Google 近期推出了 Agent2Agent (A2A)，这是一项突破性的开放协议，旨在促进在不同生态系统和平台上运行的 AI Agent 之间的无缝通信和协作。该计划旨在简化复杂的工作流程，提高生产力，并显著降低集成成本。A2A 的核心目标是解决由不同供应商开发的 AI Agent 之间普遍存在的互操作性问题，从而构建一个更具凝聚力和效率的 AI 生态环境。
解决互操作性挑战
AI Agent 的激增导致生态系统日益碎片化，来自不同提供商的 Agent 经常难以有效交互。 这种缺乏互操作性阻碍了这些 Agent 协作完成复杂任务的潜力，从而限制了它们的整体效用和效率。 A2A 旨在通过为 Agent 提供一个标准化的框架，使其能够发现、协商和协作，而无需考虑其底层平台或技术，从而弥合这一差距。
根据 Google 的说法，A2A 使 AI Agent 能够：
- 宣传其能力： Agent 可以公开其能力，使网络中的其他 Agent 能够发现它们。
- 协商交互方法： Agent 可以协商最合适的交互方法，无论是通过文本、表单、音频还是视频，从而确保无缝通信。
- 安全高效地协作： Agent 可以安全高效地协作完成任务，利用彼此的优势来实现共同目标。
协议基础和实施
A2A 构建于成熟的标准之上，例如 HTTP、SSE (Server-Sent Events) 和 JSON-RPC，从而确保在现有企业环境中易于实施。 这些标准为开发人员提供了一个强大且熟悉的底层架构，最大限度地缩短了学习曲线并加速了采用。 该协议定义了两种主要 Agent 类型之间的清晰交互：
- 客户端 Agent： 负责制定任务并将其传达给其他 Agent。
- 远程 Agent： 执行客户端 Agent 分配的任务并生成相应的结果。
A2A 的核心功能
A2A 包含一系列基本功能，可实现有效的 Agent 协作：
- 能力发现： Agent 利用 JSON 格式的“Agent 卡片”来宣传其能力，允许其他 Agent 发现并了解其潜在贡献。
- 任务管理： A2A 支持简单和长期运行的任务，提供全面的任务管理功能，包括状态跟踪和进度更新。
- 协作： Agent 可以交换消息、上下文、工件和响应，从而促进无缝协作和知识共享。
- 用户体验协商： Agent 可以协商最合适的响应格式，例如 iframe、视频或表单，从而确保一致且用户友好的体验。
补充现有协议
A2A 旨在补充现有协议，例如 Anthropic 的模型上下文协议 (MCP)，而不是取代它们。 MCP 侧重于以垂直方式将应用程序与生成模型连接起来，而 A2A 则促进 Agent 之间的横向连接。 这种区别使 A2A 能够解决与 Agent 互操作性相关的不同挑战。
此外，A2A 不同于 Nvidia 的 AgentIQ，后者主要是一个用于构建 AI Agent 的开发工具包。 另一方面，A2A 侧重于在 Agent 之间实现通信和协作，而不管其来源或底层技术如何。
行业采用和潜在影响
Google 已经获得了 50 多个合作伙伴对 A2A 的支持，其中包括 SAP、LangChain、MongoDB、Workday 和 Salesforce 等知名公司。 这种广泛的采用表明了行业对改进 Agent 互操作性的需求以及 A2A 的潜在优势的认可。
该协议的开放性可能会鼓励其他主要参与者（例如 Microsoft 和 Amazon）采用，从而进一步巩固其作为 Agent 通信领先标准的地位。 但是，一些分析师警告说，竞争标准的出现可能会在短期内导致混乱和重复工作。
深入了解 A2A 的技术方面
为了充分理解 A2A 的重要性，深入研究其技术基础至关重要。 该协议的架构旨在灵活且可扩展，可适应各种 Agent 类型和通信场景。
Agent 卡片：发现的基础
Agent 卡片是 A2A 发现机制的基石。 这些 JSON 格式的文档提供了一种标准化的方式，供 Agent 宣传其能力、支持的数据格式和交互协议。 Agent 卡片通常包含以下信息：
- Agent 名称： Agent 的唯一标识符。
- 描述： Agent 的目的和功能的简要概述。
- 能力： Agent 可以执行的任务或功能的列表。
- 支持的数据格式： Agent 可以处理的数据格式，例如文本、图像或音频。
- 交互协议： Agent 支持的通信协议，例如 HTTP、SSE 或 JSON-RPC。
- 端点： 其他 Agent 可以用来与 Agent 通信的 URL 或地址。
通过以标准化格式提供此信息，Agent 可以轻松发现和了解彼此的能力，从而促进无缝协作。
任务管理：协调复杂的工作流程
A2A 的任务管理功能对于协调涉及多个 Agent 的复杂工作流程至关重要。 该协议定义了一组用于创建、分配、监视和完成任务的标准消息。
- CreateTask： 用于创建新任务并将其分配给 Agent 的消息。
- AssignTask： 用于将现有任务分配给 Agent 的消息。
- GetTaskStatus： 用于检索任务状态的消息。
- CompleteTask： 用于将任务标记为完成的消息。
- CancelTask： 用于取消任务的消息。
这些消息允许 Agent 协调其活动并跟踪复杂工作流程的进度。 A2A 还支持子任务的概念，允许 Agent 将大型任务分解为更小、更易于管理的单元。
协作：促进无缝通信
A2A 的协作功能使 Agent 能够以安全高效的方式交换消息、上下文、工件和响应。 该协议支持各种通信渠道，包括：
- 直接消息： Agent 可以直接相互发送消息。
- 广播消息： Agent 可以将消息广播给网络中的所有 Agent。
- 群组消息： Agent 可以将消息发送给特定的 Agent 群组。
A2A 还支持交换工件，例如文档、图像和音频文件。 这允许 Agent 共享信息并协作完成复杂任务。
用户体验协商：定制交互
A2A 的用户体验协商功能允许 Agent 就其交互的最合适的响应格式达成一致。 无论底层技术或平台如何，这都可以确保一致且用户友好的体验。
Agent 可以协商各种响应格式，包括：
- 文本： 纯文本或格式化文本。
- HTML： HTML 文档。
- JSON： JSON 数据。
- XML： XML 数据。
- 图像： 图像文件。
- 视频： 视频文件。
- 表单： 交互式表单。
通过协商响应格式，Agent 可以确保以用户易于理解和使用的格式呈现信息。
潜在挑战和未来方向
虽然 A2A 具有巨大的前景，但必须承认潜在的挑战并考虑该协议开发的未来方向。
标准化和采用
A2A 面临的主要挑战之一是需要广泛的标准化和采用。 虽然 Google 已经获得了众多合作伙伴的支持，但至关重要的是要确保该协议被广泛的供应商和开发人员采用。 这将需要持续的协作和外展工作，以促进 A2A 的好处并鼓励其实现。
安全和隐私
随着 AI Agent 之间的互连程度越来越高，安全和隐私问题变得越来越重要。 A2A 必须结合强大的安全机制来保护敏感数据并防止未经授权的访问。 这包括诸如身份验证、授权和加密之类的功能。
可扩展性和性能
随着网络中 AI Agent 数量的增长，A2A 必须能够有效地扩展并保持高性能。 这将需要仔细优化协议的架构和实现。
不断发展的 AI 格局
AI 格局在不断发展，新技术和范例正以惊人的速度出现。 A2A 必须具有适应性和可扩展性，以适应这些变化。 这将需要持续的研究和开发，以确保该协议保持相关性和有效性。
未来方向
A2A 的未来方向可能包括：
- 支持新的 AI 模式： 扩展协议以支持新的 AI 模式，例如强化学习和无监督学习。
- 与区块链技术集成： 将 A2A 与区块链技术集成，以提供一个安全透明的 Agent 协作平台。
- 开发 AI Agent 市场： 创建 AI Agent 市场，可以在其中购买、出售和交易 Agent。
- AI Agent 伦理的标准化： 制定 AI Agent 的道德准则，以确保它们以负责任和合乎道德的方式使用。
结论
Google 的 Agent2Agent 协议代表着在寻求无缝 AI Agent 互操作性方面迈出了重要一步。 通过为 Agent 提供一个标准化的框架，使其能够发现、协商和协作，A2A 有可能释放新的生产力、效率和创新水平。 虽然仍然存在挑战，但该协议的开放性和强大的行业支持表明它将在塑造 AI 的未来中发挥关键作用。 随着 A2A 继续发展并适应不断变化的 AI 格局，它无疑将使 AI Agent 能够更有效地协同工作，从而创建一个更加互联和智能的世界。 A2A 改变行业和改善生活的潜力是巨大的，其持续发展对于充分发挥人工智能的潜力至关重要。 通过培养协作生态系统，A2A 正在为 AI Agent 可以无缝交互并共同解决复杂问题的未来铺平道路。