Google的全新AI Agent工具：Agent开发工具包和A2A协议深度解析
Google 近期推出了一项具有突破性的计划，旨在彻底变革人工智能 (AI) Agent 的能力。该计划引入了一个全新的开源开发工具包和一个通信协议，旨在促进 AI Agent 之间的无缝交互。该协议被称为 Agent2Agent (A2A)，由 50 个行业合作伙伴共同合作开发，专为 Google Cloud 的 Vertex AI 平台量身定制。A2A 的主要目标是简化 Agent 之间的通信，使 AI Agent 能够以更高的精度和效率相互清晰地表达其需求。
Agent开发工具包（ADK）：赋能AI Agent创建
Google 新产品的核心是 Agent 开发工具包 (ADK)，这是一种旨在简化 AI Agent 创建和部署过程的工具集。ADK 最初仅适用于 Python，未来计划扩展对其他编程语言的支持，它使开发人员能够以最少的代码构建复杂的 AI Agent。Google Cloud 估计，开发人员现在可以用少于 100 行的代码创建一个 AI Agent，从而显著降低了 AI 开发的入门门槛。
ADK 的主要功能包括：
- 可配置的推理过程： ADK 允许开发人员定义和自定义 AI Agent 的推理过程，使其能够根据特定标准做出明智的决策。
- 定义的系统交互： 开发人员可以指定 AI Agent 被授权与之交互的系统，确保 Agent 在预定义的边界内运行。
- 内置的安全防护： ADK 包含强大的安全防护措施，以防止未经授权的操作，并保护敏感数据免遭泄露，从而确保负责任且合乎道德地使用 AI。
这些功能共同促进了更加精简和安全的开发过程，使开发人员能够创建既强大又可靠的 AIAgent。
Vertex AI平台：AI创新的中心
Vertex AI 平台是 Google AI 计划的中心枢纽，可访问各种基础模型和工具。在 Vertex AI 中，开发人员可以利用 130 多个基础模型（包括 Gemini 1.5 Pro 等高级模型）来增强其 AI Agent 的能力。该平台还提供对来自包括 Mistral、Meta 和 Anthropic 在内的各种贡献者的 200 多个模型的访问，为开发人员提供了多种选择。
除了 A2A 之外，Vertex AI 还支持使用模型上下文协议 (MCP) 的安全数据传输，该协议最初由 Anthropic 开发。该协议确保数据在 AI Agent 之间安全高效地传输，进一步增强了平台的功能。
AI Agent 在 Vertex AI 中的部署可以直接在平台内完成，也可以在 Kubernetes 上完成，从而可以无缝集成到操作环境中。这种灵活性使开发人员能够在各种环境中部署 AI Agent，从基于云的应用程序到本地系统。
确保品牌合规性和安全性
考虑到品牌合规性和安全在企业环境中的重要性，Google 实施了多种机制来确保 AI Agent 在预定义的边界内运行。这些机制包括：
- 内容过滤器： 内容过滤器可防止 AI Agent 生成不适当或冒犯性的内容，从而确保它们与品牌价值观保持一致。
- 定义的输出限制： 输出限制限制了 AI Agent 可以生成的信息量，防止它们用过多的数据淹没用户。
- 禁止的主题领域： 禁止的主题领域可防止 AI Agent 参与对敏感或有争议主题的讨论，从而确保它们专注于其预期目的。
此外，鉴于 AI Agent 可以承担用户身份，Google 建立了一个具有相关权限的专用身份管理系统。该系统实时监控 Agent 的行为，提供对其活动的洞察，并确保它们在授权的边界内运行。虽然关于这种监控的具体细节尚未披露，但该系统旨在提供 Agent 行为的全面视图，使组织能够识别和解决任何潜在问题。
A2A：标准化Agent间通信
通过引入 A2A，Google 旨在标准化 Agent 间通信，从而允许与 MCP 和其他已建立的协议兼容。这种互操作性将促进客户端 Agent（了解用户需求）和远程 Agent（执行任务）之间的协作。通过标准化通信协议，Google 希望为 AI Agent 创建一个更加无缝和高效的生态系统，使它们能够更有效地协同工作。
用于 Agent 的软件开发工具包的概念并非全新，因为 OpenAI 之前发布了其自己的 Agents SDK for GPT 模型，该模型也可用于开源模型。同样，Amazon 也开发了其 Bedrock Agents，并且正在不断改进。但是，Google 的 A2A 计划因其专注于标准化和互操作性而脱颖而出，这对于 AI Agent 的广泛采用至关重要。
行业合作：推动创新和采用
Google 的 A2A 计划已获得行业合作伙伴的显著支持，包括 Box、Intuit、Cohere、Atlassian、MongoDB、Salesforce、ServiceNow、PayPal 和 SAP。这些合作伙伴积极参与 A2A 的开发和实施，贡献他们的专业知识和资源，以确保其成功。
除了科技公司之外，麦肯锡、波士顿咨询集团、毕马威、普华永道、威普罗和埃森哲等主要咨询公司也参与了 A2A 计划。预计这些公司将加快最终用户的基于 Agent 的流程优化，帮助组织利用 AI Agent 来改进其运营和效率。Google Cloud 认为，A2A 框架将通过使他们的 AI Agent 能够与现有企业应用程序无缝协作，从而显着惠及客户。
AI Agent的未来：通用互操作性
为了使协作型 AI Agent 充分发挥其潜力，通用互操作性至关重要。A2A 采用已建立的协议（如 SSE、JSON-RPC 和 HTTP）进行授权和身份验证，从而与 OpenAI 等竞争对手提供的功能相匹配。通过遵守这些已建立的协议，A2A 确保 AI Agent 可以彼此无缝地通信和协作，而不管其底层平台或技术如何。
借助 A2A 和 ADK，Google 设想创建真正的多 Agent 场景，将 Agent 从仅仅是工具转变为能够完成快速任务和广泛项目的自主实体，例如需要数小时甚至数天处理时间的深入研究，在关键时刻需要人工监督。这一愿景代表了 AI 发展的重大一步，有可能改变我们的工作和生活方式。
实时反馈和可用性
实时反馈通过专用通知协议进行整合，使用户能够监控 AI Agent 的进度并在需要时提供输入。这种反馈循环确保 AI Agent 与用户期望保持一致，并能够适应不断变化的情况。
虽然 Google 尚未提供关于将 A2A 和 ADK 集成到 Vertex AI 框架中的定价细节，但草案规范和示例代码可在 GitHub 上找到。预计在未来几个月内将提供更多信息和 A2A 的生产就绪版本，Google Cloud 依靠其合作伙伴进行实施。该公司乐观地认为，AI Agent 将通过自主处理许多重复或复杂的日常任务来提高生产力。
深入了解技术基础
要真正了解 Google 的 A2A 和 ADK 的潜力，必须深入研究支持这些计划的技术基础。例如，A2A 协议建立在开放标准和协议的基础上，从而确保互操作性和可扩展性。这种方法使开发人员能够将 A2A 无缝集成到现有系统和工作流程中，而不会被锁定到专有技术中。
另一方面，ADK 提供了一套全面的工具和库，可简化 AI Agent 的创建和部署过程。这些工具包括：
- Agent 模板： 预构建的模板，为创建常见的 AI Agent 类型（如聊天机器人、虚拟助手和数据分析师）提供了一个起点。
- 自然语言处理 (NLP) 库： 使 AI Agent 能够理解和处理人类语言的库，使它们能够以自然和直观的方式与用户交互。
- 机器学习 (ML) 框架： 提供训练 AI Agent 执行特定任务所需的工具和算法的框架，例如图像识别、自然语言理解和预测分析。
- 部署工具： 简化将 AI Agent 部署到各种环境（如云平台、本地服务器和移动设备）的过程的工具。
通过提供这些工具和资源，ADK 使开发人员能够以最小的努力创建复杂的 AI Agent，从而加快了 AI 创新的步伐。
对行业和应用的影响
Google 的 A2A 和 ADK 的潜在影响扩展到广泛的行业和应用。例如，在医疗保健领域，AI Agent 可用于：
- 自动化常规任务： 自动化预约安排、处方续订和保险索赔处理等任务，使医疗保健专业人员能够专注于患者护理。
- 提供个性化医疗保健： 根据患者数据提供个性化医疗保健建议，帮助个人就其健康做出明智的决定。
- 监控患者健康： 远程监控患者健康，及早发现潜在问题并在需要时提醒医疗保健提供者。
- 协助诊断： 通过分析医学图像和患者数据来协助医生进行诊断，帮助识别潜在的疾病和病症。
在金融服务行业，AI Agent 可用于：
- 检测欺诈： 实时检测欺诈性交易，防止经济损失并保护客户。
- 提供个性化财务建议： 根据客户数据提供个性化财务建议，帮助个人就其投资和储蓄做出明智的决定。
- 自动化交易： 自动化交易策略，使投资者能够更快、更有效地利用市场机会。
- 管理风险： 通过分析市场数据并识别对投资的潜在威胁来管理风险。
在零售行业，AI Agent 可用于：
- 个性化购物体验： 根据客户数据个性化购物体验，提供针对个人偏好量身定制的建议和促销活动。
- 自动化客户服务： 自动化客户服务查询，为常见问题提供快速有效的回复。
- 优化库存管理： 通过预测需求来优化库存管理，并确保产品在客户需要时可用。
- 提高供应链效率： 通过优化物流和运输路线来提高供应链效率。
这些只是 AI Agent 可用于改变行业和改善我们生活的众多方式中的几个示例。随着技术的不断发展和成熟，我们可以预期在未来几年内会出现更多创新应用。
解决伦理考虑和挑战
虽然 AI Agent 的潜在益处是不可否认的，但重要的是要解决伴随其开发和部署而来的伦理考虑和挑战。最紧迫的问题之一是 AI 算法中存在偏差的可能性。如果 AI Agent 在有偏差的数据上进行训练，它们可能会延续甚至放大现有的不平等。为了减轻这种风险，至关重要的是要确保 AI 算法在多样化和具有代表性的数据集上进行训练，并定期对其进行偏差审核。
另一个担忧是 AI Agent 可能被用于恶意目的，例如传播错误信息或从事网络犯罪。为了防止这种情况发生，必须开发强大的安全措施来保护 AI Agent 免受未经授权的访问和操纵。同样重要的是要为 AI Agent 的开发和使用建立明确的道德准则，确保以负责任和合乎道德的方式使用它们。
最后，还有人担心 AI Agent 可能会取代人类工人，导致失业和经济混乱。为了解决这个问题，至关重要的是要投资于教育和培训计划，以帮助工人适应不断变化的工作市场。同样重要的是要考虑支持因 AI 而失业的工人的政策，例如失业救济金和再就业培训计划。
通过主动解决这些伦理考虑和挑战，我们可以确保 AI Agent 被用于造福整个社会。
前进之路：未来的方向和可能性
展望未来，AI Agent 的未来充满了令人兴奋的可能性。随着 AI 技术的不断进步，我们可以预期 AI Agent 会变得更加复杂和强大。它们将能够更自然地理解和响应人类语言，更有效地从经验中学习，并以更高的准确性和效率执行复杂的任务。
一个特别令人感兴趣的领域是开发能够与人类有效协作的 AI Agent。这些 Agent 将能够与人类工人并肩工作，增强他们的能力并帮助他们更有效地实现目标。例如，AI Agent 可以通过分析医学图像和患者数据来协助医生诊断患者，或者它可以帮助律师通过研究相关的判例法来准备审判。
另一个有希望的研究领域是开发能够适应不断变化的情况并自行学习新技能的 AI Agent。这些 Agent 将能够在动态和不可预测的环境中自主运行，使其非常适合勘探、灾难响应和科学研究等任务。
随着 AI Agent 越来越融入我们的生活，重要的是要确保以负责任和合乎道德的方式开发和使用它们。通过主动解决伦理考虑和挑战，我们可以利用 AI 的力量为所有人创造更美好的未来。