จุดกำเนิดของ A2A: การเอาชนะบาเบลแห่ง AI
Google Agent2Agent Protocol (A2A) เปิดตัวเมื่อวันที่ 9 เมษายน 2025 เพื่อแก้ไขปัญหาสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์: การขาดการทำงานร่วมกันระหว่างผู้ช่วยเสมือน ปัจจุบัน เอเจนต์ AI มักทำงานในไซโลที่แยกจากกัน โดยแต่ละเอเจนต์ยึดตามกฎและภาษาทางเทคนิคของตนเอง การแบ่งส่วนนี้ขัดขวางระบบอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจ ทำให้เอเจนต์ที่พัฒนาโดยผู้ขายรายอื่นไม่สามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ลองนึกภาพห่วงโซ่อุปทานที่กระจายอยู่ทั่วโลกหรือกระบวนการสรรหาบุคลากรที่ซับซ้อน ความไม่สามารถของเอเจนต์ AI ในการโต้ตอบได้อย่างราบรื่นสามารถขัดขวางการประสานงานและสร้างความไม่มีประสิทธิภาพ โปรโตคอล A2A พยายามที่จะเชื่อมช่องว่างนี้โดยการจัดเตรียมมาตรฐานสากลที่ช่วยให้หน่วยงานอัจฉริยะสามารถเชื่อมต่อและทำงานร่วมกันได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีการผสานรวมเฉพาะกิจที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน
วิสัยทัศน์: ภาษากลางสำหรับ AI
วัตถุประสงค์หลักของ A2A คือการจัดหาภาษากลางสำหรับเอเจนต์อัจฉริยะ ซึ่งเป็นไวยากรณ์และวากยสัมพันธ์ที่ใช้ร่วมกันซึ่งเป็นที่เข้าใจได้โดยไม่คำนึงถึงสถาปัตยกรรมภายในของพวกเขา วิสัยทัศน์นี้วางรากฐานสำหรับ ‘อินเทอร์เน็ตของเอเจนต์ AI’ ที่ระบบ AI สามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นเหมือนที่มนุษย์ทำบนอินเทอร์เน็ต
หากไม่มีชั้นกลางนี้ บริษัทต่างๆ จะยังคงเผชิญกับภาระในการจัดการการผสานรวมหลายรายการ ซึ่งมีราคาแพง ช้า และยากต่อการบำรุงรักษา A2A มีเป้าหมายที่จะลดความซับซ้อนนี้โดยไม่กระทบต่ออิสระทางเทคโนโลยี โดยจินตนาการถึงโลกที่เอเจนต์ AI สามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่คำนึงถึงเทคโนโลยีพื้นฐานของพวกเขา
ห้าเสาหลักของ A2A: รัฐธรรมนูญสำหรับเอเจนต์ดิจิทัล
Google Agent2Agent Protocol สร้างขึ้นจากหลักการพื้นฐานห้าประการ ซึ่งทำหน้าที่เป็นรัฐธรรมนูญสมัยใหม่สำหรับเอเจนต์ดิจิทัล:
ความเปิดเผย: โปรโตคอลสามารถเข้าถึงได้อย่างอิสระและไม่ได้ขึ้นอยู่กับผู้ขายรายเดียว ส่งเสริมการนำไปใช้และการสร้างสรรค์นวัตกรรมในวงกว้าง
ความเข้ากันได้: A2A ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผสานรวมกับมาตรฐานที่มีอยู่ เช่น HTTP, JSON-RPC และ SSE ได้อย่างง่ายดาย ทำให้มั่นใจได้ถึงการโต้ตอบที่ราบรื่นกับระบบที่มีอยู่
ความปลอดภัย: กลไกการตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาตที่แข็งแกร่งถูกรวมเข้ากับโปรโตคอล เพื่อตอบสนองข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดของสภาพแวดล้อมระดับมืออาชีพ
ความยืดหยุ่น: โปรโตคอลสามารถจัดการทั้งงานระยะสั้น (ใช้เวลาไม่กี่วินาที) และงานระยะยาว (ใช้เวลานานหลายชั่วโมงหรือหลายวัน) รองรับการใช้งานที่หลากหลาย
มัลติโมดาล: เอเจนต์สามารถแลกเปลี่ยนรูปภาพ เสียง และวิดีโอ ทำให้เกิดการโต้ตอบที่หลากหลายและตามบริบท
กายวิภาคการทำงาน: การ์ดเอเจนต์ งาน และการสตรีม
ระบบ A2A หมุนรอบส่วนประกอบหลักหลายอย่างที่อำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่างเอเจนต์ AI
การ์ดเอเจนต์: นามบัตรดิจิทัลสำหรับ AI
หัวใจสำคัญของระบบ A2A คือ ‘การ์ดเอเจนต์’ ซึ่งเป็นนามบัตรดิจิทัลในรูปแบบ JSON ที่อธิบายความสามารถและข้อกำหนดของเอเจนต์แต่ละรายอย่างแม่นยำ การ์ดเหล่านี้ช่วยให้เอเจนต์ AI ค้นพบซึ่งกันและกัน ประเมินทักษะของตนเอง และพิจารณาว่าพวกเขาสามารถทำงานร่วมกันได้หรือไม่
การ์ดเหล่านี้มีจุดประสงค์ที่สำคัญ: ช่วยให้เอเจนต์ AI ระบุและประเมินทักษะของกันและกัน เพื่อพิจารณาว่าพวกเขาสามารถทำงานร่วมกันได้หรือไม่
งาน: ส่วนประกอบของการทำงานร่วมกัน
‘งาน’ แสดงถึงหน่วยงานพื้นฐานของการทำงานภายในระบบนิเวศ A2A แต่ละงานเป็นไปตามวงจรชีวิตที่กำหนดไว้อย่างดี ซึ่งสิ้นสุดในการผลิตสิ่งประดิษฐ์ที่เอเจนต์อื่นสามารถเข้าถึง ประเมิน หรือแก้ไขได้ แนวทางที่มีโครงสร้างนี้ทำให้มั่นใจได้ว่างานจะเสร็จสมบูรณ์อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล
การสตรีม: การอัปเดตแบบเรียลไทม์และการทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่อง
หนึ่งในคุณสมบัติที่เป็นนวัตกรรมมากที่สุดของโปรโตคอล A2A คือการรองรับการสตรีม แทนที่จะรอให้เอเจนต์ส่งมอบข้อสรุปสุดท้าย การอัปเดตจะได้รับการจัดเตรียมให้ในแบบเรียลไทม์ ช่วยให้เอเจนต์ที่สำรวจหัวข้อที่ซับซ้อนสามารถแบ่งปันสิ่งที่ค้นพบได้เมื่อเกิดขึ้น คล้ายกับนักสำรวจที่ส่งรายงานจากดินแดนอันห่างไกล
พิจารณาตัวอย่างของการวิจัยเอกสารเชิงลึก เอเจนต์เริ่มต้นด้วยการส่งข้อมูลแรกที่พร้อมใช้งาน – ชื่อ การอ้างอิง แหล่งที่มาที่เชื่อถือได้ ในขณะที่สำรวจฐานข้อมูล API เฉพาะทาง หรือเอกสารสำคัญทางวิชาการ เอเจนต์จะส่งข้อมูลที่เป็นส่วนประกอบตามลำดับของการดำเนินการอย่างต่อเนื่อง การอัปเดตแต่ละครั้งจะปรับปรุงความเข้าใจของเอเจนต์ที่ร้องขอ โดยไม่มีการหยุดชะงักหรือเวลาแฝงที่ไม่จำเป็น
ความลื่นไหลนี้เปลี่ยนลักษณะของการทำงานร่วมกันระหว่างเอเจนต์ AI อย่างเป็นพื้นฐาน ขจัดความเงียบระหว่างขั้นตอน และทำให้การโต้ตอบต่อเนื่อง โปร่งใส และเป็นธรรมชาติเกือบเท่ามนุษย์ในการเกิดขึ้นเอง
ผลประโยชน์ทางธุรกิจ: การประสานงานความซับซ้อนด้วย AI
ลองนึกภาพเอเจนต์ AI ทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นเพื่อประสานงานกระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อนที่สุดของคุณ ไม่มีไซโลอีกต่อไป ไม่มีการผสานรวมที่ต้องใช้แรงงานอีกต่อไป เพียงแค่ความลื่นไหลใหม่ที่แต่ละเอเจนต์เก่งในความเชี่ยวชาญพิเศษของตนเองในขณะที่ประสานงานอย่างสมบูรณ์แบบกับเพื่อนร่วมงาน นั่นคือสัญญาของ Google Agent2Agent Protocol
ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจาก A2A ขยายไปทั่วอุตสาหกรรมและการใช้งานต่างๆ
กรณีการใช้งาน: การปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทานให้คล่องตัว
เพื่อให้เข้าใจถึงพลังของ Google Agent2Agent Protocol ให้พิจารณาถึงกรณีของกลุ่มอุตสาหกรรมระหว่างประเทศที่ดำเนินงานในภาคยานยนต์ โรงงานแห่งหนึ่งในเยอรมนีประสบปัญหาการหยุดทำงาน ทำให้การผลิตหยุดชะงัก จำเป็นต้องมีทางออกที่รวดเร็ว: การเปลี่ยนชุดส่วนประกอบที่สำคัญโดยมีความพร้อมใช้งานที่จำกัด
ผู้จัดการด้านโลจิสติกส์เปิดใช้งานเอเจนต์ AI ที่ทุ่มเท ผ่าน Google Agent2Agent Protocol เอเจนต์นี้จะปรึกษาการ์ดของเอเจนต์พันธมิตรภายนอก – ผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ ผู้ขนส่ง – เพื่อระบุผู้ที่สามารถตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉินนี้ได้
จากนั้นจะติดต่อเอเจนต์เฉพาะทางที่ซัพพลายเออร์ในอิตาลี อีกรายที่ผู้ให้บริการด้านโลจิสติกส์ในเนเธอร์แลนด์ และรายที่สามภายในบริการบำรุงรักษาในสถานที่ในฝรั่งเศส
เอเจนต์แต่ละรายรับทราบคำขอ เปิดตัวการค้นหาภายในของตนเอง และเริ่มแลกเปลี่ยนสิ่งประดิษฐ์ที่มีโครงสร้าง: ความพร้อมใช้งานของชิ้นส่วน เวลาจัดส่งโดยประมาณ และความพร้อมใช้งานของช่างเทคนิคในสถานที่ ข้อมูลนี้จะถูกส่งไปทีละน้อย ในรูปแบบของการอัปเดตแบบสตรีม ช่วยให้ผู้ประสานงานกลางสามารถตรวจสอบความคืบหน้าของแผนการตอบสนองได้แบบเรียลไทม์
ภายในไม่กี่ชั่วโมง โดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ด้วยตนเองระหว่างระบบ โซลูชันที่สมบูรณ์จะถูกเสนอ: ชิ้นส่วนได้รับการสงวนไว้ รถบรรทุกถูกส่งไป และวิศวกรถูกส่งไป ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณการสื่อสารที่ราบรื่นระหว่างเอเจนต์อิสระ แต่ละเอเจนต์พูดภาษาทางเทคนิคของตนเอง แต่ทุกคนเข้าใจผ่าน A2A
A2A เทียบกับ Model Context Protocol (MCP)
สิ่งสำคัญคือต้องแยกความแตกต่างระหว่างโปรโตคอล A2A ของ Google กับแนวทางอื่นๆ ในการผสานรวม AI เช่น Model Context Protocol (MCP) ของ Anthropic MCP จัดหากลไกสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการเข้าถึงเครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอก อนุญาตให้โมเดลโทรหา CRM ฐานข้อมูล SQL หรือเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ โดยจัดหาเกตเวย์ไปยังข้อมูลและฟังก์ชันภายนอกโครงสร้างดั้งเดิม
ในขณะที่ MCP จัดเตรียมเอเจนต์แต่ละรายให้มีความสามารถในการโต้ตอบกับทรัพยากรภายนอก A2A มุ่งเน้นไปที่การเข้าสังคมของเอเจนต์หลายราย อำนวยความสะดวกในการสื่อสารโดยตรงและการทำงานร่วมกันระหว่างพวกเขา ลองนึกภาพเอเจนต์การตลาดพูดคุยโดยตรงกับเอเจนต์โลจิสติกส์เพื่อวางแผนการปรับใช้ทั่วโลก ไม่จำเป็นต้องให้มนุษย์เข้ามาแทรกแซง การตัดสินใจจะทำระหว่างเครื่องจักร
อย่างไรก็ตาม Google วางตำแหน่งโปรโตคอลของตนว่าสมบูรณ์แบบสำหรับการเติมเต็ม MCP เอเจนต์สามารถใช้ MCP เพื่อสอบถามฐานข้อมูล จากนั้นมอบหมายการวิเคราะห์ผลลัพธ์ให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านดิจิทัลผ่าน A2A วิสัยทัศน์นี้บ่งบอกถึงระบบนิเวศที่กลมกลืนกัน ซึ่งโปรโตคอลต่างๆ ทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ AI
สงครามมาตรฐานที่อาจเกิดขึ้น?
แม้ว่า Google จะมีท่าทีร่วมมือ แต่ผู้สังเกตการณ์บางรายมองว่าการเกิดขึ้นของ A2A เป็นจุดเริ่มต้นของสงครามมาตรฐาน การนำ MCP มาใช้เมื่อเร็วๆ นี้ของ OpenAI ได้กระตุ้นให้เกิดการรับรู้นี้มากยิ่งขึ้น
การไม่มี Anthropic และ OpenAI ในหมู่พันธมิตรเริ่มต้นของ Google Agent2Agent Protocol เป็นสิ่งที่น่าสังเกต โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ Google อ้างว่าสนับสนุน MCP สถานการณ์นี้เน้นย้ำถึงความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของการกำหนดมาตรฐานการสื่อสารภายในระบบนิเวศ AI เอนทิตีที่ควบคุมภาษาในท้ายที่สุดจะควบคุมความคิด อย่างน้อยก็การแสดงออก หลักการนี้ใช้ได้กับทั้ง AI และมนุษย์
พันธมิตรเชิงกลยุทธ์: การสร้างระบบนิเวศการทำงานร่วมกัน
Google Agent2Agent Protocol ได้ดึงดูดพันธมิตรที่หลากหลาย รวมถึงบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Salesforce และ SAP รวมถึงผู้เล่นเฉพาะทางอย่าง LangChain และ MongoDB ส่วนผสมที่หลากหลายนี้สะท้อนให้เห็นถึงความทะเยอทะยานที่ตัดขวางของโปรโตคอล A2A ไม่พอใจที่จะดึงดูดใจเพียงกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งของตลาดเทคโนโลยี มีความปรารถนาที่จะเป็นมาตรฐานสากลสำหรับการสื่อสารระหว่างเอเจนต์อัจฉริยะในทุกโดเมน
การมีส่วนร่วมของบริษัทที่ปรึกษาที่มีชื่อเสียงเช่น Deloitte และ Accenture ก็มีความสำคัญเช่นกัน บริษัทเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ภายในองค์กร โดยแปลความซับซ้อนทางเทคนิคให้เป็นผลประโยชน์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ การสนับสนุน A2A บ่งบอกว่าโปรโตคอลไม่ใช่แค่ของเล่นสำหรับผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยี แต่เป็นโซลูชันที่กำหนดให้เปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจขององค์กรที่ใหญ่ที่สุดในโลก
การปรับใช้ทีละน้อย: จากโอเพนซอร์สสู่รุ่นเสถียร
กลยุทธ์การปรับใช้สำหรับ Google Agent2Agent Protocol เป็นไปตามแนวทางทีละน้อย เวอร์ชันโอเพนซอร์สมีให้ใช้งานบน GitHub ในขั้นต้นสำหรับผู้ที่นำไปใช้ก่อนและนักพัฒนาเพื่อสำรวจ มีการวางแผนที่จะเปิดตัวเวอร์ชันเสถียรในช่วงปลายปี 2025 หลังจากที่ได้รับข้อเสนอแนะจากชุมชนเพื่อปรับปรุงข้อกำหนด
แนวทางที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนนี้ชวนให้นึกถึงความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ที่สุดบางส่วนของ Google เช่น Android ความเปิดเผยส่งเสริมการนำไปใช้ การนำไปใช้สร้างมวลวิกฤต และมวลวิกฤตสร้างมาตรฐาน เครื่องจักรที่ได้รับการหล่อลื่นอย่างดีนี้ ซึ่ง Google เชี่ยวชาญ อาจทำให้ A2A เป็นโปรโตคอลที่ขาดไม่ได้สำหรับการทำงานร่วมกันของ AI
อนาคตของการทำงานร่วมกันของ AI
Google Agent2Agent Protocol แสดงถึงก้าวสำคัญสู่อนาคตที่ระบบ AI สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น ปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับระบบอัตโนมัติ นวัตกรรม และการแก้ปัญหา ด้วยการสร้างมาตรฐานสากลสำหรับการสื่อสาร A2A ปูทางไปสู่โลกที่เชื่อมต่อและชาญฉลาดมากขึ้น