Mở Khóa Hợp Tác AI: Giao Thức Agent2Agent (A2A)

Thế giới Trí tuệ Nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, với các AI Agent ngày càng tinh vi và có năng lực hơn. Khi các Agent này trở nên phổ biến hơn, nhu cầu về giao tiếp và cộng tác liền mạch giữa chúng trở nên tối quan trọng. Hãy cùng khám phá giao thức Agent2Agent (A2A), một giải pháp sáng tạo của Google được thiết kế để thúc đẩy khả năng tương tác và làm việc nhóm giữa các AI Agent.

A2A, về cốt lõi, là một khuôn khổ cho phép các AI Agent giao tiếp và cộng tác hiệu quả, bất kể kiến trúc cơ bản hoặc nhà cung cấp đứng sau chúng. Nó đóng vai trò như một trình dịch phổ quát, thu hẹp khoảng cách giữa các hệ thống AI khác nhau và tạo điều kiện tương tác liền mạch. Hãy coi nó như một ngôn ngữ chung cho phép các AI Agent làm việc cùng nhau một cách hài hòa, mở ra những khả năng mới cho việc giải quyết vấn đề và tự động hóa phức tạp.

Nguồn gốc của A2A: Giải quyết các thách thức của tích hợp AI

Để đánh giá đầy đủ tầm quan trọng của A2A, điều cần thiết là phải hiểu bối cảnh dẫn đến sự ra đời của nó. Sự trỗi dậy của các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ như GPT-3.5 đánh dấu một bước ngoặt trong việc áp dụng AI, khi các nhà phát triển tìm kiếm những cách để mở rộng khả năng của chúng vượt ra ngoài các giao diện trò chuyện đơn giản.

Một giải pháp ban đầu là gọi hàm, cho phép các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) kết nối với các API bên ngoài trên cơ sở một đối một. Tuy nhiên, cách tiếp cận này nhanh chóng dẫn đến một hệ sinh thái rời rạc, nơi các nhà cung cấp và nhà triển khai AI khác nhau áp dụng các phương pháp tích hợp khác nhau, dẫn đến khả năng tương tác hạn chế.

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic nổi lên như một giải pháp tiềm năng cho “bài toán NxM”, trong đó số lượng Agent/hệ thống AI (N) được nhân với số lượng công cụ/nguồn dữ liệu (M). MCP nhằm mục đích chuẩn hóa ngữ cảnh và đơn giản hóa việc tích hợp, nhưng Google nhận ra sự cần thiết của một giao thức cho phép các Agent giao tiếp trực tiếp với nhau.

Đây là nơi A2A xuất hiện. Giống như MCP, A2A thống nhất cách các AI Agent tương tác, nhưng thay vì tập trung vào việc kết nối Agent với các công cụ và dữ liệu, nó tập trung vào việc kết nối Agent với các Agent khác. Đây là một bước quan trọng hướng tới việc xây dựng các hệ thống AI thực sự hợp tác.

Khám phá bản chất của A2A: Một ngôn ngữ phổ quát cho AI Agent

A2A là một giao thức mở cho phép các AI Agent giao tiếp với nhau, bất kể nguồn gốc hoặc thiết kế của chúng. Nó hoạt động như một trình dịch, hiểu và diễn giải các ngôn ngữ và khuôn khổ khác nhau, chẳng hạn như LangChain, AutoGen và LlamaIndex.

Được ra mắt vào tháng 4 năm 2025, A2A được phát triển với sự hợp tác của hơn 50 đối tác công nghệ, bao gồm các gã khổng lồ trong ngành như Atlassian, Salesforce, SAP và MongoDB. Cách tiếp cận hợp tác này đảm bảo rằng A2A không chỉ là một sáng kiến của Google mà là một nỗ lực rộng lớn hơn của ngành hướng tới tiêu chuẩn hóa.

Về cốt lõi, A2A coi mỗi AI Agent là một dịch vụ được kết nối mạng với một giao diện tiêu chuẩn. Điều này tương tự như cách trình duyệt web và máy chủ giao tiếp bằng HTTP, nhưng thay vì các trang web, nó dành cho các AI Agent. Giống như MCP giải quyết bài toán NxM, A2A đơn giản hóa quá trình kết nối các Agent khác nhau mà không yêu cầu mã tùy chỉnh cho mỗi cặp.

Giải mã các khả năng cốt lõi của A2A: Cho phép hợp tác liền mạch

A2A được xây dựng dựa trên bốn khả năng chính giúp sự hợp tác của Agent trở thành hiện thực. Để hiểu những khả năng này, điều quan trọng là phải xác định một vài thuật ngữ chính:

• Client agent/A2A client: Ứng dụng hoặc Agent sử dụng các dịch vụ A2A. Đây là Agent “chính” khởi tạo các tác vụ và giao tiếp với các Agent khác.
• Remote agent/A2A server: Một Agent hiển thị một điểm cuối HTTP bằng giao thức A2A. Đây là những Agent bổ sung xử lý việc hoàn thành tác vụ.

Với những định nghĩa này, hãy khám phá bốn khả năng cốt lõi của A2A:

1. Khám phá Khả năng: Khả năng này trả lời câu hỏi, “Bạn có thể làm gì?” Nó cho phép các Agent quảng cáo khả năng của họ thông qua “Agent Cards”, là các tệp JSON cung cấp một hồ sơ có thể đọc được bằng máy về các kỹ năng và dịch vụ của Agent. Điều này giúp các Agent Client xác định Agent Remote tốt nhất cho một tác vụ cụ thể.
2. Quản lý Tác vụ: Khả năng này giải quyết câu hỏi, “Mọi người có làm việc cùng nhau không và trạng thái của bạn là gì?” Nó đảm bảo rằng giao tiếp giữa Client và Agent Remote tập trung vào việc hoàn thành tác vụ, với một đối tượng và vòng đời tác vụ cụ thể. Đối với các tác vụ chạy dài, các Agent có thể giao tiếp để luôn đồng bộ.
3. Hợp tác: Khả năng này tập trung vào câu hỏi, “Ngữ cảnh, trả lời, đầu ra tác vụ (hiện vật) hoặc hướng dẫn của người dùng là gì?” Nó cho phép các Agent gửi tin nhắn qua lại, tạo ra một luồng hội thoại.
4. Thương lượng Trải nghiệm Người dùng: Khả năng này giải quyết câu hỏi, “Tôi nên hiển thị nội dung cho người dùng như thế nào?” Mỗi tin nhắn chứa “các phần” với các loại nội dung cụ thể, cho phép các Agent thương lượng định dạng chính xác và hiểu các khả năng UI như iframe, video và biểu mẫu web. Các Agent điều chỉnh cách họ trình bày thông tin dựa trên những gì Agent (Client) nhận có thể xử lý.

Làm sáng tỏ hoạt động bên trong của A2A: Mô hình Client-Server để giao tiếp AI

A2A hoạt động trên mô hình Client-Server, nơi các Agent giao tiếp qua các giao thức web tiêu chuẩn như HTTP bằng cách sử dụng các tin nhắn JSON có cấu trúc. Cách tiếp cận này đảm bảo khả năng tương thích với cơ sở hạ tầng hiện có đồng thời tiêu chuẩn hóa giao tiếp Agent.

Để hiểu cách A2A đạt được mục tiêu của mình, hãy chia nhỏ các thành phần cốt lõi của giao thức và khám phá khái niệm về các Agent “mờ đục”.

Các thành phần cốt lõi của A2A: Các khối xây dựng để hợp tác AI

• Agent Card: Tệp JSON này, thường được lưu trữ tại một URL nổi tiếng (ví dụ: /.well-known/agent.json), mô tả các khả năng, kỹ năng, URL điểm cuối và yêu cầu xác thực của Agent. Nó đóng vai trò là “sơ yếu lý lịch” có thể đọc được bằng máy của Agent, giúp các Agent khác xác định xem có nên tương tác với nó hay không.
• A2A Server: Một Agent hiển thị các điểm cuối HTTP bằng giao thức A2A. Đây là “Agent Remote” trong A2A, nhận các yêu cầu từ Agent Client và xử lý các tác vụ. Máy chủ quảng cáo khả năng của chúng thông qua Agent Cards.
• A2A Client: Ứng dụng hoặc hệ thống AI sử dụng các dịch vụ A2A. Client xây dựng các tác vụ và phân phối chúng cho các máy chủ thích hợp dựa trên khả năng và kỹ năng của chúng. Đây là “Agent Client” trong A2A, điều phối các quy trình làm việc với các máy chủ chuyên dụng.
• Task: Đơn vị công việc trung tâm trong A2A. Mỗi tác vụ có một ID duy nhất và tiến triển qua các trạng thái được xác định (ví dụ: submitted, working, completed). Các tác vụ đóng vai trò là vùng chứa cho công việc đang được yêu cầu và thực hiện.
• Message: Một trao đổi giao tiếp giữa Client và Agent. Các tin nhắn được trao đổi trong ngữ cảnh của một tác vụ và chứa các Phần cung cấp nội dung.
• Part: Đơn vị nội dung cơ bản trong một Tin nhắn hoặc Hiện vật. Các phần có thể là:
  • TextPart: Dành cho văn bản thuần túy hoặc nội dung được định dạng
  • FilePart: Dành cho dữ liệu nhị phân (với các byte nội tuyến hoặc tham chiếu URI)
  • DataPart: Dành cho dữ liệu JSON có cấu trúc (như biểu mẫu)
• Artifact: Đầu ra do Agent tạo ra trong một tác vụ. Các hiện vật cũng chứa các Phần và đại diện cho sản phẩm cuối cùng từ máy chủ trở lại Client.

Khái niệm về các Agent mờ đục: Bảo vệ Tài sản Trí tuệ và Đảm bảo An ninh

Thuật ngữ “mờ đục” trong ngữ cảnh của A2A có nghĩa là các Agent có thể cộng tác trong các tác vụ mà không tiết lộ logic bên trong của chúng. Điều này có nghĩa là:

• Một Agent chỉ cần hiển thị những tác vụ mà nó có thể thực hiện, không phải cách nó thực hiện chúng.
• Các thuật toán hoặc dữ liệu độc quyền có thể được giữ riêng tư.
• Các Agent có thể được thay thế bằng các triển khai thay thế miễn là chúng hỗ trợ các khả năng tương tự.
• Các tổ chức có thể tích hợp các Agent của bên thứ ba mà không lo ngại về an ninh.

Cách tiếp cận của A2A đơn giản hóa việc phát triển các hệ thống đa Agent phức tạp đồng thời duy trì các tiêu chuẩn an ninh cao và bảo vệ bí mật thương mại.

Một luồng tương tác A2A điển hình: Hướng dẫn từng bước

Khi các Agent giao tiếp qua A2A, chúng tuân theo một chuỗi có cấu trúc:

1. Giai đoạn Khám phá: Hãy tưởng tượng một người dùng hỏi Agent AI chính của họ, “Bạn có thể giúp tôi lên kế hoạch cho một chuyến công tác đến Tokyo vào tháng tới không?” AI nhận ra sự cần thiết phải tìm các Agent chuyên dụng cho các chuyến bay, khách sạn và các hoạt động địa phương. Agent Client xác định các Agent Remote có thể hỗ trợ từng tác vụ và truy xuất Agent Cards của chúng để đánh giá sự phù hợp của chúng.
2. Khởi tạo Tác vụ: Với nhóm đã được tập hợp, đã đến lúc giao việc. Agent Client có thể nói với Agent đặt vé du lịch, “Tìm các chuyến bay đến Tokyo từ ngày 15 đến ngày 20 tháng 5.” Client gửi một yêu cầu đến điểm cuối của máy chủ (thường là POST đến /tasks), tạo một tác vụ mới với một ID duy nhất. Điều này bao gồm tin nhắn ban đầu nêu chi tiết những gì Client muốn máy chủ làm.
3. Xử lý: Agent chuyên gia đặt phòng (máy chủ/Agent Remote) bắt đầu tìm kiếm các chuyến bay có sẵn đáp ứng các tiêu chí. Nó có thể:
   • Hoàn thành tác vụ ngay lập tức và trả lại một hiện vật: “Đây là các chuyến bay có sẵn.”
   • Yêu cầu thêm thông tin (đặt trạng thái thành input-required): “Bạn có thích một hãng hàng không cụ thể không?”
   • Bắt đầu làm việc trên một tác vụ chạy dài (đặt trạng thái thành working): “Tôi đang so sánh giá để tìm cho bạn ưu đãi tốt nhất.”
4. Các cuộc hội thoại nhiều lượt: Nếu cần thêm thông tin, Client và máy chủ sẽ trao đổi thêm tin nhắn. Máy chủ có thể đặt các câu hỏi làm rõ (“Có chấp nhận các kết nối không?”), và Client trả lời (“Không, chỉ các chuyến bay thẳng.”), tất cả trong ngữ cảnh của cùng một ID tác vụ.
5. Cập nhật Trạng thái: Đối với các tác vụ mất thời gian hoàn thành, A2A hỗ trợ một số cơ chế thông báo:
   • Polling: Client định kỳ kiểm tra trạng thái tác vụ.
   • Server-Sent Events (SSE): Máy chủ truyền các bản cập nhật theo thời gian thực nếu Client đã đăng ký.
   • Push notifications: Máy chủ có thể POST các bản cập nhật đến một URL gọi lại nếu được cung cấp.
6. Hoàn thành Tác vụ: Khi hoàn thành, máy chủ đánh dấu tác vụ là completed và trả lại một hiện vật chứa kết quả. Ngoài ra, nó có thể đánh dấu tác vụ là failed nếu nó gặp phải vấn đề hoặc canceled nếu tác vụ bị chấm dứt.

Trong suốt quá trình này, Agent chính có thể đồng thời làm việc với các Agent chuyên gia khác: một chuyên gia khách sạn, một bậc thầy về giao thông địa phương, một bộ óc hoạt động. Agent chính sẽ tạo một hành trình bằng cách kết hợp tất cả những kết quả này thành một kế hoạch du lịch toàn diện, sau đó trình bày nó cho người dùng.

Về bản chất, A2A cho phép nhiều Agent đóng góp và cộng tác hướng tới một mục tiêu chung, với một Agent Client tập hợp một kết quả vượt xa tổng các phần của nó.

A2A so với MCP: Một quan hệ đối tác hiệp đồng để tích hợp AI

Mặc dù A2A và MCP có vẻ cạnh tranh cho cùng một không gian, nhưng chúng được thiết kế để hoạt động song song. Chúng giải quyết các khía cạnh riêng biệt nhưng bổ sung cho nhau của tích hợp AI:

• MCP kết nối LLM (hoặc Agent) với các công cụ và nguồn dữ liệu (tích hợp dọc).
• A2A kết nối Agent với các Agent khác (tích hợp ngang).

Google đã cố tình định vị A2A là bổ sung cho MCP. Triết lý thiết kế này được thể hiện rõ trong việc ra mắt trình tạo Agent Vertex AI của họ với hỗ trợ MCP tích hợp cùng với A2A.

Để minh họa điểm này, hãy xem xét phép loại suy sau: Nếu MCP cho phép các Agent sử dụng các công cụ, thì A2A là cuộc trò chuyện của họ trong khi họ làm việc. MCP trang bị cho các Agent riêng lẻ các khả năng, trong khi A2A giúp họ điều phối những khả năng đó như một nhóm.

Trong một thiết lập toàn diện, một Agent có thể sử dụng MCP để truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu và sau đó sử dụng A2A để chuyển thông tin đó cho một Agent khác để phân tích. Hai giao thức có thể làm việc cùng nhau để tạo ra các giải pháp hoàn chỉnh hơn cho các tác vụ phức tạp, đồng thời đơn giản hóa các thách thức phát triển đã tồn tại kể từ khi LLM trở nên phổ biến.

Các tiêu chuẩn an ninh A2A: Đảm bảo bảo vệ cấp doanh nghiệp

A2A được phát triển với an ninh doanh nghiệp là một mối quan tâm hàng đầu. Ngoài việc sử dụng độc quyền các Agent mờ đục, mỗi Agent Card chỉ định phương pháp xác thực bắt buộc (khóa API, OAuth, v.v.) và tất cả các giao tiếp được thiết kế để diễn ra qua HTTPS. Điều này cho phép các tổ chức thiết lập các chính sách chi phối những Agent nào có thể giao tiếp với nhau và những dữ liệu nào họ có thể chia sẻ.

Tương tự như đặc tả MCP cho ủy quyền, A2A tận dụng các tiêu chuẩn an ninh web hiện có thay vì tạo ra các phương thức mới, đảm bảo khả năng tương thích ngay lập tức với các hệ thống nhận dạng hiện tại. Vì tất cả các tương tác diễn ra thông qua các điểm cuối được xác định rõ ràng, khả năng quan sát trở nên đơn giản, cho phép các tổ chức tích hợp các công cụ giám sát ưa thích của họ và có được một dấu vết kiểm toán thống nhất.

Hệ sinh thái và áp dụng A2A: Một cộng đồng hỗ trợ đang phát triển

Giao thức A2A đã được ra mắt với sự hỗ trợ đáng kể từ hơn 50 đối tác công nghệ, nhiều người trong số họ hiện đang hỗ trợ hoặc dự định hỗ trợ A2A với các Agent của riêng họ. Google đã tích hợp A2A vào nền tảng Vertex AI và ADK của mình, cung cấp một điểm vào đơn giản hóa cho các nhà phát triển đã ở trong hệ sinh thái Google Cloud.

Các tổ chức xem xét việc triển khai A2A nên xem xét những điều sau:

1. Giảm Chi phí Tích hợp: Thay vì xây dựng mã tùy chỉnh cho mỗi cặp Agent, các nhà phát triển có thể triển khai A2A trên toàn cầu, giảm chi phí tích hợp.
2. Phát hành Tương đối Gần đây: A2A vẫn đang trong giai đoạn đầu phát hành rộng rãi, có nghĩa là nó vẫn chưa trải qua quá trình thử nghiệm thực tế sâu rộng cần thiết để khám phá những thiếu sót tiềm ẩn ở quy mô lớn.
3. Chống Lỗi Thời: Là một giao thức mở, A2A cho phép các Agent mới và cũ tích hợp vào hệ sinh thái của nó mà không yêu cầu nỗ lực bổ sung.
4. Hạn chế của Agent: Mặc dù A2A đại diện cho một bước tiến đáng kể đối với AI thực sự tự trị, nhưng nó vẫn hướng đến tác vụ và không hoạt động hoàn toàn độc lập.
5. Tính Linh hoạt của Nhà cung cấp: A2A không khóa các tổ chức vào bất kỳ mô hình, khuôn khổ hoặc nhà cung cấp cụ thể nào, cho phép họ kết hợp và đối sánh trên toàn bộ bối cảnh AI.

Tương lai của giao thức Agent2Agent: Một tầm nhìn cho sự hợp tác AI liền mạch

Nhìn về phía trước, A2A dự kiến sẽ trải qua những cải tiến hơn nữa, như được nêu trong lộ trình của giao thức. Các cải tiến được lên kế hoạch bao gồm:

• Các lược đồ ủy quyền chính thức và thông tin xác thực tùy chọn trực tiếp trong Agent Cards.
• Thương lượng UX động trong các tác vụ đang diễn ra (chẳng hạn như thêm âm thanh/video giữa cuộc trò chuyện).
• Cải thiện hiệu suất phát trực tuyến và cơ chế thông báo đẩy.

Có lẽ khả năng thú vị nhất trong dài hạn là A2A sẽ trở thành đối với việc phát triển Agent những gì HTTP đã từng là đối với giao tiếp web: một chất xúc tác cho một vụ nổ đổi mới. Khi việc áp dụng tăng lên, chúng ta có thể thấy các “nhóm” Agent được đóng gói sẵn chuyên về các ngành cụ thể, và cuối cùng, một mạng lưới toàn cầu liền mạch của các Agent AI mà Client có thể tận dụng.

Đối với các nhà phát triển và tổ chức khám phá việc triển khai AI, bây giờ là thời điểm lý tưởng để học hỏi và xây dựng với A2A. Cùng nhau, A2A và MCP đại diện cho sự khởi đầu của một cách tiếp cận tiêu chuẩn hóa, an toàn và sẵn sàng cho doanh nghiệp hơn đối với AI.