การเปิดตัว Tensor Processing Unit (TPU) เจนเนอเรชั่นที่ 7 ของ Google หรือที่รู้จักในชื่อ Ironwood ได้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างมีนัยสำคัญ ตัวเร่ง AI ที่ล้ำสมัยนี้มีความสามารถในการคำนวณที่ในการปรับใช้ขนาดใหญ่แซงหน้าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในโลกมากกว่า 24 เท่า
ชิปใหม่นี้ ซึ่งเปิดเผยในการประชุม Google Cloud Next ‘25 ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในกลยุทธ์ทศวรรษของ Google ในการพัฒนาชิป AI Ironwood แตกต่างจากรุ่นก่อนๆ ซึ่งได้รับการออกแบบมาสำหรับการฝึกอบรม AI และปริมาณงานการอนุมานเป็นหลัก Ironwood ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการอนุมาน ซึ่งเป็นสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพการปรับใช้ AI
Amin Vahdat รองประธานและผู้จัดการทั่วไปของ Machine Learning, Systems และ Cloud AI ของ Google เน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยระบุว่า “Ironwood ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับขั้นตอนต่อไปของ Generative AI และความต้องการด้านการคำนวณและการสื่อสารจำนวนมหาศาล นี่คือสิ่งที่เราเรียกว่า ‘Inference Era’ ที่ตัวแทน AI จะดึงและสร้างข้อมูลอย่างกระตือรือร้นเพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกและคำตอบร่วมกัน แทนที่จะเป็นเพียงการประมวลผลข้อมูล”
ทลายกำแพงด้วยพลังการประมวลผล 42.5 เอ็กซะฟล็อปส์
ข้อกำหนดทางเทคนิคของ Ironwood นั้นน่าประทับใจอย่างแท้จริง เมื่อปรับขนาดเป็นพ็อดของชิป 9,216 ชิป จะให้การคำนวณ AI ที่น่าทึ่งถึง 42.5 exaflops เพื่อให้เห็นภาพ นี่คือการบดบังซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในโลกในปัจจุบันอย่าง El Capitan ซึ่งทำงานที่ 1.7 exaflops ชิป Ironwood แต่ละตัวสามารถบรรลุความสามารถในการคำนวณสูงสุดที่ 4614 TFLOPs
นอกเหนือจากพลังการประมวลผลดิบแล้ว Ironwood ยังช่วยเพิ่มหน่วยความจำและแบนด์วิดท์ได้อย่างมาก ชิปแต่ละตัวมาพร้อมกับหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM) ขนาด 192GB ซึ่งเพิ่มขึ้นหกเท่าเมื่อเทียบกับ TPU รุ่นก่อนหน้าคือ Trillium ที่เปิดตัวเมื่อปีที่แล้ว แบนด์วิดท์หน่วยความจำต่อชิปสูงถึง 7.2 เทราบิต/วินาที ซึ่งมากกว่า Trillium ถึง 4.5 เท่า
- พลังการประมวลผล: 42.5 exaflops (ต่อพ็อดของชิป 9,216 ชิป)
- การประมวลผลสูงสุดต่อชิป: 4614 TFLOPs
- หน่วยความจำ: 192GB HBM ต่อชิป
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 7.2 เทราบิต/วินาทีต่อชิป
ในยุคที่ศูนย์ข้อมูลกำลังขยายตัวและการใช้พลังงานเป็นข้อกังวลที่เพิ่มขึ้น Ironwood ยังแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในด้านประสิทธิภาพการใช้พลังงาน โดยมีประสิทธิภาพเป็นสองเท่าต่อวัตต์เมื่อเทียบกับ Trillium และเกือบ 30 เท่าของ TPU ตัวแรกที่เปิดตัวในปี 2018
การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการอนุมานนี้แสดงถึงจุดเปลี่ยนที่สำคัญในการวิวัฒนาการของ AI ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำได้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ด้วยจำนวนพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ การมุ่งเน้นของ Google ที่การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนไปสู่กระบวนทัศน์ใหม่ที่เน้นประสิทธิภาพการปรับใช้และความสามารถในการอนุมาน
ในขณะที่การฝึกอบรมโมเดลยังคงมีความจำเป็น แต่การดำเนินการอนุมานนั้นเกิดขึ้นบ่อยกว่ามาก โดยเกิดขึ้นหลายพันล้านครั้งต่อวัน เนื่องจากเทคโนโลยี AI แพร่หลายมากขึ้น สำหรับธุรกิจที่ใช้ประโยชน์จาก AI เศรษฐศาสตร์มีความเชื่อมโยงโดยเนื้อแท้กับต้นทุนการอนุมาน เนื่องจากโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้น
ความต้องการด้านการคำนวณ AI ของ Google เพิ่มขึ้นสิบเท่าในช่วงแปดปีที่ผ่านมา ซึ่งสูงถึง 100 ล้านอย่างน่าอัศจรรย์ หากไม่มีสถาปัตยกรรมพิเศษเช่น Ironwood ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะรักษาเส้นทางการเติบโตนี้ผ่านความก้าวหน้าแบบดั้งเดิมในกฎของมัวร์เพียงอย่างเดียว
เป็นที่น่าสังเกตว่าการประกาศของ Google เน้นที่ “โมเดลการให้เหตุผล” ที่สามารถดำเนินการอนุมานที่ซับซ้อนแทนที่จะเป็นเพียงการจดจำรูปแบบ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงความเชื่อที่ว่าอนาคตของ AI ไม่ได้อยู่ที่โมเดลที่ใหญ่กว่าเท่านั้น แต่ยังรวมถึงโมเดลที่สามารถแบ่งปัญหาออกเป็นส่วนๆ มีส่วนร่วมในการให้เหตุผลหลายขั้นตอน และเลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์
ขับเคลื่อนโมเดลขนาดใหญ่รุ่นต่อไป
Google วางตำแหน่ง Ironwood เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นรากฐานสำหรับโมเดล AI ที่ทันสมัยที่สุด ซึ่งรวมถึง Gemini 2.5 ของตัวเอง ซึ่งมีความสามารถในการ “ให้เหตุผลโดยธรรมชาติ”
เมื่อเร็วๆ นี้ บริษัทได้เปิดตัว Gemini 2.5 Flash ซึ่งเป็นโมเดลรุ่นเล็กกว่าของรุ่นเรือธงที่ออกแบบมาเพื่อ “ปรับความลึกของการให้เหตุผลตามความซับซ้อนของข้อความแจ้ง” โมเดลนี้มุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันในชีวิตประจำวันที่ต้องการเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว
Google ได้แสดงให้เห็นถึงชุดโมเดลการสร้างแบบจำลองหลายรูปแบบที่ครอบคลุม ตั้งแต่ข้อความเป็นรูปภาพ ข้อความเป็นวิดีโอ และความสามารถในการสร้างข้อความเป็นเพลงที่เพิ่งเปิดตัว Lyria การสาธิตแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือเหล่านี้สามารถรวมกันเพื่อสร้างวิดีโอโปรโมตคอนเสิร์ตที่สมบูรณ์ได้อย่างไร
Ironwood เป็นเพียงองค์ประกอบเดียวของกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่กว้างขึ้นของ Google บริษัทยังได้ประกาศ Cloud WAN ซึ่งเป็นบริการเครือข่ายบริเวณกว้างที่มีการจัดการ ซึ่งให้องค์กรต่างๆ เข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายส่วนตัวระดับโลกของ Google
Google ยังขยายข้อเสนอซอฟต์แวร์สำหรับปริมาณงาน AI ซึ่งรวมถึง Pathways ซึ่งเป็นรันไทม์การเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Google DeepMind ขณะนี้ Pathways ช่วยให้ลูกค้าสามารถปรับขนาดการให้บริการโมเดลใน TPU นับร้อยได้
แนะนำ A2A: ส่งเสริมระบบนิเวศของการทำงานร่วมกันของเอเจนต์อัจฉริยะ
นอกเหนือจากความก้าวหน้าทางฮาร์ดแวร์แล้ว Google ยังนำเสนอวิสัยทัศน์สำหรับ AI ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ระบบหลายเอเจนต์ โดยเปิดตัวโปรโตคอลเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาเอเจนต์อัจฉริยะ: Agent-to-Agent (A2A) โปรโตคอลนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อส่งเสริมการสื่อสารที่ปลอดภัยและเป็นมาตรฐานระหว่างเอเจนต์ AI ที่แตกต่างกัน
Google เชื่อว่าปี 2025 จะเป็นปีแห่งการเปลี่ยนแปลงสำหรับ AI โดยการประยุกต์ใช้ Generative AI จะพัฒนาจากการตอบคำถามเดียวไปเป็นการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนผ่านระบบเอเจนต์อัจฉริยะ
โปรโตคอล A2A ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้ระหว่างแพลตฟอร์มและเฟรมเวิร์ก โดยมอบ “ภาษา” ทั่วไปและช่องทางการสื่อสารที่ปลอดภัยให้กับเอเจนต์ โปรโตคอลนี้สามารถมองได้ว่าเป็นเลเยอร์เครือข่ายสำหรับเอเจนต์อัจฉริยะ โดยมีเป้าหมายเพื่อลดความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันของเอเจนต์ในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน ช่วยให้เอเจนต์ AI เฉพาะทางสามารถทำงานร่วมกันในงานที่มีความซับซ้อนและระยะเวลาที่แตกต่างกัน ซึ่งท้ายที่สุดจะช่วยเพิ่มความสามารถโดยรวมผ่านการทำงานร่วมกัน
A2A ทำงานอย่างไร
Google ได้เปรียบเทียบโปรโตคอล MCP และ A2A ในบล็อกโพสต์:
- MCP (Model Context Protocol): สำหรับการจัดการเครื่องมือและทรัพยากร
- เชื่อมต่อเอเจนต์กับเครื่องมือ, API และทรัพยากรผ่านอินพุต/เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง
- Google ADK รองรับเครื่องมือ MCP ช่วยให้เซิร์ฟเวอร์ MCP ต่างๆ สามารถทำงานร่วมกับเอเจนต์ได้
- A2A (Agent2Agent Protocol): สำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างเอเจนต์
- เปิดใช้งานการสื่อสารแบบมัลติโมดอลแบบไดนามิกระหว่างเอเจนต์โดยไม่ต้องแชร์หน่วยความจำ ทรัพยากร หรือเครื่องมือ
- มาตรฐานเปิดที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน
- ตัวอย่างสามารถดูได้โดยใช้เครื่องมือเช่น Google ADK, LangGraph และ Crew.AI
โดยสรุป A2A และ MCP เป็นส่วนประกอบที่สมบูรณ์ MCP ให้การสนับสนุนเครื่องมือแก่เอเจนต์ ในขณะที่ A2A ช่วยให้เอเจนต์ที่ติดตั้งเหล่านี้สามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันได้
รายชื่อพันธมิตรที่ Google ประกาศบ่งชี้ว่า A2A พร้อมที่จะได้รับการดูแลเช่นเดียวกับ MCP โครงการริเริ่มนี้ได้ดึงดูดบริษัทกว่า 50 แห่งให้เข้าร่วมกลุ่มความร่วมมือเริ่มต้นแล้ว รวมถึงบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำและผู้ให้บริการบูรณาการระบบและการให้คำปรึกษาระดับโลกชั้นนำ
Google เน้นย้ำถึงความเปิดกว้างของโปรโตคอล โดยวางตำแหน่งให้เป็นวิธีการมาตรฐานสำหรับเอเจนต์ในการทำงานร่วมกัน โดยไม่ขึ้นกับกรอบงานเทคโนโลยีหรือผู้ให้บริการพื้นฐาน บริษัทระบุว่าปฏิบัติตามหลักการสำคัญ 5 ข้อต่อไปนี้เมื่อออกแบบโปรโตคอลกับพันธมิตร:
- ยอมรับความสามารถของเอเจนต์: A2A มุ่งเน้นไปที่การเปิดใช้งานเอเจนต์ให้ทำงานร่วมกันในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติและไม่มีโครงสร้าง แม้ว่าพวกเขาจะไม่ได้แชร์หน่วยความจำ เครื่องมือ และบริบทก็ตาม เป้าหมายคือการเปิดใช้งานสถานการณ์หลายเอเจนต์ที่แท้จริงโดยไม่จำกัดเอเจนต์ให้เป็นเพียง “เครื่องมือ”
- สร้างขึ้นบนมาตรฐานที่มีอยู่: โปรโตคอลสร้างขึ้นบนมาตรฐานยอดนิยมที่มีอยู่ รวมถึง HTTP, SSE และ JSON-RPC ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับสแต็ก IT ที่องค์กรต่างๆ ใช้
- ปลอดภัยโดยค่าเริ่มต้น: A2A ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการรับรองความถูกต้องและการอนุญาตระดับองค์กร เทียบได้กับรูปแบบการรับรองความถูกต้องของ OpenAPI เมื่อเปิดตัว
- รองรับงานที่ใช้เวลานาน: A2A ได้รับการออกแบบให้มีความยืดหยุ่นเพื่อรองรับสถานการณ์ที่หลากหลาย ตั้งแต่งานที่รวดเร็วจนถึงการวิจัยเชิงลึกที่อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน (เมื่อมีมนุษย์เกี่ยวข้อง) ตลอดกระบวนการ A2A สามารถให้ข้อเสนอแนะ การแจ้งเตือน และการอัปเดตสถานะแบบเรียลไทม์แก่ผู้ใช้
- Modality Agnostic: โลกของเอเจนต์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ข้อความ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไม A2A จึงได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับรูปแบบต่างๆ รวมถึงสตรีมเสียงและวิดีโอ
ตัวอย่าง: กระบวนการจ้างงานที่คล่องตัวผ่าน A2A
ตัวอย่างที่ Google ให้มาแสดงให้เห็นว่า A2A สามารถปรับปรุงกระบวนการจ้างงานได้อย่างมีนัยสำคัญ
ภายในอินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียวเช่น Agentspace ผู้จัดการฝ่ายสรรหาสามารถมอบหมายให้เอเจนต์ค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสมตามข้อกำหนดของงานได้ เอเจนต์นี้สามารถโต้ตอบกับเอเจนต์เฉพาะทางในสาขาเฉพาะเพื่อทำการจัดหาผู้สมัครให้เสร็จสมบูรณ์ ผู้ใช้ยังสามารถสั่งให้เอเจนต์กำหนดตารางการสัมภาษณ์และเปิดใช้งานเอเจนต์เฉพาะทางอื่นๆ เพื่อช่วยในการตรวจสอบประวัติ ทำให้สามารถจ้างงานร่วมกันข้ามระบบได้โดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่
ยอมรับ MCP: เข้าร่วมระบบนิเวศ Model Context Protocol
พร้อมกันนี้ Google ยังยอมรับ MCP ด้วยเช่นกัน เพียงไม่กี่สัปดาห์หลังจากที่ OpenAI ประกาศการนำ Model Context Protocol (MCP) ของ Anthropic มาใช้ Google ก็ทำตามและเข้าร่วมโครงการริเริ่มนี้
Demis Hassabis ซีอีโอของ Google DeepMind ประกาศบน X ว่า Google จะเพิ่มการรองรับ MCP ให้กับโมเดลและ SDK ของ Gemini แม้ว่าจะไม่ได้ระบุไทม์ไลน์ที่เฉพาะเจาะจงก็ตาม
Hassabis กล่าวว่า “MCP เป็นโปรโตคอลที่ยอดเยี่ยมซึ่งกำลังกลายเป็นมาตรฐานเปิดสำหรับยุคของเอเจนต์ AI อย่างรวดเร็ว เราหวังว่าจะได้ร่วมงานกับทีม MCP และพันธมิตรรายอื่นๆ ในอุตสาหกรรมเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีนี้”
นับตั้งแต่เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2024 MCP ได้รับความนิยมและความสนใจอย่างแพร่หลายอย่างรวดเร็ว โดยเกิดขึ้นในฐานะวิธีที่ง่ายและได้มาตรฐานในการเชื่อมต่อโมเดลภาษาเข้ากับเครื่องมือและข้อมูล
MCP ช่วยให้โมเดล AI สามารถเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น เครื่องมือและซอฟต์แวร์ขององค์กร เพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น และเข้าถึงไลบรารีเนื้อหาและสภาพแวดล้อมการพัฒนาแอปพลิเคชัน โปรโตคอลนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างการเชื่อมต่อแบบสองทิศทางระหว่างแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น แชทบอท
นักพัฒนาสามารถเปิดเผยอินเทอร์เฟซข้อมูลผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP และสร้างไคลเอนต์ MCP (เช่น แอปพลิเคชันและเวิร์กโฟลว์) เพื่อเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ นับตั้งแต่ Anthropic เปิดโอเพนซอร์ส MCP บริษัทหลายแห่งได้รวมการรองรับ MCP เข้าไว้ในแพลตฟอร์มของตน
การวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดหลัก:
เพื่อให้กระจ่างถึงผลกระทบและความสำคัญของการประกาศล่าสุดของ Google เรามาเจาะลึกลงไปในองค์ประกอบหลัก: Ironwood, A2A และ MCP
Ironwood: การดำดิ่งสู่ยุคแห่งการอนุมาน
การเปลี่ยนจากการมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโมเดลเป็นหลักไปเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการอนุมานเป็นวิวัฒนาการที่สำคัญในภูมิทัศน์ของ AI การฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลจำนวนมหาศาลให้กับโมเดลเพื่อสอนให้รู้จักรูปแบบและทำการคาดการณ์ ในทางกลับกัน การอนุมานคือกระบวนการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อทำการคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน
ในขณะที่การฝึกอบรมเป็นกิจกรรมที่ต้องใช้ทรัพยากรมาก เป็นแบบครั้งเดียว (หรือเกิดขึ้นไม่บ่อยนัก) การอนุมานจะเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องและในระดับที่เหมาะสมในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง พิจารณาแอปพลิเคชันเช่น:
- แชทบอท: ตอบคำถามของผู้ใช้แบบเรียลไทม์
- ระบบแนะนำ: แนะนำผลิตภัณฑ์หรือเนื้อหาตามความต้องการของผู้ใช้
- การตรวจจับการฉ้อโกง: ระบุธุรกรรมฉ้อโกงเมื่อเกิดขึ้น
- การจดจำภาพ: วิเคราะห์ภาพเพื่อระบุวัตถุ ผู้คน หรือฉาก
แอปพลิเคชันเหล่านี้ต้องการการอนุมานที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพเพื่อมอบประสบการณ์การใช้งานที่ราบรื่น Ironwood ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อความเป็นเลิศในงานเหล่านี้
ข้อดีหลักของ Ironwood สำหรับการอนุมาน:
- ปริมาณงานสูง: พลังการประมวลผลจำนวนมหาศาล (42.5 exaflops) ช่วยให้ Ironwood สามารถจัดการคำขอการอนุมานจำนวนมากพร้อมกันได้
- เวลาแฝงต่ำ: หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM) และสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพช่วยลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลคำขอการอนุมานแต่ละครั้ง
- ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: ประสิทธิภาพที่ปรับปรุงให้ดีขึ้นต่อวัตต์ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานการอนุมานขนาดใหญ่
ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการอนุมาน Google กำลังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้งานแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้น
A2A: รากฐานสำหรับการทำงานร่วมกันของ AI
โปรโตคอล Agent-to-Agent (A2A) แสดงถึงก้าวสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนและทำงานร่วมกันมากขึ้น ในระบบหลายเอเจนต์ เอเจนต์ AI หลายตัวทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เอเจนต์แต่ละตัวอาจมีทักษะและความรู้เฉพาะทางของตนเอง และพวกเขาจะสื่อสารและประสานงานซึ่งกันและกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน
พิจารณาสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการสนับสนุนลูกค้าอัตโนมัติ:
- เอเจนต์ 1: ทำความเข้าใจคำถามเริ่มต้นของลูกค้าและระบุปัญหาพื้นฐาน
- เอเจนต์ 2: เข้าถึงฐานความรู้เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- เอเจนต์ 3: กำหนดเวลานัดหมายติดตามผลกับตัวแทนที่เป็นมนุษย์หากจำเป็น
เอเจนต์เหล่านี้จำเป็นต้องสามารถสื่อสารและแบ่งปันข้อมูลได้อย่างราบรื่นเพื่อให้มอบประสบการณ์ลูกค้าที่เหนียวแน่น A2A มอบกรอบการทำงานสำหรับความร่วมมือประเภทนี้
ประโยชน์หลักของ A2A:
- การทำงานร่วมกัน: ช่วยให้เอเจนต์ที่พัฒนาบนแพลตฟอร์มและเฟรมเวิร์กต่างๆ สามารถสื่อสารซึ่งกันและกันได้
- การสร้างมาตรฐาน: มอบ “ภาษา” ทั่วไปและชุดโปรโตคอลสำหรับการสื่อสารของเอเจนต์
- ความปลอดภัย: รับประกันการสื่อสารที่ปลอดภัยระหว่างเอเจนต์ ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
- ความยืดหยุ่น: รองรับรูปแบบการสื่อสารที่หลากหลาย รวมถึงข้อความ เสียง และวิดีโอ
ด้วยการส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างเอเจนต์ AI ทำให้ A2A สามารถพัฒนา