Odkrywanie współpracy AI: Protokół Agent2Agent

Świat sztucznej inteligencji rozwija się w szybkim tempie, a agenci AI stają się coraz bardziej zaawansowani i wydajni. W miarę jak agenci ci stają się coraz bardziej powszechni, potrzeba płynnej komunikacji i współpracy między nimi staje się nadrzędna. Oto protokół Agent2Agent (A2A), innowacyjne rozwiązanie Google zaprojektowane w celu wspierania interoperacyjności i pracy zespołowej wśród agentów AI.

A2A, w swojej istocie, jest strukturą, która umożliwia agentom AI efektywną komunikację i współpracę, niezależnie od ich podstawowej architektury lub dostawców. Służy jako uniwersalny translator, wypełniając luki między różnymi systemami AI i ułatwiając płynną interakcję. Pomyśl o tym jak o wspólnym języku, który pozwala agentom AI harmonijnie współpracować, odblokowując nowe możliwości złożonego rozwiązywania problemów i automatyzacji.

Geneza A2A: Rozwiązywanie problemów integracji AI

Aby w pełni docenić znaczenie A2A, należy zrozumieć kontekst, który doprowadził do jego powstania. Rozwój potężnych modeli językowych, takich jak GPT-3.5, wyznaczył punkt zwrotny we wdrażaniu AI, ponieważ programiści szukali sposobów na rozszerzenie ich możliwości poza proste interfejsy czatu.

Jednym z pierwszych rozwiązań było wywoływanie funkcji, które pozwalało dużym modelom językowym (LLM) łączyć się z zewnętrznymi interfejsami API na zasadzie jeden do jednego. Jednak takie podejście szybko doprowadziło do fragmentarycznego ekosystemu, w którym różni dostawcy i wdrożeniowcy AI przyjmowali różne metody integracji, co skutkowało ograniczoną interoperacyjnością.

Protokół kontekstu modelu (MCP) Anthropic pojawił się jako potencjalne rozwiązanie problemu ‘NxM’, gdzie liczba agentów/systemów AI (N) jest mnożona przez liczbę narzędzi/źródeł danych (M). MCP miał na celu standaryzację kontekstu i uproszczenie integracji, ale Google uznał potrzebę protokołu, który umożliwiłby agentom bezpośrednią komunikację między sobą.

W tym miejscu wkracza A2A. Podobnie jak MCP, A2A ujednolica sposób interakcji agentów AI, ale zamiast koncentrować się na łączeniu agentów z narzędziami i danymi, koncentruje się na łączeniu agentów z innymi agentami. Jest to kluczowy krok w kierunku budowania prawdziwie współpracujących systemów AI.

Odkrywanie istoty A2A: Uniwersalny język dla agentów AI

A2A to otwarty protokół, który umożliwia agentom AI komunikację między sobą, niezależnie od ich pochodzenia lub projektu. Działa jako translator, rozumiejąc i interpretując różne języki i struktury, takie jak LangChain, AutoGen i LlamaIndex.

Uruchomiony w kwietniu 2025 r., A2A został opracowany we współpracy z ponad 50 partnerami technologicznymi, w tym gigantami branży, takimi jak Atlassian, Salesforce, SAP i MongoDB. Takie podejście oparte na współpracy zapewnia, że A2A to nie tylko inicjatywa Google, ale szerszy wysiłek branży na rzecz standaryzacji.

W swej istocie A2A traktuje każdego agenta AI jako usługę sieciową ze standardowym interfejsem. Jest to analogiczne do sposobu, w jaki przeglądarki internetowe i serwery komunikują się za pomocą protokołu HTTP, ale zamiast stron internetowych dotyczy agentów AI. Podobnie jak MCP rozwiązuje problem NxM, A2A upraszcza proces łączenia różnych agentów bez konieczności pisania niestandardowego kodu dla każdej pary.

Rozszyfrowanie podstawowych możliwości A2A: Umożliwienie płynnej współpracy

A2A opiera się na czterech kluczowych możliwościach, które urzeczywistniają współpracę agentów. Aby zrozumieć te możliwości, ważne jest zdefiniowanie kilku kluczowych terminów:

• Agent klienta/klient A2A: Aplikacja lub agent, który korzysta z usług A2A. Jest to ‘główny’ agent, który inicjuje zadania i komunikuje się z innymi agentami.
• Agent zdalny/serwer A2A: Agent, który udostępnia punkt końcowy HTTP przy użyciu protokołu A2A. Są to agenci uzupełniający, którzy zajmują się realizacją zadań.

Mając na uwadze te definicje, przyjrzyjmy się czterem podstawowym możliwościom A2A:

1. Wykrywanie możliwości: Ta możliwość odpowiada na pytanie ‘Co możesz zrobić?’. Umożliwia agentom reklamowanie swoich możliwości za pomocą ‘Kart agenta’, które są plikami JSON, które zawierają profil umiejętności i usług agenta w formacie czytelnym dla maszyny. Pomaga to agentom klienta zidentyfikować najlepszego agenta zdalnego do określonego zadania.
2. Zarządzanie zadaniami: Ta możliwość odpowiada na pytanie ‘Czy wszyscy współpracują i jaki jest twój status?’. Zapewnia, że komunikacja między agentem klienta a agentem zdalnym koncentruje się na realizacji zadania, z określonym obiektem zadania i cyklem życia. W przypadku długotrwałych zadań agenci mogą się komunikować, aby zachować synchronizację.
3. Współpraca: Ta możliwość koncentruje się na pytaniu ‘Jaki jest kontekst, odpowiedź, wynik zadania (artefakty) lub instrukcja użytkownika?’. Umożliwia agentom wysyłanie wiadomości w obie strony, tworząc przepływ konwersacyjny.
4. Negocjacje dotyczące doświadczenia użytkownika: Ta możliwość odpowiada na pytanie ‘Jak mam pokazywać zawartość użytkownikowi?’. Każda wiadomość zawiera ‘części’ z określonymi typami zawartości, co pozwala agentom negocjować poprawny format i rozumieć możliwości interfejsu użytkownika, takie jak ramki iframe, wideo i formularze internetowe. Agenci dostosowują sposób prezentowania informacji w oparciu o to, co agent odbierający (klient) może obsłużyć.

Demistyfikacja wewnętrznego działania A2A: Model klient-serwer dla komunikacji AI

A2A działa w modelu klient-serwer, w którym agenci komunikują się za pośrednictwem standardowych protokołów internetowych, takich jak HTTP, przy użyciu ustrukturyzowanych wiadomości JSON. Takie podejście zapewnia kompatybilność z istniejącą infrastrukturą, jednocześnie standaryzując komunikację agentów.

Aby zrozumieć, w jaki sposób A2A osiąga swoje cele, przyjrzyjmy się podstawowym komponentom protokołu i zbadajmy koncepcję ‘nieprzezroczystych’ agentów.

Podstawowe komponenty A2A: Elementy składowe współpracy AI

• Karta agenta: Ten plik JSON, zwykle hostowany pod dobrze znanym adresem URL (np. /.well-known/agent.json), opisuje możliwości agenta, umiejętności, adres URL punktu końcowego i wymagania dotyczące uwierzytelniania. Służy jako ‘CV’ agenta w formacie czytelnym dla maszyny, pomagając innym agentom określić, czy nawiązać z nim kontakt.
• Serwer A2A: Agent, który udostępnia punkty końcowe HTTP przy użyciu protokołu A2A. Jest to ‘agent zdalny’ w A2A, który odbiera żądania od agenta klienta i obsługuje zadania. Serwery reklamują swoje możliwości za pomocą kart agenta.
• Klient A2A: Aplikacja lub system AI, który korzysta z usług A2A. Klient konstruuje zadania i rozprowadza je do odpowiednich serwerów na podstawie ich możliwości i umiejętności. Jest to ‘agent klienta’ w A2A, który organizuje przepływy pracy ze specjalistycznymi serwerami.
• Zadanie: Centralna jednostka pracy w A2A. Każde zadanie ma unikalny identyfikator i przechodzi przez zdefiniowane stany (np. submitted, working, completed). Zadania służą jako kontenery dla pracy, o którą się wnioskuje i która jest wykonywana.
• Wiadomość: Wymiana komunikacyjna między klientem a agentem. Wiadomości są wymieniane w kontekście zadania i zawierają części, które dostarczają zawartość.
• Część: Podstawowa jednostka zawartości w wiadomości lub artefakcie. Części mogą być:
  • TextPart: Dla zwykłego tekstu lub sformatowanej zawartości
  • FilePart: Dla danych binarnych (z wbudowanymi bajtami lub odwołaniem URI)
  • DataPart: Dla ustrukturyzowanych danych JSON (takich jak formularze)
• Artefakt: Wynik generowany przez agenta podczas zadania. Artefakty również zawierają części i reprezentują ostateczny wynik dostarczany z serwera z powrotem do klienta.

Koncepcja nieprzezroczystych agentów: Ochrona własności intelektualnej i zapewnienie bezpieczeństwa

Termin ‘nieprzezroczysty’ w kontekście A2A oznacza, że agenci mogą współpracować nad zadaniami bez ujawniania swojej wewnętrznej logiki. Oznacza to, że:

• Agent musi jedynie ujawnić, jakie zadania może wykonywać, a nie jak je wykonuje.
• Zastrzeżone algorytmy lub dane mogą pozostać prywatne.
• Agenci mogą być zamieniani na alternatywne implementacje, o ile obsługują te same możliwości.
• Organizacje mogą integrować agentów zewnętrznych bez obaw o bezpieczeństwo.

Podejście A2A upraszcza rozwój złożonych systemów wieloagentowych, przy jednoczesnym zachowaniu wysokich standardów bezpieczeństwa i ochronie tajemnic handlowych.

Typowy przepływ interakcji A2A: Przewodnik krok po kroku

Kiedy agenci komunikują się za pośrednictwem A2A, postępują zgodnie z uporządkowaną sekwencją:

1. Faza odkrywania: Wyobraź sobie użytkownika, który pyta swojego głównego agenta AI: ‘Czy możesz pomóc mi zaplanować podróż służbową do Tokio w przyszłym miesiącu?’. AI rozpoznaje potrzebę znalezienia wyspecjalizowanych agentów do lotów, hoteli i lokalnych atrakcji. Agent klienta identyfikuje agentów zdalnych, którzy mogą pomóc w każdym zadaniu, i pobiera ich karty agenta, aby ocenić ich przydatność.
2. Inicjacja zadania: Po zebraniu zespołu nadszedł czas na przydzielenie zadań. Agent klienta może powiedzieć do agenta rezerwacji podróży: ‘Znajdź loty do Tokio od 15 do 20 maja’. Klient wysyła żądanie do punktu końcowego serwera (zwykle POST do /taskssend), tworząc nowe zadanie z unikalnym identyfikatorem. Obejmuje to początkową wiadomość szczegółowo opisującą, co klient chce, aby serwer zrobił.
3. Przetwarzanie: Agent specjalista od rezerwacji (serwer/agent zdalny) rozpoczyna wyszukiwanie dostępnych lotów spełniających kryteria. Może:
   • Ukończyć zadanie natychmiast i zwrócić artefakt: ‘Oto dostępne loty’.
   • Poprosić o więcej informacji (ustawiając stan na input-required): ‘Czy preferujesz konkretną linię lotniczą?’.
   • Rozpocząć pracę nad długotrwałym zadaniem (ustawiając stan na working): ‘Porównuję ceny, aby znaleźć najlepszą ofertę’.
4. Wieloetapowe konwersacje: Jeśli potrzeba więcej informacji, klient i serwer wymieniają dodatkowe wiadomości. Serwer może zadawać pytania doprecyzowujące (‘Czy przesiadki są w porządku?’), a klient odpowiada (‘Nie, tylko loty bezpośrednie.’), wszystko w kontekście tego samego identyfikatora zadania.
5. Aktualizacje statusu: W przypadku zadań, których wykonanie zajmuje trochę czasu, A2A obsługuje kilka mechanizmów powiadamiania:
   • Odpytywanie: Klient okresowo sprawdza status zadania.
   • Zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE): Serwer przesyła strumieniowo aktualizacje w czasie rzeczywistym, jeśli klient jest subskrybentem.
   • Powiadomienia push: Serwer może wysyłać aktualizacje POST do adresu URL wywołania zwrotnego, jeśli jest podany.
6. Zakończenie zadania: Po zakończeniu serwer oznacza zadanie jako completed i zwraca artefakt zawierający wyniki. Alternatywnie może oznaczyć zadanie jako failed, jeśli napotkał problemy, lub canceled, jeśli zadanie zostało zakończone.

W trakcie tego procesu główny agent może jednocześnie współpracować z innymi agentami specjalistami: ekspertem od hoteli, guru od lokalnego transportu, mistrzem atrakcji. Główny agent stworzy plan podróży, łącząc wszystkie te wyniki w kompleksowy plan podróży, a następnie przedstawi go użytkownikowi.

Zasadniczo A2A umożliwia wielu agentom wnoszenie wkładu i współpracę w celu osiągnięcia wspólnego celu, a agent klienta tworzy wynik, który przewyższa sumę jego części.

A2A a MCP: Synergiczne partnerstwo na rzecz integracji AI

Chociaż A2A i MCP mogą wydawać się konkurować o tę samą przestrzeń, są one zaprojektowane do współpracy. Zajmują się one różnymi, ale uzupełniającymi się aspektami integracji AI:

• MCP łączy LLM (lub agentów) z narzędziami i źródłami danych (integracja pionowa).
• A2A łączy agentów z innymi agentami (integracja pozioma).

Google celowo pozycjonuje A2A jako uzupełnienie MCP. Taka filozofia projektowania jest widoczna we wprowadzeniu na rynek konstruktora agentów Vertex AI z wbudowaną obsługą MCP obok A2A.

Aby to zilustrować, rozważmy tę analogię: Jeśli MCP umożliwia agentom korzystanie z narzędzi, to A2A jest ich rozmową podczas pracy. MCP wyposaża poszczególnych agentów w możliwości, a A2A pomaga im koordynować te możliwości jako zespół.

W kompleksowej konfiguracji agent może używać MCP do pobierania informacji z bazy danych, a następnie używać A2A do przekazywania tych informacji innemu agentowi w celu analizy. Oba protokoły mogą współpracować, aby tworzyć bardziej kompletne rozwiązania dla złożonych zadań, jednocześnie upraszczając wyzwania rozwojowe, które istniały, odkąd LLM stały się powszechne.

Standardy bezpieczeństwa A2A: Zapewnienie ochrony na poziomie przedsiębiorstwa

A2A został opracowany z myślą o bezpieczeństwie przedsiębiorstwa jako priorytetowym. Oprócz wyłącznego używania nieprzezroczystych agentów, każda karta agenta określa wymaganą metodę uwierzytelniania (klucze API, OAuth itp.), a cała komunikacja jest zaprojektowana tak, aby odbywała się za pośrednictwem protokołu HTTPS. Umożliwia to organizacjom ustanawianie zasad regulujących, którzy agenci mogą się ze sobą komunikować i jakie dane mogą udostępniać.

Podobnie jak specyfikacja MCP dotycząca autoryzacji, A2A wykorzystuje istniejące standardy bezpieczeństwa sieci, zamiast tworzyć nowe modalności, zapewniając natychmiastową kompatybilność z obecnymi systemami tożsamości. Ponieważ wszystkie interakcje odbywają się za pośrednictwem dobrze zdefiniowanych punktów końcowych, możliwość obserwacji staje się prosta, co pozwala organizacjom integrować preferowane narzędzia monitorowania i uzyskiwać ujednolicony dziennik audytu.

Ekosystem A2A i adopcja: Rozwijająca się społeczność wsparcia

Protokół A2A został uruchomiony z dużym wsparciem od ponad 50 partnerów technologicznych, z których wielu albo obecnie obsługuje, albo zamierza obsługiwać A2A własnymi agentami. Google zintegrował A2A ze swoją platformą Vertex AI i ADK, zapewniając uproszczony punkt wejścia dla programistów już w ekosystemie Google Cloud.

Organizacje rozważające wdrożenie A2A powinny wziąć pod uwagę następujące kwestie:

1. Zmniejszony koszt integracji: Zamiast tworzyć niestandardowy kod dla każdej pary agentów, programiści mogą wdrożyć A2A uniwersalnie, obniżając koszty integracji.
2. Stosunkowo niedawna wersja: A2A jest nadal w początkowej fazie szerokiego wydania, co oznacza, że nie przeszedł jeszcze szeroko zakrojonych testów w świecie rzeczywistym, niezbędnych do odkrycia potencjalnych niedociągnięć na dużą skalę.
3. Przyszłościowość: Jako otwarty protokół, A2A umożliwia nowym i starym agentom integrację z jego ekosystemem bez konieczności podejmowania dodatkowych wysiłków.
4. Ograniczenia agenta: Chociaż A2A stanowi znaczący krok naprzód w kierunku prawdziwie autonomicznej AI, pozostaje zorientowany na zadania i nie działa w pełni niezależnie.
5. Agnostycyzm dostawcy: A2A nie zamyka organizacji w żadnym konkretnym modelu, strukturze lub dostawcy, co pozwala im mieszać i dopasowywać w całym krajobrazie AI.

Przyszłość protokołu Agent2Agent: Wizja płynnej współpracy AI

Patrząc w przyszłość, oczekuje się, że A2A przejdzie dalsze ulepszenia, jak określono w planie działania protokołu. Planowane ulepszenia obejmują:

• Sformalizowane schematy autoryzacji i opcjonalne poświadczenia bezpośrednio w kartach agenta.
• Dynamiczne negocjacje UX w ramach trwających zadań (takich jak dodawanie audio/wideo w trakcie konwersacji).
• Ulepszona wydajność przesyłania strumieniowego i mechanika powiadomień push.

Być może najbardziej ekscytującą długoterminową możliwością jest to, że A2A stanie się dla rozwoju agentów tym, czym HTTP był dla komunikacji internetowej: katalizatorem eksplozji innowacji. Wraz ze wzrostem adopcji możemy zobaczyć wstępnie zapakowane ‘zespoły’ agentów wyspecjalizowanych w określonych branżach, a ostatecznie płynną globalną sieć agentów AI, z której mogą korzystać klienci.

Dla programistów i organizacji badających wdrożenie AI nadszedł idealny czas, aby uczyć się i budować za pomocą A2A. Razem A2A i MCP stanowią początek bardziej ustandaryzowanego, bezpiecznego i gotowego do pracy w przedsiębiorstwie podejścia do AI.