人工智能领域正经历着快速的演变，AI agent 有望彻底改变我们与技术的互动方式以及执行复杂任务的方式。为了促进这些 agent 之间的协作和互操作性，Google 推出了 Agent2Agent (A2A) 协议，这是一项具有里程碑意义的举措，旨在实现跨不同生态系统运行的 AI agent 之间的无缝通信和协作。 许多人称这项发展为 ‘Google 版本的 MCP’，它有可能在各个行业释放出新的效率和创新水平，为 AI agent 协同工作以解决复杂问题的未来铺平道路。
理解 A2A 协议：agent 间通信的基础
A2A 协议的核心是一个标准化的框架，无论底层框架或供应商如何，AI agent 都可以通过它进行通信、发现彼此的能力、协商任务以及有效地协作。 这一开源协议解决了 AI 领域的一个关键挑战：构建在不同平台上的 agent 之间缺乏互操作性。 通过为交互提供通用的语言和规则集，A2A 使组织能够利用多个 agent 的集体智能，从而创建以前无法实现的强大解决方案。
A2A 协议以五个核心设计原则为基础，每个原则都在确保其有效性和适应性方面发挥着至关重要的作用：
- 释放 Agent 的能力： A2A 优先考虑自然和非结构化的协作，即使没有共享的内存、工具或上下文信息，也允许 agent 无缝交互。 这种方法培养了一个真正的多 agent 环境，其中 agent 不仅限于 ‘工具’ 状态，还可以利用其独特的能力来为复杂的工作流程做出贡献。
- 建立在已建立的标准之上： 该协议利用现有的行业标准，例如 HTTP、SSE 和 JSON-RPC，从而促进与现有 IT 基础设施的无缝集成，并最大限度地缩短开发人员的学习曲线。 这一战略决策确保 A2A 可以轻松地被组织采用，而无需对其系统进行重大改造。
- 默认安全性： 安全性在 A2A 协议中至关重要，它内置了对企业级身份验证和授权的支持。 该协议遵循 OpenAPI 级别的认证标准，确保敏感数据和交互免受未经授权的访问。
- 支持长时间运行的任务： A2A 旨在处理各种任务，从快速、简单的操作到可能需要数小时甚至数天才能完成的深入研究项目。 该协议在整个过程中提供实时反馈、通知和状态更新，让用户随时了解情况并参与其中。
- 模态独立性： A2A 超越了基于文本的通信的限制，支持各种模态，包括音频和视频。 这种灵活性使 agent 能够以最自然和有效的方式进行交互，而不管交换的数据类型如何。
A2A 协议的关键能力：实现无缝的 Agent 协作
A2A 协议通过一组核心能力使 AI agent 能够进行交互和协作，从而促进复杂任务的无缝执行：
- 能力发现： Agent 利用 JSON 格式的 ‘Agent 卡片’ 来展示其能力，使客户端 agent 能够识别最适合特定任务的 agent。 这种动态发现机制确保任务分配给最合格的 agent，从而优化效率和准确性。
- 任务管理： 客户端 agent 和远程 agent 之间的通信是面向任务的，agent 协同工作以满足最终用户的请求。 由协议定义的 ‘任务’ 对象具有一个生命周期，该生命周期允许立即完成或长时间运行的进程，并在 agent 之间进行持续同步。 任务的输出称为 ‘工件’。
- 协作： Agent 可以交换消息、上下文信息、回复、工件和用户指令，从而培养动态和协作的环境。 这种开放的通信渠道使 agent 能够适应不断变化的环境，并协同工作以实现共同目标。
- 用户体验协商： 消息包含 ‘部件’，表示完整的内容片段，例如生成的图像。 指定了内容类型，使客户端和远程 agent 能够协商适当的格式和 UI 功能，例如 iframe、视频和 Web 表单。 这确保了最终用户获得无缝且用户友好的体验。
一个实际应用：基于 A2A 的 AI 招聘
想象一下，招聘经理需要为特定职位找到完美的候选人。 借助 A2A，可以通过 AI agent 的力量彻底改变此过程。
在一个统一的界面中，招聘经理可以将任务委托给他们的 AI agent，指定所需的职位描述、位置和所需技能。 然后，此 agent 与其他专门的 agent 交互以识别潜在的候选人。 该系统提供了一个推荐人员列表，招聘经理可以指示其 agent 安排面试并启动背景调查，所有这些都由不同的专门 agent 无缝地协同工作来促进。
补充 MCP：一种管理 AI Agent 的整体方法
Google 强调 A2A 旨在补充微服务通信协议 (MCP)，而不是取代它。 虽然 MCP 为 agent 提供工具和上下文信息，但 A2A 解决了部署大规模多 agent 系统所面临的挑战。
通过提供一种标准化方法来管理跨各种平台和云环境的 agent，A2A 促进了互操作性并释放了协作 AI agent 的全部潜力。 A2A 和 MCP 之间的这种协同作用创建了一个整体生态系统，该生态系统支持智能 AI 解决方案的开发、部署和管理。
行业支持和采用：A2A 潜力的证明
A2A 协议已获得众多技术合作伙伴和服务提供商的鼎力支持，其中包括 Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、Accenture、BCG、Capgemini 和 Cognizant。 这种广泛的采用突显了行业对 A2A 改变 AI agent 的开发和部署方式的潜力的认可。
对企业的影响：拥抱协作 AI 的未来
A2A 协议代表了 AI 世界的范式转变，为企业提供了一个强大的新工具来构建智能和协作的解决方案。 通过使 AI agent 能够无缝地通信和协同工作，A2A 使组织能够：
- 自动化复杂的工作流程： A2A 允许企业自动化以前需要人工干预的任务，从而释放宝贵的资源并提高效率。
- 加强决策制定： 通过利用多个 agent 的集体智能，A2A 使企业能够访问更全面和准确的数据，从而做出更明智的决策。
- 个性化客户体验： A2A 使企业能够通过根据个人需求和偏好定制 AI agent 交互来为其客户创造个性化的体验。
- 推动创新： 通过促进 AI agent 之间的协作，A2A 可以激发创新并导致新产品和服务的开发。
Agent 编排平台的兴起：一个互补的生态系统
与 A2A 等协议的出现同时，我们目睹了 agent 编排平台的兴起，例如来自阿里云的产品。 这些平台简化了 AI agent 的开发、部署和管理，进一步简化了协作 AI 解决方案的采用。
例如，阿里云的百川平台集成了函数计算、领先的大型语言模型和主流 MCP 服务，为开发人员提供了一套全面的工具和资源。 该平台使用户能够以最少的配置快速构建和部署自定义 MCP agent，从而降低了创建复杂的 AI 解决方案所需的复杂性和时间。
结论：AI 未来的惊鸿一瞥
Google 的 A2A 协议标志着在实现协作 AI 的全部潜力方面迈出了重要一步。 通过提供一个标准化的框架来让 AI agent 进行通信和协同工作，A2A 正在为 AI agent 无缝集成到我们的生活中铺平道路，从而提高我们的生产力并解决复杂的问题。 随着 AI 领域不断发展，A2A 协议和类似举措将在塑造技术的未来和改变我们与周围世界互动的方式方面发挥至关重要的作用。