Google 近期发布了 Agent2Agent 协议 (A2A)，这是一项开创性的举措，旨在促进人工智能 (AI) 代理之间的无缝协作。这项新颖的开源协议旨在建立一个通用的互操作框架，使 AI 代理能够有效地沟通和协同工作。
AI 代理的潜力正在迅速扩展，其能力已经远远超出了几年前的想象。通过实现不同 AI 代理之间的协作，我们可以释放更大的潜力，并取得以前无法实现的突破。然而，要实现这种级别的协作，必须有一种通用的语言或协议，使这些代理能够无缝交互。这正是 Google 推出的 Agent2Agent 协议的目的。
释放互操作性的力量
AI 代理之间的互操作性对于释放它们的全部潜力至关重要。当 AI 代理能够相互交互，而无需考虑它们的来源或开发框架时，它们的自主性和生产力将得到显著提高。A2A 协议旨在满足这一需求，并得到了 50 多家技术合作伙伴和领先服务提供商（如 Atlassian、PayPal、Salesforce 和 SAP）的支持。这种合作旨在使 AI 代理能够跨各种企业平台安全地交换信息和协调行动。Google 认为，该框架将为其客户带来巨大的价值。
A2A 被认为是一种补充 Anthropic 的模型上下文协议 (MCP) 的开放协议。它使开发人员能够创建可以使用该协议连接到任何其他代理的代理，从而为用户提供灵活地组合来自不同提供商的代理的能力。这种标准化的方法使组织能够更有效地管理其跨多个平台和云环境的代理。
指导 A2A 开发的关键原则
与合作伙伴合作开发的 A2A 协议以五个关键原则为指导：
- 关注代理能力： A2A 旨在促进代理在其自然的、非结构化的上下文中的协作，即使它们缺乏共享内存、工具或上下文。
- 构建在现有标准之上： 该协议利用已建立的、广泛使用的标准，如 HTTP、SSE 和 JSON-RPC，从而更容易集成到现有的 IT 基础设施中。
- 默认安全性： A2A 从一开始就融入了企业级的身份验证和授权机制，类似于 OpenAPI4 使用的身份验证方案。
- 支持长时间运行的任务： A2A 足够灵活，可以支持快速任务和可能需要数小时甚至数天的深入调查。用户在整个过程中都会收到实时的反馈和状态更新。
- 模态无关性： 认识到 AI 代理应用程序不限于文本，A2A 支持各种模态，如音频和视频流。
A2A 的工作原理：深入了解协议
通过 A2A 进行通信发生在“客户端”代理和“远程”代理之间。客户端代理制定并提交任务，而远程代理执行这些任务以提供正确的信息或执行适当的操作。
代理可以使用 JSON 格式的“代理卡”通过能力发现来宣布它们的功能。这允许客户端代理识别最适合特定任务的代理，并通过 A2A 与其进行通信。
客户端和远程代理之间的通信侧重于完成基于用户请求的任务。任务管理确保“任务”对象由协议定义并具有生命周期。任务可以立即完成，或者在长时间运行的过程中，代理可以交换有关当前状态的更新。任务的结果被称为“工件”。
代理可以相互发送消息以传达上下文、响应、工件或用户指令。
每条消息都包含“部件”，这些部件是完整的内容元素，如生成的图像。每个部件都有特定的内容类型，这允许客户端和远程代理协商所需的格式，并明确考虑用户的 UI 功能，如 iFrame、视频或 Web 表单。
一个实际的例子：用 A2A 彻底改变招聘流程
考虑一下人事经理搜索合适的求职者的场景。使用像 Agentspace 这样的统一界面，经理可以指示他们的代理找到符合特定标准的候选人（职位描述、地点、技能）。然后，代理与其他的专业代理互动以识别潜在的候选人。用户收到建议，然后可以指示他们的代理安排面试，并且在面试过程完成后，委托另一个代理进行背景调查。
这个例子说明了 A2A 如何简化和自动化复杂的任务，从而节省时间和提高效率。通过使 AI 代理能够协作并利用彼此的优势，A2A 有可能改变各个行业和流程。
拥抱开源：A2A 的协作未来
Google 计划通过开源流程，与合作伙伴和社区进一步开发该协议。该协议的生产就绪版本预计将于今年晚些时候与合作伙伴一起发布。
这种对开源开发的承诺确保了 A2A 将继续发展和改进，从而受益于 AI 社区的集体知识和专业知识。通过促进协作和创新，Google 希望创建一个真正通用的协议，使 AI 代理能够无缝协作并释放它们的全部潜力。
AI 代理协作的更广泛意义
Agent2Agent 协议代表了 AI 发展中的一个重要进步。通过使 AI 代理能够有效地协作，我们可以释放新的可能性，并应对以前无法克服的挑战。这项技术的潜在应用是广泛而深远的，跨越各个行业和领域。
改造医疗保健
在医疗保健领域，AI 代理可以协作分析医学图像、诊断疾病和个性化治疗方案。通过结合多个 AI 代理的专业知识，医疗保健专业人员可以更全面地了解患者的病情，并做出更明智的决策。
例如，一个 AI 代理可以负责分析 X 光片和 CT 扫描，而另一个代理可以分析患者病史和基因信息。通过分享他们的发现，这些代理可以帮助医生识别潜在的风险，并开发针对每个患者独特需求的个性化治疗方案。
彻底改变金融
在金融领域，AI 代理可以协作检测欺诈、管理风险和提供个性化的财务建议。通过利用多个 AI 代理的集体智能，金融机构可以提高效率、降低成本并增强客户服务。
例如，一个 AI 代理可以负责监控交易中的可疑活动，而另一个代理可以分析市场趋势并提供投资建议。通过共同努力，这些代理可以帮助金融机构保护其资产，并为客户提供最佳的财务建议。
增强教育
在教育领域，AI 代理可以协作个性化学习体验、为学生提供反馈并自动化管理任务。通过根据每个学生的个人需求和学习方式定制教育，AI 代理可以帮助学生充分发挥其潜力。
例如，一个 AI 代理可以负责评估学生对特定主题的理解，而另一个代理可以提供个性化的反馈和进一步学习的建议。通过共同努力，这些代理可以帮助学生更有效地学习并取得更好的成果。
推动制造业创新
在制造业中，AI 代理可以协作优化生产流程、检测缺陷并预测设备故障。通过利用多个 AI 代理的集体智能，制造商可以提高效率、降低成本并提高其产品的质量。
例如，一个 AI 代理可以负责监控制造设备的性能，而另一个代理可以分析生产数据以识别潜在的瓶颈并优化生产流程。通过共同努力，这些代理可以帮助制造商改进其运营并在竞争中保持领先地位。
应对 AI 代理协作的挑战
虽然 AI 代理协作的潜在好处是显著的，但也需要解决几个挑战。这些挑战包括：
- 确保安全和隐私： 随着 AI 代理协作和交换数据，必须确保这些数据受到保护，免受未经授权的访问和滥用。需要健全的安全和隐私措施来保护敏感信息并防止潜在的泄露。
- 管理复杂性： 随着参与协作的 AI 代理数量的增加，系统的复杂性也会增加。需要有效的管理工具和策略来管理这种复杂性，并确保系统保持稳定和可靠。
- 建立信任： 为了使 AI 代理协作取得成功，必须在不同的代理之间建立信任。这需要开发用于验证每个代理的身份和可信度的机制。
- 解决伦理问题： 随着 AI 代理变得越来越强大和自主，必须解决与其使用相关的伦理问题。这包括确保 AI 代理以负责任和合乎伦理的方式使用，并且它们不会歧视个人或群体。
通过应对这些挑战，我们可以为 AI 代理可以无缝协作并释放其全部潜力的未来铺平道路。
AI 代理协作的未来
Agent2Agent 协议只是 AI 代理协作新时代的开始。随着 AI 技术的不断发展，我们可以期望看到更复杂的协议和框架出现，使 AI 代理能够更有效地协同工作。
在未来，AI 代理可能能够在更复杂的任务上进行协作，例如设计新产品、开发新药物和解决全球挑战。通过利用多个 AI 代理的集体智能，我们可以加快创新步伐，并为所有人创造更美好的未来。
Agent2Agent 协议代表了 AI 发展中的一个重要进步。通过使 AI 代理能够有效地协作，我们可以释放新的可能性，并应对以前无法克服的挑战。随着 AI 技术的不断发展，我们可以期望看到 AI 代理协作领域出现更多令人兴奋的发展。AI 的未来是协作的，而 Agent2Agent 协议正在帮助铺平道路。