谷歌近期发布了 Agent2Agent (A2A) 协议，这是一个开源蓝图，旨在促进 AI 智能体之间的协作。该倡议力求为这些数字实体建立一种标准化的方法，以便它们能够交互、共享信息并共同解决复杂问题。在 50 多家技术合作伙伴的支持下，谷歌旨在培养一个充满活力的生态系统，无论 AI 智能体的来源或底层框架如何，它们都可以无缝连接。
理解 Agent2Agent 协议
A2A 协议被设计为 Anthropic 的 Model Context Protocol (MCP) 的补充技术。它建立了一个客户端-服务器架构，其中 AI 智能体可以充当客户端（请求操作）和服务器（为其他智能体提供服务）。该框架设想了一个 AI 智能体可以直接通信的世界，而不是仅仅依赖于具有严格输入/输出结构的预定义工具。
谷歌强调，A2A 旨在实现智能体之间作为能够推理和解决新任务的自主实体进行通信。与具有结构化行为的工具相比，智能体具有适应和响应不可预见挑战的能力。该协议利用基于 HTTP 的 JSON-RPC 进行通信，并利用“任务”的概念作为交互的主要单元。客户端创建任务，然后由远程智能体完成。
A2A 协议的关键组件
A2A 协议定义了三种基本类型的参与者：
- 远程智能体： 这些是驻留在 A2A 服务器上的“黑盒”智能体。它们的内部运作不会直接暴露，从而实现模块化和封装。
- 客户端： 客户端启动来自远程智能体的操作请求。它们充当 A2A 生态系统中任务的发起者。
- 用户： 这些可以是人类用户或试图通过智能体系统完成任务的其他服务。它们代表协作 AI 网络的最终用户。
这种结构化的方法确保了 A2A 框架内的交互得到明确定义且易于管理。
A2A vs. MCP：满足不同的需求
谷歌通过强调 A2A 促进智能体之间作为智能体进行通信，而 MCP 侧重于智能体作为工具进行交互，从而区分 A2A 和 MCP。这种区别对于理解每个协议的预期应用至关重要。虽然 A2A 旨在实现自主协作，但 MCP 提供了一个将 AI 模型集成到现有系统中作为专用工具的框架。
尽管如此，谷歌建议利用 A2A 智能体的应用程序应将它们建模为 MCP 资源。这表明这两个协议可以结合使用，以创建强大而通用的智能体系统。通过结合 A2A 和 MCP 的优势，开发人员可以构建利用自主协作和结构化工具集成的应用程序。
智能体互操作性的潜力
谷歌认为 A2A 有可能迎来智能体互操作性的新时代，推动创新并创建更强大和通用的智能体系统。通过提供标准化的通信协议，A2A 消除了协作障碍，并使来自不同供应商和框架的智能体能够无缝地协同工作。
这种互操作性可以释放广泛的应用，从自动化复杂的业务流程到创建个性化的学习体验。随着 AI 智能体变得越来越复杂和有能力，它们有效协作的能力对于应对日益复杂的挑战至关重要。
社区和开源
谷歌已经以开源方式发布了 A2A 协议，鼓励社区参与和协作开发。这种方法确保了该协议保持供应商中立，并能适应 AI 社区不断变化的需求。通过提供清晰的贡献途径，谷歌旨在围绕 A2A 培养一个充满活力的生态系统，开发人员和研究人员可以在其中共同塑造智能体互操作性的未来。
A2A 源代码可在 GitHub 上获得，为开发人员提供了开始构建智能体系统所需的资源。谷歌还发布了一个演示视频，展示了来自不同框架的智能体之间的协作，说明了该协议在实际场景中的潜力。
应对怀疑和比较
A2A 的发布在 AI 社区中引发了讨论，一些用户质疑其与 MCP 相比的价值主张。有些人将 A2A 视为 MCP 的“超集”，称赞其清晰的文档和解释。其他人则对是否需要单独的协议表示怀疑，认为 MCP 已经为智能体交互提供了足够的功能。
这些讨论突出了理解每个协议的具体目标和设计原则的重要性。虽然 MCP 侧重于为访问 AI 模型提供标准化接口，但 A2A 旨在实现智能体之间的自主协作。通过满足 AI 生态系统内的不同需求，这两个协议都可以为智能体系统的发展做出贡献。
A2A 的更广泛意义
A2A 协议代表着在实现 AI 协作的全部潜力方面迈出的重要一步。通过使智能体能够无缝地通信和协作，A2A 可以释放各个行业的一波新创新浪潮。
想象一下未来：
- 医疗保健： AI 智能体协作诊断疾病，制定个性化治疗计划，并实时监测患者健康状况。
- 金融： 智能体协同工作以检测欺诈、管理风险并提供定制的财务建议。
- 教育： 智能体创建个性化的学习体验，适应学生的个人需求，并提供有针对性的反馈。
- 制造业： 智能体优化生产流程，预测设备故障并管理供应链。
这些只是智能体互操作性的变革潜力的几个例子。随着 A2A 获得采用，并且 AI 社区不断创新，我们可以期待看到更多具有突破性的应用程序出现。
A2A 的技术基础
深入研究 A2A 协议的技术方面，可以发现一个结构良好且经过深思熟虑设计的系统。选择基于 HTTP 的 JSON-RPC 作为通信协议为智能体交互提供了强大且广泛支持的基础。
JSON-RPC（JavaScript 对象表示法远程过程调用）是一种轻量级协议，允许客户端在远程服务器上执行过程。它的简单性和广泛采用使其成为实现 AI 智能体之间通信的理想选择。HTTP（超文本传输协议）提供了底层传输机制，确保消息的可靠和安全传输。
在通信规范中使用“任务”作为核心抽象简化了智能体之间的交互。任务表示客户端希望远程智能体实现的特定目标或目的。通过将必要的信息封装在任务对象中，智能体可以有效地进行通信，而无需了解彼此内部运作的复杂性。
智能体协作中的安全考虑因素
随着 AI 智能体变得更加互联，安全考虑因素变得至关重要。A2A 协议必须包含强大的安全机制，以防止恶意攻击并确保系统的完整性。
潜在的安全风险包括：
- 未经授权的访问： 恶意行为者可能会尝试访问智能体并窃取敏感信息或操纵其行为。
- 数据泄露： 在智能体之间交换的机密数据可能会被拦截和泄露。
- 拒绝服务攻击： 攻击者可能会通过大量请求使智能体不堪重负，阻止它们执行其预期功能。
- 恶意代码注入： 攻击者可能会将恶意代码注入智能体，导致它们发生故障或危及整个系统。
为了减轻这些风险，A2A 协议应包含以下安全措施：
- 身份验证： 在允许智能体与系统交互之前验证它们的身份。
- 授权： 控制哪些智能体可以访问特定资源和功能。
- 加密： 保护在智能体之间交换的敏感数据。
- 审计： 跟踪智能体活动以检测和响应可疑行为。
- 沙盒： 将智能体彼此隔离以防止恶意代码传播。
通过纳入这些安全措施，A2A 协议可以确保智能体协作的安全可靠的环境。
智能体系统的未来
A2A 协议只是创建智能和协作智能体系统的更广泛努力中的一部分。随着 AI 技术的不断进步，我们可以期待看到更复杂的协议和框架出现。
智能体系统未来的发展方向包括：
- 更复杂的通信协议： 开发支持更复杂交互的协议，例如谈判、论证和协作问题解决。
- 改进的智能体发现机制： 创建允许智能体轻松发现和连接彼此的机制。
- 标准化的智能体本体： 开发共享词汇表和知识表示，使智能体能够理解彼此的能力和意图。
- 更强大的安全和隐私机制： 增强安全性和隐私性以防止不断演变的威胁。
- 人机智能体协作： 开发允许人类和 AI 智能体无缝协作的系统。
通过追求这些方向，我们可以创建不仅智能和协作，而且安全、可靠且有益于人类的智能体系统。
谷歌对未来的愿景
谷歌对开源和协作的承诺在 A2A 协议的发布中显而易见。通过围绕智能体互操作性培养一个充满活力的生态系统，谷歌旨在加速 AI 技术的发展并释放其变革潜力。
A2A 协议代表着朝着实现谷歌对未来的愿景迈出的重要一步，在这个未来，AI 智能体可以无缝协作以解决复杂问题并改善我们的生活。随着 AI 社区拥抱 A2A 并为其发展做出贡献，我们可以期待在未来几年看到更多具有突破性的应用程序出现。