Google Agent2Agent 协议：AI 通信的新纪元
Google 的 Agent2Agent 协议 (A2A) 代表着一项重大的技术飞跃，旨在为智能体之间的通信建立通用标准。该协议促进了多供应商生态系统内的互操作性，预示着人工智能系统可以无缝协作的未来，而无论它们的来源或框架如何。
A2A 的起源：克服 AI 的巴别塔
Google Agent2Agent 协议于 2025 年 4 月 9 日发布，旨在解决人工智能领域的一个关键挑战：虚拟助手之间缺乏互操作性。目前，人工智能智能体通常在孤立的孤岛中运行，每个智能体都遵守自己的一套规则和技术语言。这种碎片化阻碍了业务流程的自动化，阻止了由不同供应商开发的智能体进行有效沟通。
想象一下一个全球分布的供应链或一个复杂的招聘流程。人工智能智能体无法无缝交互可能会扰乱编排并造成效率低下。A2A 协议旨在通过提供通用标准来弥合这一差距，该标准使智能实体能够连接和协作，从而无需昂贵且耗时的临时集成。
愿景：AI 的通用语言
A2A 的核心目标是为智能体提供一种通用语言——一种共享的语法和句法，无论其内部架构如何，都可以理解。这一愿景为“AI 智能体互联网”奠定了基础，在该互联网中，AI 系统可以像人类在互联网上一样无缝地进行通信和协作。
如果没有这个中间层，公司将继续面临管理多个集成的负担，这些集成既昂贵、缓慢又难以维护。A2A 旨在简化这种复杂性，而又不影响技术自由。它设想了一个 AI 智能体可以有效沟通的世界，而无论其底层技术如何。
A2A 的五大支柱：数字智能体的宪法
Google Agent2Agent 协议建立在五个基本原则之上，这些原则可以作为数字智能体的现代宪法：
开放性： 该协议可以自由访问，并且不依赖于单个供应商，从而促进了广泛的采用和创新。
兼容性： A2A 旨在与 HTTP、JSON-RPC 和 SSE 等现有标准轻松集成，从而确保与现有系统的无缝交互。
安全性： 强大的身份验证和授权机制已集成到协议中，以满足专业环境的严格安全要求。
灵活性： 该协议可以管理短任务（持续数秒）和长任务（持续数小时或数天），从而适应各种各样的应用程序。
多模态： 智能体可以交换图像、声音和视频，从而实现丰富而有上下文的交互。
功能解剖：智能体卡片、任务和流式传输
A2A 系统围绕着几个关键组件展开，这些组件有助于 AI 智能体之间的通信和协作。
智能体卡片：AI 的数字名片
A2A 系统的核心是“智能体卡片”，这是一种 JSON 格式的数字名片，它精确地描述了每个智能体的功能和要求。这些卡片使 AI 智能体能够彼此发现、评估各自的技能，并确定它们是否可以协同工作。
这些卡片具有重要的用途：允许 AI 智能体识别和评估彼此的技能，从而确定它们是否适合协同工作。
任务：协作的构建块
“任务”代表 A2A 生态系统中的基本工作单元。每个任务都遵循一个明确定义的生命周期，最终生成其他智能体可以访问、评估或修改的工件。这种结构化的方法可确保高效有效地完成任务。
流式传输：实时更新和持续协作
A2A 协议最具创新性的功能之一是其对流式传输的支持。无需等待智能体交付其最终结论，而是实时提供更新。这使探索复杂主题的智能体可以共享其发现，就像探险家从遥远的地方发送报告一样。
以深入的文档研究为例。智能体首先发送第一个可用的信息——名称、参考、可靠来源。当它浏览数据库、专用 API 或学术档案时，它会不断传输有序的可操作信息片段。每次更新都会完善请求智能体的理解，而不会中断或不必要的延迟。
这种流畅性从根本上改变了 AI 智能体之间协作工作的性质。它消除了步骤之间的沉默，并使交互持续、透明，并且几乎像人类一样自发。
业务优势：利用 AI 协调复杂性
想象一下，AI 智能体无缝协作以协调您最复杂的业务流程。不再有孤岛，不再有费力的集成——而是一种新的流畅性，每个智能体都能在其专业领域中表现出色，同时与同伴完美地协调。这就是 Google Agent2Agent 协议的承诺。
A2A 的潜在影响遍及各个行业和应用。
用例：简化供应链管理
要了解 Google Agent2Agent 协议的强大功能，请考虑一家在汽车领域运营的国际工业集团的案例。其在德国的一家工厂发生故障，导致生产停止。需要一个快速的解决方案：更换一系列可用性有限的关键组件。
物流经理激活了他们的专用 AI 智能体。通过 Google Agent2Agent 协议，该智能体咨询外部合作伙伴智能体（制造商、供应商、运输商）的卡片，以识别那些能够响应此紧急情况的智能体。
然后，它会联系意大利一家供应商的专业智能体、荷兰一家物流提供商的智能体以及法国一家现场维护服务的智能体。
每个智能体都确认了请求，启动了自己的内部搜索，并开始交换结构化的工件：零件可用性、预计交货时间和现场技术人员的可用性。此信息以流式更新的形式逐步传输，从而使中央协调员可以实时监控响应计划的进度。
在几个小时内，无需系统之间进行任何手动人工干预，即可提出完整的解决方案：零件已预订，卡车已派遣，工程师已发送。所有这些都归功于自主智能体之间的无缝通信，每个智能体都使用自己的技术语言，但所有智能体都可以通过 A2A 理解。
A2A 与模型上下文协议 (MCP)
重要的是要区分 Google 的 A2A 协议与 AI 集成的其他方法，例如 Anthropic 的模型上下文协议 (MCP)。MCP 提供了一种机制，供大型语言模型访问外部工具和数据源。它允许模型调用 CRM、SQL 数据库或预测分析引擎，从而提供访问其本机结构之外的数据和功能的网关。
虽然 MCP 使单个智能体能够与外部资源交互，但 A2A 侧重于社交多个智能体，从而促进它们之间的直接通信和协作。想象一下，一个营销智能体直接与一个物流智能体讨论以计划全球部署。无需人工干预；决策是在机器之间做出的。
但是，Google 将其协议定位为与 MCP 完美互补。智能体可以使用 MCP 查询数据库，然后通过 A2A 将结果分析委托给数字专家。这一愿景表明了一个和谐的生态系统，不同的协议协同工作以增强 AI 功能。
潜在的标准之战？
尽管 Google 持协作立场，但一些观察家认为 A2A 的出现是一场标准之战的开始。OpenAI 最近采用 MCP 进一步加剧了这种看法。
在 Google Agent2Agent 协议的初始合作伙伴中，Anthropic 和 OpenAI 的缺席值得注意，特别是考虑到 Google 声称支持 MCP。这种情况突显了定义 AI 生态系统内通信标准的战略重要性。控制语言的实体最终控制思想——或者至少控制其表达。此原则适用于 AI 和人类。
战略合作伙伴关系：构建协作生态系统
Google Agent2Agent 协议吸引了各种各样的合作伙伴，包括 Salesforce 和 SAP 等企业巨头，以及 LangChain 和 MongoDB 等专业参与者。这种多样化的组合反映了该协议的跨领域抱负。A2A 不满足于仅仅吸引技术市场的特定细分市场。它渴望成为智能体之间在所有领域进行通信的通用标准。
德勤和埃森哲等著名咨询公司的参与也意义重大。这些公司在新技术在企业中的应用中发挥着至关重要的作用，将技术复杂性转化为切实的业务利益。他们对 A2A 的支持表明，该协议不仅仅是技术爱好者的玩具，而是一种注定要改变世界最大组织业务流程的解决方案。
逐步部署：从开源到稳定版本
Google Agent2Agent 协议的部署策略遵循循序渐进的方法。开源版本最初在 GitHub 上提供，供早期采用者和开发人员探索。计划于 2025 年底发布稳定版本，届时将纳入来自社区的反馈以完善规范。
这种社区驱动的方法让人想起 Google 的一些最伟大的成功，例如 Android。开放性促进采用，采用产生临界质量，而临界质量建立标准。Google 已经掌握了这种运转良好的机器，它很可能使 A2A 成为协作 AI 不可或缺的协议。
AI 协作的未来
Google Agent2Agent 协议代表着朝着 AI 系统可以无缝协作的未来迈出的重要一步，从而释放了自动化、创新和问题解决的新可能性。通过建立通用的通信标准，A2A 为一个更加互联和智能的世界铺平了道路。