Rynków Agentów. Na tych rynkach dostawcy mogą wystawiać swoich agentów, a klienci mogą wybierać najodpowiedniejszego agenta do wykonania określonych zadań.
Chociaż koncepcja ta jest niezwykle obiecująca i potencjalnie niezbędna dla rozwoju rynku Agentów AI, realizacja tej wizji wymaga więcej niż tylko zdefiniowania protokołu interakcji.
Dekodowanie Koncepcji Protokołu Agent2Agent
Zrozumienie podstawowych koncepcji protokołu ma kluczowe znaczenie dla efektywnego wdrażania i wykorzystania. Koncepcje te będą już znane wielu programistom Agentów AI:
- Karta Agenta: Jest to publiczny plik metadanych, który zawiera szczegółowe informacje o zdolnościach agenta, umiejętnościach, adresie URL punktu końcowego i wymaganiach dotyczących uwierzytelniania. Karta Agenta odgrywa kluczową rolę w fazie odkrywania, umożliwiając użytkownikom wybór odpowiedniego agenta i zrozumienie, jak z nim współpracować.
- Serwer: Agent, który implementuje metody protokołu A2A, zgodnie z definicją w specyfikacji JSON. Zasadniczo Serwer to agent oferujący swoje usługi za pośrednictwem protokołu A2A.
- Klient: Może to być aplikacja lub inny agent, który korzysta z usług A2A. Klient inicjuje żądania i wykorzystuje możliwości oferowane przez Serwer.
- Zadanie: Podstawowa jednostka pracy dla Agenta. Inicjowane przez Klienta i wykonywane przez Serwer, przechodzi przez różne stany w całym swoim cyklu życia.
- Wiadomość: Reprezentuje wymianę komunikacji między Klientem a Agentem. Każda Wiadomość ma zdefiniowaną rolę i składa się z Części.
- Część: Jest to podstawowa jednostka zawartości w Wiadomości lub Artefakcie. Część może być tekstem, plikiem lub danymi strukturalnymi. Umożliwia to elastyczną komunikację różnych typów danych.
- Artefakt: Reprezentuje dane wyjściowe generowane przez agenta podczas wykonywania Zadania. Podobnie jak Wiadomości, Artefakty zawierają Części.
- Strumieniowanie: Protokół obsługuje strumieniowanie, umożliwiając Serwerowi informowanie Klienta na bieżąco o statusie długotrwałych zadań. Poprawia to komfort użytkowania, zapewniając ciągłe informacje zwrotne.
Obecna Sytuacja Projektu Agent2Agent
A2A został niedawno udostępniony publicznie, a jego specyfikacje są teraz dostępne na GitHub. Obecnie nie ma oficjalnego planu działania ani implementacji protokołu gotowej do produkcji. Google aktywnie współpracuje jednak z partnerami, aby uruchomić wersję gotową do produkcji jeszcze w 2025 roku.
Repozytorium A2A GitHub zawiera kilka przykładowych kodów zarówno w TypeScript, jak i Pythonie, wraz z kompleksową aplikacją demonstracyjną. Aplikacja ta pokazuje interakcję między agentami opracowanymi przy użyciu różnych Zestawów do Tworzenia Agentów (ADK).
Chociaż stanowi to podstawę do eksperymentów, A2A musi zostać zintegrowany z istniejącym ekosystemem frameworków i narzędzi używanych do wdrażania Agentycznych Przepływów Pracy, zanim będzie można go zastosować w aplikacjach o znaczeniu krytycznym.
Wsparcie ze strony dużej liczby głównych graczy (w szczególności brakuje firm dostarczających modele podstawowe) współpracujących z Google nad definicją protokołu zdecydowanie sugeruje, że niezbędne narzędzia wkrótce będą dostępne i że A2A zostanie zintegrowany z wiodącymi frameworkami agentów.
A2A vs. Protokół Kontekstu Modelu (MCP): Zrozumienie Różnicy
Protokół Kontekstu Modelu (MCP), opracowany przez Anthropic, umożliwia aplikacjom dostarczanie kontekstu do Dużych Modeli Językowych. Anthropic opisuje MCP jako ‘port USB-C dla aplikacji AI’, oferując standardowy sposób łączenia LLM ze źródłami danych i narzędziami, podobnie jak USB łączy różne urządzenia peryferyjne z urządzeniami.
Według Google, A2A nie ma na celu zastąpienia MCP. Istnieje minimalne nakładanie się między dwoma protokołami; rozwiązują one różne problemy i działają na różnych poziomach abstrakcji. A2A ułatwia interakcję między Agentami, podczas gdy MCP łączy Duże Modele Językowe z narzędziami, które z kolei łączą je z usługami i danymi. Oba protokoły zatem się uzupełniają.
Agent2Agent i Protokół Kontekstu Modelu to dwa elementy tej samej układanki i będą oba potrzebne do realizacji przyszłej wizji agentycznych przepływów pracy i wszechobecnej AI.