在探索人工智能（AI）Agent的全部潜力时，在动态、多Agent生态系统中无缝协作的能力成为关键因素。打破隔离数据系统和应用程序的壁垒对于培养AI Agent可以有效交互和相互学习的环境至关重要。无论Agent的来源或底层框架如何，实现Agent之间的互操作性有望显著提高自主性、提高生产力并降低与维护复杂AI系统相关的长期成本。
Google对这一需求的回应是推出Agent2Agent (A2A)，这是一种开放协议，旨在促进跨不同企业平台的AI Agent之间的通信、信息共享和协作操作。作为Anthropic的Model Context Protocol (MCP)的补充，A2A借鉴了Google在构建大规模Agent系统方面的丰富经验，以应对在企业环境中部署多Agent系统时遇到的特定挑战。这种创新协议使开发人员能够创建可以与任何符合A2A标准的Agent无缝连接的系统，从而为企业提供Agent管理的标准化方法，并释放协作AI的巨大潜力。
A2A的技术基础
A2A建立了一个强大的框架，用于在启动任务的客户端Agent和执行这些任务的远程Agent之间实现任务通信。A2A的核心功能包括：
- 能力发现： 通过在基于JSON的“Agent卡片”中发布功能，促进寻找合适的Agent进行协作。
- 任务管理： 建立一个以任务对象为中心的协作环境，支持即时和长期运行的任务，输出被称为“Artifacts”。
- 协作通信： 使Agent能够交换上下文信息、响应、Artifacts和用户指令。
- 体验协商： 通过由多个“parts”组成的消息来适应不同的用户界面功能，每个“parts”都支持各种内容类型。
MCP和A2A之间的相互作用对于理解它们的不同角色至关重要：MCP侧重于通过结构化的输入/输出将Agent连接到工具和资源，而A2A则专注于实现Agent之间的动态、多模式通信，而无需共享内存、资源或工具。
A2A协议的深入研究
A2A协议实现了一个定义明确的机制，用于实现Agent之间的无缝协作。每个Agent的功能都通过Agent卡片进行宣传，通常位于/.well-known/agent.json，允许客户端Agent发现合适的协作者。A2A Server充当协议的Agent端实现，负责接收和执行任务请求。相反，A2A Client代表启动任务请求的应用程序或Agent，通过诸如tasks/send之类的接口提交任务。
每个Task都被分配一个唯一的ID，并经历各种状态，包括submitted、working和completed。在此生命周期中，Agent通过Messages进行交互，这些Messages由多个Parts组成，每个Parts都包含不同类型的内容，例如文本、文件或结构化数据。
Agent在任务执行期间生成的输出被称为Artifacts，也由Parts组成。对于长期运行的任务，服务器可以利用通过Server-Sent Events (SSE)进行的流式传输来向客户端提供实时更新。或者，可以使用推送通知来主动将更新发送到客户端配置的webhook接口。
一个具体的例子：通过A2A简化招聘
为了说明A2A的变革潜力，请考虑招聘软件工程师的过程。通过启用A2A的协作，可以显著简化此过程。在像Agentspace这样的统一界面中，招聘经理可以分配自己的Agent，根据职位描述、位置偏好和所需技能来识别合适的候选人。
然后，该Agent可以与其他专业Agent协作来寻找合格的人员。收到推荐后，招聘经理可以进一步指示其Agent安排面试，从而简化人才筛选过程。面试结束后，可以调用其他Agent进行背景调查，从而完成招聘工作流程。
此示例演示了AI Agent如何利用A2A在系统之间无缝协作，最终简化了雇用合格候选人的过程。
Agent2Agent的优势
Agent2Agent协议为希望利用AI Agent的开发人员和组织提供了几个关键优势：
互操作性： A2A使来自不同供应商并在不同框架上构建的AI Agent能够无缝地通信和协作。这种互操作性对于创建复杂的多Agent系统至关重要。
标准化： A2A提供了一种标准的Agent管理方法，使部署、监控和维护多Agent系统变得更加容易。
可扩展性： A2A旨在具有可扩展性，允许组织构建可以处理复杂任务的大规模Agent系统。
灵活性： A2A是一种灵活的协议，可以适应各种用例。
创新： A2A通过为开发人员提供构建新的和令人兴奋的AI Agent应用程序的平台来促进创新。
将A2A与其他Agent通信协议进行比较
虽然A2A是一种很有前途的AI Agent通信新协议，但它并不是唯一的协议。其他协议，例如Foundation Model Connectivity Protocol (FMCP)，也旨在促进AI Agent之间的通信和协作。
与A2A一样，FMCP也试图标准化AI Agent彼此交互的方式。但是，FMCP主要侧重于将Agent连接到基础模型，而A2A则侧重于启用Agent本身之间的通信。这种重点的差异意味着A2A和FMCP是互补的协议，可以一起用于构建更强大和通用的AI系统。
另一个相关的协议是Model Context Protocol (MCP)，如前所述，它可以补充A2A。MCP侧重于将Agent连接到工具、API和资源，而A2A则启用Agent之间的动态、多模式通信。
AI Agent通信的未来
A2A的开发是AI Agent通信领域向前迈出的重要一步。随着AI Agent变得越来越复杂并在更复杂的应用程序中使用，对标准化通信协议的需求只会增加。A2A有潜力成为广泛采用的标准，使组织能够构建更强大和通用的AI系统。
将来，我们可以期望看到A2A的进一步开发，并向该协议添加新的功能和能力。我们还可以期望看到解决AI Agent通信中特定挑战的新协议的出现。
Agent2Agent的用例
Agent2Agent协议可用于各种应用程序，包括：
客户服务： AI Agent可用于提供客户服务、回答问题、解决问题和提供支持。A2A可以使这些Agent相互协作，以提供更全面和高效的服务。
医疗保健： AI Agent可用于诊断疾病、制定治疗计划和监视患者。A2A可以使这些Agent共享信息并协作进行患者护理。
金融： AI Agent可用于管理投资、检测欺诈和提供财务建议。A2A可以使这些Agent协作以做出更好的决策并管理风险。
制造业： AI Agent可用于控制机器人、优化生产过程和管理库存。A2A可以使这些Agent协调其活动并提高效率。
教育： AI Agent可用于个性化学习、提供反馈和评估学生的进步。A2A可以使这些Agent协作以提供更全面和有效的学习体验。
实施Agent2Agent
要实施Agent2Agent，开发人员需要遵循协议中概述的规范。这包括实施Agent卡片、A2A Server和A2A Client。开发人员可以使用现有的库和工具来简化实施过程。
Google提供了A2A的参考实现，开发人员可以将其用作起点。参考实现包括示例代码和文档，以帮助开发人员入门。
挑战和注意事项
虽然Agent2Agent具有显着的优势，但也需要牢记挑战和注意事项：
安全性： 确保AI Agent之间通信的安全性至关重要。A2A包括安全机制，以防止未经授权的访问和数据泄露。
隐私： 保护用户数据的隐私也很重要。A2A允许开发人员实施隐私控制来保护敏感信息。
可扩展性： 构建可扩展的A2A系统可能具有挑战性。开发人员需要考虑诸如网络带宽、处理能力和存储容量等因素。
复杂性： 实施A2A可能很复杂，尤其是对于大型系统。开发人员需要对AI Agent、通信协议和分布式系统有深入的了解。
治理： 为A2A系统建立明确的治理策略对于确保Agent以负责任和合乎道德的方式使用非常重要。
Agent2Agent对AI格局的影响
Agent2Agent的引入标志着AI Agent技术发展的一个重要里程碑。通过提供用于通信和协作的标准化框架，A2A有潜力开启AI创新的新时代。随着越来越多的开发人员和组织采用A2A，我们可以期望看到新的和令人兴奋的AI Agent应用程序激增，这些应用程序可以解决各种挑战和机遇。
A2A的影响将在各个行业感受到，从医疗保健和金融到制造业和教育。通过使AI Agent能够无缝协作，A2A将使组织能够构建更强大、通用和高效的AI系统，从而推动创新并改善结果。
结论
Google的Agent2Agent协议代表了AI Agent通信领域的重大进步，它提供了一个标准化且可互操作的框架，供Agent协作和共享信息。通过实现Agent之间的无缝通信，A2A有潜力开启AI创新的新时代，使组织能够构建更强大和通用的AI系统，从而应对各种挑战和机遇。随着AI格局的不断发展，A2A有望在塑造AI Agent技术的未来方面发挥关键作用。