จุดเริ่มต้นของ A2A: การแก้ไขความท้าทายของการบูรณาการ AI
เพื่อทำความเข้าใจถึงความสำคัญของ A2A อย่างเต็มที่ จำเป็นต้องเข้าใจบริบทที่นำไปสู่การสร้าง A2A การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาที่ทรงพลังอย่าง GPT-3.5 ถือเป็นจุดเปลี่ยนในการนำ AI มาใช้ เนื่องจากนักพัฒนาพยายามหาวิธีขยายขีดความสามารถของพวกเขาให้เกินกว่าอินเทอร์เฟซแชทแบบง่ายๆ
วิธีแก้ปัญหาเบื้องต้นอย่างหนึ่งคือการเรียกใช้ฟังก์ชัน ซึ่งช่วยให้ Large Language Models (LLMs) สามารถเชื่อมต่อกับ APIs ภายนอกแบบตัวต่อตัว อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ทำให้เกิดระบบนิเวศที่กระจัดกระจายอย่างรวดเร็ว ซึ่งผู้จำหน่าย AI และผู้ใช้งานที่แตกต่างกันนำวิธีการบูรณาการที่แตกต่างกันมาใช้ ส่งผลให้มีความสามารถในการทำงานร่วมกันที่จำกัด
Model Context Protocol (MCP) ของ Anthropic เกิดขึ้นในฐานะวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้สำหรับปัญหา “NxM” โดยที่จำนวนเอเจนต์/ระบบ AI (N) ถูกคูณด้วยจำนวนเครื่องมือ/แหล่งข้อมูล (M) MCP มีเป้าหมายที่จะกำหนดบริบทที่เป็นมาตรฐานและลดความซับซ้อนในการบูรณาการ แต่ Google ตระหนักถึงความจำเป็นในการมีโปรโตคอลที่จะช่วยให้เอเจนต์สามารถสื่อสารกันได้โดยตรง
นี่คือจุดที่ A2A เข้ามามีบทบาท เช่นเดียวกับ MCP, A2A รวมวิธีการที่เอเจนต์ AI โต้ตอบกัน แต่แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การเชื่อมต่อเอเจนต์กับเครื่องมือและข้อมูล มันมุ่งเน้นไปที่การเชื่อมต่อเอเจนต์กับเอเจนต์อื่นๆ มันเป็นก้าวสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่ทำงานร่วมกันได้อย่างแท้จริง
การเปิดเผยแก่นแท้ของ A2A: ภาษาสากลสำหรับเอเจนต์ AI
A2A เป็นโปรโตคอลเปิดที่ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถสื่อสารกันได้ โดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มาหรือการออกแบบ ทำหน้าที่เป็นตัวแปล เข้าใจและตีความภาษาและเฟรมเวิร์กต่างๆ เช่น LangChain, AutoGen และ LlamaIndex
เปิดตัวในเดือนเมษายน 2025 A2A ได้รับการพัฒนาโดยความร่วมมือกับพันธมิตรด้านเทคโนโลยีมากกว่า 50 ราย รวมถึงยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมอย่าง Atlassian, Salesforce, SAP และ MongoDB แนวทางความร่วมมือนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า A2A ไม่ใช่แค่ความคิดริเริ่มของ Google แต่เป็นความพยายามของอุตสาหกรรมในวงกว้างเพื่อสร้างมาตรฐาน
หัวใจสำคัญของ A2A คือการปฏิบัติต่อเอเจนต์ AI แต่ละตัวในฐานะบริการเครือข่ายที่มีอินเทอร์เฟซมาตรฐาน สิ่งนี้คล้ายกับวิธีการที่เว็บเบราว์เซอร์และเซิร์ฟเวอร์สื่อสารโดยใช้ HTTP แต่มันเป็นสำหรับเอเจนต์ AI แทนที่จะเป็นเว็บไซต์ เช่นเดียวกับที่ MCP แก้ปัญหา NxM, A2A ลดความซับซ้อนของกระบวนการเชื่อมต่อเอเจนต์ที่แตกต่างกันโดยไม่จำเป็นต้องมีโค้ดที่กำหนดเองสำหรับการจับคู่แต่ละครั้ง
ถอดรหัสความสามารถหลักของ A2A: เปิดใช้งานการทำงานร่วมกันที่ราบรื่น
A2A สร้างขึ้นจากความสามารถหลักสี่ประการที่ทำให้การทำงานร่วมกันของเอเจนต์กลายเป็นจริง เพื่อทำความเข้าใจความสามารถเหล่านี้ สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดคำศัพท์หลักสองสามคำ:
- Client agent/A2A client: แอปหรือเอเจนต์ที่ใช้บริการ A2A นี่คือเอเจนต์ “หลัก” ที่เริ่มต้นงานและสื่อสารกับเอเจนต์อื่นๆ
- Remote agent/A2A server: เอเจนต์ที่เปิดเผยปลายทาง HTTP โดยใช้โปรโตคอล A2A นี่คือเอเจนต์เสริมที่จัดการการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์
เมื่อคำจำกัดความเหล่านี้อยู่ในใจแล้ว เรามาสำรวจความสามารถหลักสี่ประการของ A2A:
- Capability Discovery: ความสามารถนี้ตอบคำถามที่ว่า “คุณทำอะไรได้บ้าง” ช่วยให้เอเจนต์สามารถโฆษณาความสามารถของตนผ่าน “Agent Cards” ซึ่งเป็นไฟล์ JSON ที่ให้โปรไฟล์ที่เครื่องอ่านได้เกี่ยวกับทักษะและบริการของเอเจนต์ สิ่งนี้ช่วยให้เอเจนต์ไคลเอนต์ระบุเอเจนต์ระยะไกลที่ดีที่สุดสำหรับงานเฉพาะได้
- Task Management: ความสามารถนี้ตอบคำถามที่ว่า “ทุกคนทำงานร่วมกันหรือไม่ และสถานะของคุณเป็นอย่างไร” มันทำให้มั่นใจได้ว่าการสื่อสารระหว่างไคลเอนต์และเอเจนต์ระยะไกลมุ่งเน้นไปที่การทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ โดยมีวัตถุประสงค์ของงานและวงจรชีวิตที่เฉพาะเจาะจง สำหรับงานที่ใช้เวลานาน เอเจนต์สามารถสื่อสารเพื่อซิงค์กันได้
- Collaboration: ความสามารถนี้มุ่งเน้นไปที่คำถามที่ว่า “บริบท, การตอบกลับ, เอาต์พุตของงาน (สิ่งประดิษฐ์) หรือคำแนะนำของผู้ใช้คืออะไร” ช่วยให้เอเจนต์สามารถส่งข้อความไปมา สร้างกระแสการสนทนา
- User Experience Negotiation: ความสามารถนี้ตอบคำถามที่ว่า “ฉันควรแสดงเนื้อหาให้ผู้ใช้อย่างไร” แต่ละข้อความมี “ส่วน” ที่มีประเภทเนื้อหาเฉพาะ ทำให้เอเจนต์สามารถเจรจารูปแบบที่ถูกต้องและทำความเข้าใจความสามารถของ UI เช่น iframe, วิดีโอ และเว็บฟอร์ม เอเจนต์ปรับวิธีนำเสนอข้อมูลตามสิ่งที่เอเจนต์ที่ได้รับ (ไคลเอนต์) สามารถจัดการได้
ไขความลับของการทำงานภายในของ A2A: โมเดลไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์สำหรับการสื่อสาร AI
A2A ทำงานบนโมเดลไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ โดยที่เอเจนต์สื่อสารผ่านโปรโตคอลเว็บมาตรฐาน เช่น HTTP โดยใช้ข้อความ JSON ที่มีโครงสร้าง แนวทางนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ ในขณะที่ปรับปรุงการสื่อสารของเอเจนต์ให้เป็นมาตรฐาน
เพื่อทำความเข้าใจว่า A2A บรรลุเป้าหมายได้อย่างไร เรามาแบ่งส่วนประกอบหลักของโปรโตคอลและสำรวจแนวคิดของเอเจนต์ “ทึบแสง”
ส่วนประกอบหลักของ A2A: Building Blocks สำหรับการทำงานร่วมกันของ AI
- Agent Card: ไฟล์ JSON นี้ โดยทั่วไปจะโฮสต์ที่ URL ที่รู้จักกันดี (เช่น
/.well-known/agent.json) อธิบายความสามารถ ทักษะ URL ปลายทาง และข้อกำหนดการตรวจสอบสิทธิ์ของเอเจนต์ มันทำหน้าที่เป็น “เรซูเม่” ที่เครื่องอ่านได้ของเอเจนต์ ช่วยให้เอเจนต์อื่นๆ ตัดสินใจว่าจะทำงานร่วมกับมันหรือไม่ - A2A Server: เอเจนต์ที่เปิดเผยปลายทาง HTTP โดยใช้โปรโตคอล A2A นี่คือ “เอเจนต์ระยะไกล” ใน A2A ซึ่งรับคำขอจากเอเจนต์ไคลเอนต์และจัดการงาน เซิร์ฟเวอร์โฆษณาความสามารถของตนผ่าน Agent Cards
- A2A Client: แอปหรือระบบ AI ที่ใช้บริการ A2A ไคลเอนต์สร้างงานและแจกจ่ายไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่เหมาะสมตามความสามารถและทักษะของพวกเขา นี่คือ “เอเจนต์ไคลเอนต์” ใน A2A ซึ่งประสานงานเวิร์กโฟลว์กับเซิร์ฟเวอร์เฉพาะทาง
- Task: หน่วยงานกลางของการทำงานใน A2A แต่ละงานมี ID ที่ไม่ซ้ำกันและดำเนินไปตามสถานะที่กำหนดไว้ (เช่น
submitted,working,completed) งานทำหน้าที่เป็นคอนเทนเนอร์สำหรับงานที่ได้รับการร้องขอและดำเนินการ - Message: การแลกเปลี่ยนการสื่อสารระหว่างไคลเอนต์และเอเจนต์ ข้อความจะถูกแลกเปลี่ยนภายในบริบทของงานและมี Parts ที่ส่งมอบเนื้อหา
- Part: หน่วยเนื้อหาพื้นฐานภายใน Message หรือ Artifact Parts สามารถเป็น:
TextPart: สำหรับข้อความธรรมดาหรือเนื้อหาที่จัดรูปแบบFilePart: สำหรับข้อมูลไบนารี (พร้อมไบต์แบบอินไลน์หรือการอ้างอิง URI)DataPart: สำหรับข้อมูล JSON ที่มีโครงสร้าง (เช่น แบบฟอร์ม)
- Artifact: เอาต์พุตที่สร้างโดยเอเจนต์ในระหว่างงาน Artifacts ยังมี Parts และแสดงถึงสิ่งที่ส่งมอบสุดท้ายจากเซิร์ฟเวอร์กลับไปยังไคลเอนต์
แนวคิดของ Opaque Agents: การปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาและการรับประกันความปลอดภัย
คำว่า “ทึบแสง” ในบริบทของ A2A หมายความว่าเอเจนต์สามารถทำงานร่วมกันในงานได้โดยไม่ต้องเปิดเผยตรรกะภายในของตน ซึ่งหมายความว่า:
- เอเจนต์จำเป็นต้องเปิดเผยเฉพาะสิ่งที่สามารถทำได้ ไม่ใช่วิธีที่ทำ
- อัลกอริทึมหรือข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์สามารถเก็บเป็นส่วนตัวได้
- เอเจนต์สามารถสลับกับการใช้งานทางเลือกได้ตราบเท่าที่พวกเขาสนับสนุนความสามารถเดียวกัน
- องค์กรสามารถรวมเอเจนต์ของบุคคลที่สามได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องความปลอดภัย
แนวทางของ A2A ลดความซับซ้อนในการพัฒนาซับซ้อนระบบหลายเอเจนต์ในขณะที่ยังคงรักษาระดับความปลอดภัยสูงและปกป้องความลับทางการค้า
ขั้นตอนการโต้ตอบ A2A ทั่วไป: คู่มือทีละขั้นตอน
เมื่อเอเจนต์สื่อสารผ่าน A2A พวกเขาจะทำตามลำดับที่มีโครงสร้าง:
- Discovery Phase: ลองนึกภาพผู้ใช้ถามเอเจนต์ AI หลักของพวกเขาว่า “คุณช่วยฉันวางแผนการเดินทางเพื่อธุรกิจไปโตเกียวเดือนหน้าได้ไหม” AI ตระหนักถึงความจำเป็นในการค้นหาเอเจนต์เฉพาะทางสำหรับเที่ยวบิน โรงแรม และกิจกรรมในท้องถิ่น เอเจนต์ไคลเอนต์ระบุเอเจนต์ระยะไกลที่สามารถช่วยในแต่ละงานและดึง Agent Cards ของพวกเขาเพื่อประเมินความเหมาะสม
- Task Initiation: เมื่อทีมรวมตัวกันแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะมอบหมายงาน เอเจนต์ไคลเอนต์อาจบอกกับเอเจนต์จองการเดินทางว่า “ค้นหาเที่ยวบินไปโตเกียวตั้งแต่วันที่ 15 พฤษภาคมถึงวันที่ 20” ไคลเอนต์ส่งคำขอไปยังปลายทางของเซิร์ฟเวอร์ (โดยทั่วไปคือ POST ไปที่
/tasks) สร้างงานใหม่ด้วย ID ที่ไม่ซ้ำกัน ซึ่งรวมถึงข้อความเริ่มต้นที่ระบุว่าไคลเอนต์ต้องการให้เซิร์ฟเวอร์ทำอะไร - Processing: เอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญด้านการจอง (เซิร์ฟเวอร์/เอเจนต์ระยะไกล) เริ่มค้นหาเที่ยวบินที่มีอยู่ซึ่งตรงตามเกณฑ์ มันอาจจะ:
- ทำงานให้เสร็จทันทีและส่งคืนสิ่งประดิษฐ์: “นี่คือเที่ยวบินที่มีอยู่”
- ขอข้อมูลเพิ่มเติม (ตั้งค่าสถานะเป็น
input-required): “คุณต้องการสายการบินใดโดยเฉพาะหรือไม่” - เริ่มทำงานในงานที่ใช้เวลานาน (ตั้งค่าสถานะเป็น
working): “ฉันกำลังเปรียบเทียบราคาเพื่อหาข้อเสนอที่ดีที่สุดสำหรับคุณ”
- Multi-Turn Conversations: หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม ไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์จะแลกเปลี่ยนข้อความเพิ่มเติม เซิร์ฟเวอร์อาจถามคำถามที่ต้องระบุ (“การเชื่อมต่อโอเคไหม”) และไคลเอนต์ตอบ (“ไม่ เฉพาะเที่ยวบินตรงเท่านั้น”) ทั้งหมดนี้อยู่ในบริบทของ ID งานเดียวกัน
- Status Updates: สำหรับงานที่ใช้เวลาในการทำให้เสร็จสมบูรณ์ A2A รองรับกลไกการแจ้งเตือนหลายอย่าง:
- Polling: ไคลเอนต์ตรวจสอบสถานะงานเป็นระยะ
- Server-Sent Events (SSE): เซิร์ฟเวอร์สตรีมการอัปเดตแบบเรียลไทม์หากไคลเอนต์สมัครรับข้อมูล
- Push notifications: เซิร์ฟเวอร์สามารถ POST การอัปเดตไปยัง URL เรียกกลับได้หากมีให้
- Task Completion: เมื่อเสร็จสิ้น เซิร์ฟเวอร์จะทำเครื่องหมายงานเป็น
completedและส่งคืนสิ่งประดิษฐ์ที่มีผลลัพธ์ หรืออีกทางหนึ่ง มันอาจทำเครื่องหมายงานเป็นfailedหากพบปัญหา หรือcanceledหากงานถูกยกเลิก
ตลอดกระบวนการนี้ เอเจนต์หลักอาจทำงานร่วมกับเอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ พร้อมกัน: ผู้เชี่ยวชาญด้านโรงแรม ปรมาจารย์ด้านการขนส่งในท้องถิ่น ผู้บงการกิจกรรมหลัก เอเจนต์หลักจะสร้างแผนการเดินทางโดยการรวมผลลัพธ์ทั้งหมดเหล่านี้เป็นแผนการเดินทางที่ครอบคลุม จากนั้นนำเสนอต่อผู้ใช้
โดยสรุป A2A ช่วยให้เอเจนต์หลายรายมีส่วนร่วมและทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน โดยเอเจนต์ไคลเอนต์รวบรวมผลลัพธ์ที่เหนือกว่าผลรวมของส่วนประกอบ
A2A vs. MCP: ความร่วมมือที่เป็นประโยชน์ร่วมกันสำหรับการบูรณาการ AI
ในขณะที่ A2A และ MCP อาจดูเหมือนแข่งขันกันในพื้นที่เดียวกัน พวกเขาได้รับการออกแบบมาให้ทำงานร่วมกัน พวกเขาจัดการกับแง่มุมที่แตกต่างกันแต่เสริมกันของการบูรณาการ AI:
- MCP เชื่อมต่อ LLMs (หรือเอเจนต์) กับเครื่องมือและแหล่งข้อมูล (การบูรณาการแนวตั้ง)
- A2A เชื่อมต่อเอเจนต์กับเอเจนต์อื่นๆ (การบูรณาการแนวนอน)
Google ได้วางตำแหน่ง A2A เป็นส่วนเสริมของ MCP อย่างตั้งใจ ปรัชญาการออกแบบนี้เห็นได้ชัดเจนในการเปิดตัว Vertex AI agent builder พร้อมการสนับสนุน MCP ในตัวควบคู่ไปกับ A2A
เพื่อแสดงให้เห็นถึงจุดนี้ ลองพิจารณาเปรียบเทียบนี้: ถ้า MCP ช่วยให้เอเจนต์ใช้เครื่องมือได้ A2A คือการสนทนาของพวกเขาในขณะที่พวกเขาทำงาน MCP จัดหาความสามารถให้กับเอเจนต์แต่ละราย ในขณะที่ A2A ช่วยให้พวกเขาประสานงานความสามารถเหล่านั้นเป็นทีม
ในการตั้งค่าที่ครอบคลุม เอเจนต์อาจใช้ MCP เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล จากนั้นใช้ A2A เพื่อส่งข้อมูลนั้นไปยังเอเจนต์อื่นเพื่อทำการวิเคราะห์ โปรโตคอลทั้งสองสามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้างโซลูชันที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นสำหรับงานที่ซับซ้อน ในขณะที่ลดความซับซ้อนของความท้าทายในการพัฒนาที่มีอยู่ตั้งแต่ LLMs กลายเป็นกระแสหลัก
มาตรฐานความปลอดภัย A2A: รับประกันการปกป้องระดับองค์กร
A2A ได้รับการพัฒนาโดยคำนึงถึงความปลอดภัยระดับองค์กรเป็นสำคัญ นอกเหนือจากการใช้เอเจนต์ทึบแสงโดยเฉพาะแล้ว Agent Card แต่ละรายการยังระบุวิธีการตรวจสอบสิทธิ์ที่จำเป็น (API keys, OAuth ฯลฯ) และการสื่อสารทั้งหมดได้รับการออกแบบมาให้เกิดขึ้นผ่าน HTTPS สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถกำหนดนโยบายที่ควบคุมว่าเอเจนต์ใดสามารถสื่อสารกันได้และข้อมูลใดที่พวกเขาสามารถแบ่งปันได้
เช่นเดียวกับข้อกำหนด MCP สำหรับการอนุญาต A2A ใช้ประโยชน์จากมาตรฐานความปลอดภัยเว็บที่มีอยู่ แทนที่จะสร้างรูปแบบใหม่ ทำให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้ในทันทีกับระบบระบุตัวตนปัจจุบัน เนื่องจากการโต้ตอบทั้งหมดเกิดขึ้นผ่านปลายทางที่กำหนดไว้อย่างดี การสังเกตจึงกลายเป็นเรื่องตรงไปตรงมา ทำให้องค์กรสามารถรวมเครื่องมือตรวจสอบที่ต้องการและรับเส้นทางการตรวจสอบแบบรวมได้
ระบบนิเวศ A2A และการนำไปใช้: ชุมชนที่เติบโตขึ้นของการสนับสนุน
โปรโตคอล A2A ได้เปิดตัวด้วยการสนับสนุนที่สำคัญจากพันธมิตรด้านเทคโนโลยีมากกว่า 50 ราย ซึ่งหลายรายที่สนับสนุนอยู่แล้วหรือตั้งใจที่จะสนับสนุน A2A ด้วยเอเจนต์ของตนเอง Google ได้รวม A2A เข้ากับแพลตฟอร์ม Vertex AI และ ADK ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นที่ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่อยู่ในระบบนิเวศ Google Cloud อยู่แล้ว
องค์กรที่กำลังพิจารณาการใช้งาน A2A ควรพิจารณาสิ่งต่อไปนี้:
- Reduced Integration Cost: แทนที่จะสร้างโค้ดที่กำหนดเองสำหรับการจับคู่เอเจนต์แต่ละครั้ง นักพัฒนาสามารถใช้งาน A2A ได้ทั่วสากล ลดต้นทุนการบูรณาการ
- Relatively Recent Release: A2A ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเปิดตัวในวงกว้าง ซึ่งหมายความว่ายังไม่ได้ผ่านการทดสอบในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างกว้างขวางที่จำเป็นในการเปิดเผยข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในวงกว้าง
- Futureproofing: ในฐานะที่เป็นโปรโตคอลเปิด A2A ช่วยให้เอเจนต์ใหม่และเก่าสามารถรวมเข้ากับระบบนิเวศโดยไม่ต้องใช้ความพยายามเพิ่มเติม
- Agent Limitations: ในขณะที่ A2A แสดงถึงก้าวสำคัญสำหรับ AI ที่เป็นอิสระอย่างแท้จริง มันยังคงมุ่งเน้นไปที่งานและไม่ได้ทำงานอย่างอิสระอย่างเต็มที่
- Vendor Agnosticism: A2A ไม่ได้ล็อคองค์กรไว้ในโมเดล เฟรมเวิร์ก หรือผู้จำหน่ายเฉพาะใดๆ ทำให้พวกเขาสามารถผสมผสานและจับคู่ในภูมิทัศน์ AI ทั้งหมดได้
อนาคตของโปรโตคอล Agent2Agent: วิสัยทัศน์สำหรับการทำงานร่วมกันของ AI ที่ราบรื่น
เมื่อมองไปข้างหน้า A2A คาดว่าจะได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติม ตามที่ระบุไว้ในแผนงานของโปรโตคอล การปรับปรุงที่วางแผนไว้ ได้แก่:
- โครงการอนุญาตอย่างเป็นทางการและข้อมูลประจำตัวเสริมโดยตรงภายใน Agent Cards
- การเจรจา UX แบบไดนามิกภายในงานที่กำลังดำเนินอยู่ (เช่น การเพิ่มเสียง/วิดีโอในช่วงกลางของการสนทนา)
- ประสิทธิภาพการสตรีมที่ได้รับการปรับปรุงและกลไกการแจ้งเตือนแบบพุช
ความเป็นไปได้ระยะยาวที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือ A2A จะกลายเป็นสิ่งที่ HTTP เป็นสำหรับการสื่อสารเว็บ: ตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการระเบิดของนวัตกรรม เมื่อการนำไปใช้เพิ่มขึ้น เราอาจเห็น “ทีม” ของเอเจนต์ที่บรรจุไว้ล่วงหน้าซึ่งมีความเชี่ยวชาญสำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ และในที่สุด เครือข่ายทั่วโลกที่ราบรื่นของเอเจนต์ AI ที่ไคลเอนต์สามารถใช้ประโยชน์ได้
สำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่สำรวจการใช้งาน AI ตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมในการเรียนรู้และสร้างด้วย A2A ร่วมกัน A2A และ MCP เป็นตัวแทนของการเริ่มต้นของแนวทางที่ได้มาตรฐาน ปลอดภัย และพร้อมสำหรับองค์กรมากขึ้นสำหรับ AI