就在一个月前，Google举办了Cloud Next ‘25大会，这是一个展示人工智能领域众多进展的平台。其中的亮点之一是推出了Agent2Agent (A2A)协议，这是一种开放标准，旨在促进AI代理之间的无缝通信，无论它们的基础技术如何。
在发布会上，Google自豪地宣布了一个由50多个合作伙伴组成的联盟，其中包括埃森哲、Box、德勤、Salesforce、SAP、ServiceNow和TCS等行业巨头。根据Google的说法，这些合作者正在积极为该协议的开发做出贡献，共同塑造多代理系统的统一愿景。
微软现在决定加入这一蓬勃发展的运动，原因是他们认识到AI代理已经从实验性工具发展成为企业系统的组成部分。
“随着代理承担更复杂的角色，它们不仅需要访问各种模型和工具，还需要彼此访问。”
这一声明强调了AI代理之间互操作性的关键需求，以使它们能够执行复杂的任务并有效地协作。
微软关于Agent2Agent的公告强调了其对推进A2A等开放协议的承诺，这些协议将很快在Azure AI Foundry和Copilot Studio上提供。此举标志着一种明显的转变，即将互操作性作为AI系统的基本要求优先考虑。
有趣的是，在微软的官方公告中，Google的名字明显缺失，除了微软人工智能平台产品负责人Asha Sharma在LinkedIn帖子标题中提到了它，该帖子嵌入在微软的博客文章中。然而，Sharma直接承认了这次合作：”今天，微软正式与Google围绕Agent2Agent (A2A)建立合作伙伴关系。”
“为了使代理真正有用，它们必须能够随着时间的推移代表用户执行更复杂的工作。为此，它们需要能够与互联网服务和其他代理无缝交互。MCP [模型上下文协议]和A2A是代理经济的重要步骤，”Sharma断言。
微软和Google在Agent2Agent协议上的合作代表着朝着构建一个更加互联和协作的AI生态系统迈出的重要一步。
Agent2Agent协议的意义
Agent2Agent协议对于人工智能的未来具有重要意义。其核心目的是实现AI代理之间的无缝通信和协作，无论它们的基础技术或运行平台如何。这种互操作性对于释放AI的全部潜力并创建更复杂和通用的AI系统至关重要。
以下是A2A协议如此重要的原因的细分：
打破孤岛： 目前，许多AI代理被设计为在特定生态系统或平台内运行。这造成了孤岛，阻碍了它们与其他代理和服务交互的能力。A2A协议旨在通过为代理通信提供一种通用语言和框架来打破这些孤岛。
实现复杂任务完成： 许多现实世界的任务需要多个AI代理的协调努力。例如，考虑一个用户想要预订旅行的场景。这可能涉及一个搜索航班的代理、另一个寻找酒店的代理以及第三个处理付款的代理。A2A协议使这些代理能够无缝地协同工作以完成任务。
促进创新： 通过促进互操作性，A2A协议鼓励AI领域的创新。开发人员可以专注于构建擅长特定任务的专用代理，因为他们知道可以轻松地与其他代理集成以创建更全面的解决方案。
推动代理经济： A2A协议是“代理经济”的关键推动因素，在未来，AI代理将在我们的生活中扮演更重要的角色，代表我们执行各种任务。这一愿景要求代理能够彼此以及与更广泛的互联网生态系统无缝交互。
Agent2Agent的技术方面
虽然Agent2Agent协议的概念相对简单，但其实现涉及复杂的技术考虑。该协议需要解决几个关键挑战，包括：
通信标准化： A2A协议必须定义代理之间交换的消息的标准格式。这种格式应该足够灵活，以适应不同类型的数据和任务，同时还要高效且易于解析。
安全和身份验证： 确保代理通信的安全性至关重要。A2A协议必须包含用于验证代理身份和加密消息以防止未经授权的访问和篡改的机制。
发现和注册： 代理需要一种相互发现和注册的方式。A2A协议可能包括一个中央注册表或目录，代理可以在其中宣传其功能并找到其他代理进行协作。
协商和协调： 当多个代理参与一项任务时，它们需要一种协商和协调其行动的方式。A2A协议可以定义用于任务分配、资源共享和冲突解决的协议。
错误处理和恢复： A2A协议必须解决如何处理代理通信期间可能发生的错误和故障。这包括用于检测错误、重试失败操作以及从意外情况中恢复的机制。
微软在A2A计划中的作用
微软决定加入Agent2Agent计划是对该协议及其潜力的重要认可。微软为该计划带来了其在人工智能、云计算和企业软件方面的广泛专业知识。
以下是微软的参与如何使A2A协议受益：
资源和专业知识： 微软可以为A2A协议的开发和推广贡献大量资源和专业知识。这包括技术人才、资金和营销支持。
Azure集成： 微软将A2A协议集成到Azure AI Foundry和Copilot Studio中，将使开发人员更容易构建和部署符合该标准的AI代理。这将加速A2A协议的采用，并培育更大的可互操作代理生态系统。
企业采用： 微软在企业市场中的强大影响力可以帮助推动企业采用A2A协议。这对于实现代理经济的全部潜力至关重要，因为企业很可能成为AI代理的主要用户。
与Google的合作： 微软与Google在A2A协议上的合作证明了互操作性在AI领域的重要性。这种伙伴关系向行业发出了一个强烈的信号，即公司需要共同努力，创建使每个人受益的开放标准。
基于代理的系统的未来
Agent2Agent协议只是开发更复杂和通用的基于代理的系统的更大努力中的一部分。其他关键的研究和开发领域包括：
强化学习： 强化学习是一种机器学习，允许代理通过试错来学习。这对于训练代理在动态环境中执行复杂任务特别有用。
自然语言处理： 自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，专注于使计算机能够理解和处理人类语言。NLP对于构建可以与人类有效沟通的代理至关重要。
知识表示和推理： 知识表示和推理是人工智能的一个领域，涉及如何表示和推理关于知识。这对于构建能够根据他们对世界的理解做出明智决策的代理非常重要。
多代理协调： 多代理协调是人工智能的一个领域，专注于如何协调多个代理的行动以实现共同目标。这对于构建需要多个代理协调努力的复杂系统至关重要。
可解释人工智能： 可解释人工智能 (XAI) 是人工智能的一个领域，专注于使人工智能系统更加透明和可理解。这对于建立对AI代理的信任并确保负责任地使用它们非常重要。
对行业的影响
Agent2Agent协议以及基于代理的系统的进步有可能彻底改变各个行业。一些值得注意的例子包括：
医疗保健： AI代理可以协助医生诊断疾病、推荐治疗方法和监测患者。可互操作的代理可以无缝地共享数据并协调不同医疗保健提供者之间的护理。
金融： AI代理可以自动进行交易、检测欺诈并提供个性化的财务建议。A2A协议可以促进来自不同金融机构的代理之间的通信，从而提高效率并降低风险。
制造业： AI代理可以优化生产流程、管理供应链和执行质量控制。可互操作的代理可以协调不同制造设施和供应商之间的活动。
交通运输： AI代理可以控制自动驾驶车辆、管理交通流量和优化物流。A2A协议可以实现来自不同交通运输提供商的代理之间的通信，从而创建一个更高效和集成的交通运输系统。
客户服务： AI代理可以提供客户支持、回答问题和解决问题。可互操作的代理可以无缝地在不同的代理和部门之间转移客户，从而提供更个性化和高效的客户体验。
挑战和考虑
虽然Agent2Agent协议具有很大的前景，但必须承认与其实现和采用相关的挑战和考虑：
安全风险： 互操作性可能会带来新的安全风险。确保代理通信的安全性并防止恶意代理渗透系统至关重要。
隐私问题： AI代理通常处理敏感数据。保护用户隐私并确保遵守数据隐私法规至关重要。
伦理考量： AI代理可能会对人们的生活产生重大影响。确保以合乎道德和负责任的方式使用代理至关重要。
复杂性： 开发和部署可互操作的基于代理的系统可能很复杂。简化开发过程并为开发人员提供足够的工具和资源至关重要。
治理： 建立明确的代理经济治理结构和标准对于确保公平、透明和问责制至关重要。
结论
Agent2Agent协议代表着人工智能发展的重要一步。通过实现AI代理之间的无缝通信和协作，该协议有可能在各个行业释放新的创新和效率水平。微软决定与Google合作开展此计划是对该协议及其潜力的有力认可。尽管仍然存在挑战和考虑因素，但基于代理的系统的未来一片光明，Agent2Agent协议有望在塑造未来方面发挥关键作用。