Agent2Agent: прорыв в AI-коллаборации

Мир искусственного интеллекта (AI) стремительно развивается, и AI-агенты становятся все более сложными и функциональными. По мере распространения этих агентов возникает острая необходимость в бесперебойной связи и сотрудничестве между ними. Встречайте Agent2Agent (A2A) протокол – инновационное решение от Google, разработанное для содействия совместимости и командной работе между AI-агентами.

A2A, по своей сути, является фреймворком, который позволяет AI-агентам эффективно общаться и сотрудничать, независимо от их базовой архитектуры или поставщиков, стоящих за ними. Он служит универсальным переводчиком, преодолевая разрывы между различными AI-системами и облегчая беспрепятственное взаимодействие. Представьте себе это как общий язык, который позволяет AI-агентам гармонично работать вместе, открывая новые возможности для решения сложных проблем и автоматизации.

Зарождение A2A: Решение проблем AI-интеграции

Чтобы в полной мере оценить значение A2A, важно понять контекст, который привел к его созданию. Появление мощных языковых моделей, таких как GPT-3.5, стало поворотным моментом в освоении AI, поскольку разработчики искали способы расширить свои возможности за пределы простых чат-интерфейсов.

Одним из первых решений был вызов функций, который позволял Большим Языковым Моделям (LLM) подключаться к внешним API на основе ‘один к одному’. Однако этот подход быстро привел к фрагментированной экосистеме, где различные AI-вендоры и имплементаторы приняли различные методы интеграции, что привело к ограниченной совместимости.

Model Context Protocol (MCP) от Anthropic появился как потенциальное решение проблемы ‘NxM’, где количество агентов/AI-систем (N) умножается на количество инструментов/источников данных (M). MCP был нацелен на стандартизацию контекста и упрощение интеграции, но Google признал необходимость протокола, который позволил бы агентам общаться непосредственно друг с другом.

Вот где вступает в игру A2A. Как и MCP, A2A унифицирует взаимодействие AI-агентов, но вместо того, чтобы сосредотачиваться на подключении агентов к инструментам и данным, он сосредотачивается на подключении агентов к другим агентам. Это важный шаг на пути к созданию действительно совместных AI-систем.

Раскрытие Сущности A2A: Универсальный Язык для AI-Агентов

A2A – это открытый протокол, который позволяет AI-агентам общаться друг с другом, независимо от их происхождения или конструкции. Он действует как переводчик, понимая и интерпретируя различные языки и фреймворки, такие как LangChain, AutoGen и LlamaIndex.

Запущенный в апреле 2025 года, A2A был разработан в сотрудничестве с более чем 50 технологическими партнерами, включая таких гигантов отрасли, как Atlassian, Salesforce, SAP и MongoDB. Этот совместный подход гарантирует, что A2A – это не просто инициатива Google, а более широкое отраслевое усилие по стандартизации.

В своей основе A2A рассматривает каждого AI-агента как сетевой сервис со стандартным интерфейсом. Это аналогично тому, как веб-браузеры и серверы общаются с использованием HTTP, но вместо веб-сайтов это для AI-агентов. Подобно тому, как MCP решает проблему NxM, A2A упрощает процесс подключения различных агентов без необходимости использования пользовательского кода для каждой пары.

Расшифровка Основных Возможностей A2A: Обеспечение Бесперебойного Сотрудничества

A2A построен на четырех ключевых возможностях, которые делают сотрудничество агентов реальностью. Чтобы понять эти возможности, важно определить несколько ключевых терминов:

• Агент-клиент/A2A-клиент: Приложение или агент, который потребляет сервисы A2A. Это ‘главный’ агент, который инициирует задачи и общается с другими агентами.
• Удаленный агент/A2A-сервер: Агент, который предоставляет HTTP-эндпоинт с использованием протокола A2A. Это вспомогательные агенты, которые обрабатывают завершение задач.

Имея в виду эти определения, давайте рассмотрим четыре основные возможности A2A:

1. Обнаружение возможностей: Эта возможность отвечает на вопрос: ‘Что ты умеешь делать?’ Она позволяет агентам рекламировать свои возможности через ‘Карточки агентов’, которые представляют собой JSON-файлы, предоставляющие машиночитаемый профиль навыков и сервисов агента. Это помогает агентам-клиентам определить лучшего удаленного агента для конкретной задачи.
2. Управление задачами: Эта возможность отвечает на вопрос: ‘Все ли работают вместе и каков твой статус?’ Она гарантирует, что связь между клиентом и удаленными агентами сосредоточена на завершении задачи, с конкретным объектом задачи и жизненным циклом. Для долгосрочных задач агенты могут общаться, чтобы оставаться в синхронизации.
3. Сотрудничество: Эта возможность фокусируется на вопросе: ‘Каков контекст, ответ, вывод задачи (артефакты) или инструкция пользователя?’ Она позволяет агентам отправлять сообщения туда и обратно, создавая поток разговора.
4. Согласование пользовательского опыта: Эта возможность отвечает на вопрос: ‘Как я должен показывать контент пользователю?’ Каждое сообщение содержит ‘части’ с определенными типами контента, что позволяет агентам согласовывать правильный формат и понимать возможности пользовательского интерфейса, такие как iframe, видео и веб-формы. Агенты адаптируют способ представления информации в зависимости от того, что может обрабатывать принимающий агент (клиент).

Разгадка Внутренней Работы A2A: Клиент-Серверная Модель для AI-Коммуникации

A2A работает на клиент-серверной модели, где агенты общаются по стандартным веб-протоколам, таким как HTTP, используя структурированные JSON-сообщения. Этот подход обеспечивает совместимость с существующей инфраструктурой, стандартизируя при этом связь агентов.

Чтобы понять, как A2A достигает своих целей, давайте разберем основные компоненты протокола и рассмотрим концепцию ‘непрозрачных’ агентов.

Основные Компоненты A2A: Строительные Блоки для AI-Сотрудничества

• Карточка агента: Этот JSON-файл, обычно размещаемый по известному URL-адресу (например, /.well-known/agent.json), описывает возможности агента, навыки, URL-адрес эндпоинта и требования аутентификации. Он служит машиночитаемым ‘резюме’ агента, помогая другим агентам определить, стоит ли взаимодействовать с ним.
• A2A-сервер: Агент, который предоставляет HTTP-эндпоинты с использованием протокола A2A. Это ‘удаленный агент’ в A2A, который получает запросы от агента-клиента и обрабатывает задачи. Серверы рекламируют свои возможности через карточки агентов.
• A2A-клиент: Приложение или AI-система, которая потребляет сервисы A2A. Клиент конструирует задачи и распределяет их по соответствующим серверам в зависимости от их возможностей и навыков. Это ‘агент-клиент’ в A2A, который оркеструет рабочие процессы со специализированными серверами.
• Задача: Центральная единица работы в A2A. Каждая задача имеет уникальный идентификатор и проходит через определенные состояния (например, submitted, working, completed). Задачи служат контейнерами для запрошенной и выполняемой работы.
• Сообщение: Коммуникационный обмен между клиентом и агентом. Сообщения обмениваются в контексте задачи и содержат Части, которые доставляют контент.
• Часть: Фундаментальная единица контента в Сообщении или Артефакте. Части могут быть:
  • TextPart: Для простого текста или форматированного контента
  • FilePart: Для двоичных данных (с встроенными байтами или ссылкой на URI)
  • DataPart: Для структурированных JSON-данных (например, форм)
• Артефакт: Вывод, созданный агентом во время выполнения задачи. Артефакты также содержат Части и представляют собой окончательный результат, возвращаемый сервером клиенту.

Концепция Непрозрачных Агентов: Защита Интеллектуальной Собственности и Обеспечение Безопасности

Термин ‘непрозрачный’ в контексте A2A означает, что агенты могут сотрудничать над задачами, не раскрывая свою внутреннюю логику. Это означает, что:

• Агенту нужно только показать, какие задачи он может выполнять, а не как он их выполняет.
• Проприетарные алгоритмы или данные могут оставаться конфиденциальными.
• Агенты можно заменять альтернативными реализациями, если они поддерживают те же возможности.
• Организации могут интегрировать сторонних агентов без проблем с безопасностью.

Подход A2A упрощает разработку сложных, многоагентных систем, сохраняя при этом высокие стандарты безопасности и защищая коммерческую тайну.

Типичный Поток Взаимодействия A2A: Пошаговое Руководство

Когда агенты общаются через A2A, они следуют структурированной последовательности:

1. Фаза обнаружения: Представьте себе, что пользователь спрашивает своего главного AI-агента: ‘Можешь ли ты помочь мне спланировать деловую поездку в Токио в следующем месяце?’ AI распознает необходимость найти специализированных агентов для авиабилетов, отелей и местных мероприятий. Агент-клиент идентифицирует удаленных агентов, которые могут помочь с каждой задачей, и извлекает их Карточки агентов для оценки их пригодности.
2. Инициация задачи: Когда команда собрана, пора назначать работу. Агент-клиент может сказать агенту по бронированию путешествий: ‘Найди авиабилеты в Токио с 15 по 20 мая’. Клиент отправляет запрос в эндпоинт сервера (обычно POST в /taskssend), создавая новую задачу с уникальным идентификатором. Это включает в себя начальное сообщение с подробным описанием того, что клиент хочет, чтобы сделал сервер.
3. Обработка: Агент-специалист по бронированию (сервер/удаленный агент) начинает поиск доступных рейсов, соответствующих критериям. Он может:
   • Немедленно завершить задачу и вернуть артефакт: ‘Вот доступные рейсы’.
   • Запросить дополнительную информацию (установив состояние на input-required): ‘Вы предпочитаете конкретную авиакомпанию?’
   • Начать работу над долгосрочной задачей (установив состояние на working): ‘Я сравниваю тарифы, чтобы найти вам лучшее предложение’.
4. Многопользовательские разговоры: Если требуется дополнительная информация, клиент и сервер обмениваются дополнительными сообщениями. Сервер может задавать уточняющие вопросы (‘Подключения в порядке?’), а клиент отвечает (‘Нет, только прямые рейсы.’), все в контексте одного и того же идентификатора задачи.
5. Обновления статуса: Для задач, выполнение которых занимает много времени, A2A поддерживает несколько механизмов уведомлений:
   • Опрос: Клиент периодически проверяет статус задачи.
   • Server-Sent Events (SSE): Сервер передает обновления в реальном времени, если клиент подписан.
   • Push-уведомления: Сервер может отправлять POST-обновления на URL-адрес обратного вызова, если он предоставлен.
6. Завершение задачи: По завершении сервер помечает задачу как completed и возвращает артефакт, содержащий результаты. Альтернативно, он может пометить задачу как failed, если возникли проблемы, или canceled, если задача была прервана.

На протяжении всего этого процесса главный агент может одновременно работать с другими агентами-специалистами: экспертом по отелям, гуру по местному транспорту, мастером мероприятий. Главный агент создаст маршрут, объединив все эти результаты во всеобъемлющий план поездки, а затем представит его пользователю.

По сути, A2A позволяет нескольким агентам вносить свой вклад и сотрудничать для достижения общей цели, а агент-клиент собирает результат, который превосходит сумму его частей.

A2A vs. MCP: Синергетическое Партнерство для AI-Интеграции

Хотя A2A и MCP могут показаться конкурирующими за одно и то же пространство, они предназначены для совместной работы. Они решают различные, но взаимодополняющие аспекты AI-интеграции:

• MCP подключает LLM (или агентов) к инструментам и источникам данных (вертикальная интеграция).
• A2A подключает агентов к другим агентам (горизонтальная интеграция).

Google намеренно позиционирует A2A как дополнение к MCP. Эта философия проектирования очевидна при запуске их конструктора Vertex AI agent со встроенной поддержкой MCP наряду с A2A.

Чтобы проиллюстрировать этот момент, рассмотрим эту аналогию: Если MCP позволяет агентам использовать инструменты, то A2A – это их разговор во время работы. MCP наделяет отдельных агентов возможностями, а A2A помогает им координировать эти возможности как команда.

В комплексной установке агент может использовать MCP для извлечения информации из базы данных, а затем использовать A2A для передачи этой информации другому агенту для анализа. Два протокола могут работать вместе для создания более полных решений для сложных задач, одновременно упрощая проблемы разработки, которые существовали с тех пор, как LLM стали мейнстримом.

Стандарты Безопасности A2A: Обеспечение Защиты Корпоративного Уровня

A2A был разработан с учетом безопасности предприятия в качестве основной задачи. В дополнение к исключительному использованию непрозрачных агентов, каждая карточка агента указывает требуемый метод аутентификации (ключи API, OAuth и т. д.), и все коммуникации предназначены для выполнения по протоколу HTTPS. Это позволяет организациям устанавливать политики, определяющие, какие агенты могут общаться друг с другом и какими данными они могут обмениваться.

Подобно спецификации MCP для авторизации, A2A использует существующие стандарты веб-безопасности, а не создает новые способы, обеспечивая немедленную совместимость с текущими системами идентификации. Поскольку все взаимодействия происходят через четко определенные эндпоинты, наблюдаемость становится простой, что позволяет организациям интегрировать свои предпочтительные инструменты мониторинга и получать унифицированный аудиторский след.

Экосистема A2A и Принятие: Растущее Сообщество Поддержки

Протокол A2A был запущен при значительной поддержке со стороны более чем 50 технологических партнеров, многие из которых либо в настоящее время поддерживают, либо намереваются поддерживать A2A своими собственными агентами. Google интегрировал A2A в свою платформу Vertex AI и ADK, обеспечив упрощенную точку входа для разработчиков, уже находящихся в экосистеме Google Cloud.

Организациям, рассматривающим возможность внедрения A2A, следует учитывать следующее:

1. Снижение Стоимости Интеграции: Вместо создания пользовательского кода для каждой пары агентов разработчики могут внедрить A2A повсеместно, снижая затраты на интеграцию.
2. Относительно Недавний Выпуск: A2A все еще находится на ранних стадиях широкого выпуска, что означает, что он еще не прошел обширное реальное тестирование, необходимое для выявления потенциальных недостатков в масштабе.
3. Перспективность: Как открытый протокол, A2A позволяет как новым, так и старым агентам интегрироваться в свою экосистему без необходимости дополнительных усилий.
4. Ограничения Агентов: Хотя A2A представляет собой значительный шаг вперед для действительно автономного AI, он остается ориентированным на задачи и не работает полностью независимо.
5. Независимость от Поставщика: A2A не привязывает организации к какой-либо конкретной модели, фреймворку или поставщику, позволяя им смешивать и сочетать по всему AI-ландшафту.

Будущее Протокола Agent2Agent: Видение Бесшовного AI-Сотрудничества

Заглядывая в будущее, ожидается, что A2A претерпит дальнейшие улучшения, как указано в дорожной карте протокола. Запланированные улучшения включают в себя:

• Формализованные схемы авторизации и дополнительные учетные данные непосредственно в Карточках агентов.
• Динамическое согласование UX в рамках текущих задач (например, добавление аудио/видео в середине разговора).
• Улучшенная производительность потоковой передачи и механика push-уведомлений.

Возможно, самой захватывающей долгосрочной возможностью является то, что A2A станет для разработки агентов тем, чем HTTP был для веб-коммуникаций: катализатором взрыва инноваций. По мере увеличения внедрения мы можем увидеть предварительно упакованные ‘команды’ агентов, специализирующихся на конкретных отраслях, и, в конечном итоге, бесшовную глобальную сеть AI-агентов, которые клиенты могут использовать.

Для разработчиков и организаций, изучающих внедрение AI, сейчас идеальное время для изучения и создания с помощью A2A. Вместе A2A и MCP представляют собой начало более стандартизированного, безопасного и готового к использованию в масштабах предприятия подхода к AI.