Agent2Agent (A2A) 的本質
在 Google Cloud Next ‘25 大會上，Agent2Agent 協議的亮相，代表著一個為 AI 代理之間無縫溝通而設計的突破性框架，旨在促進協作任務的執行。這項創新標誌著朝向建立 AI 代理標準化生態系統邁出了重要一步，同時也將 Google 定位為生成式 AI 領域的關鍵參與者。
Agent2Agent，簡稱 A2A，代表 Google 積極建立 AI 代理新時代標準基礎的雄心壯志。在 Google 主要追隨生成式 AI 領域領先地位之際，這項倡議應運而生。一個主要的例子是，仰賴 OpenAI 的 API 來執行其大型語言模型 (LLM)，以及 Anthropic 的 MCP 協議將 LLM 連接到外部資料來源。
Google 強調 A2A 的設計旨在補充 MCP，以解決不同的功能。雖然 MCP 促進模型與外部資料來源和工具的連接，但 A2A 側重於實現代理之間無縫溝通和協作。
A2A 的示範用例
Google 透過一個引人注目的用例展示了 A2A 的潛力，即招募過程。AI 代理的任務是識別適合職位空缺的候選人，考量到職稱、地點和技能等因素。一旦初始代理篩選候選人，它會無縫地將合格的候選人轉移到負責安排面試的第二個代理。然後，第三個代理接管，進行背景調查並驗證候選人的資格。多個代理之間的這種精心安排的協作，顯著減少了工作量並簡化了整個招募過程。A2A 協議促進了這些代理之間指令和資料的無縫傳輸，確保了有效的協調。
深入探討 A2A 的架構框架
A2A 框架基於客戶端-伺服器架構運作，包括啟動任務的客戶端代理和執行這些任務的遠端代理。該框架包含以下關鍵概念：
能力探索： 代理可以宣傳他們的能力，允許其他代理探索並利用他們的特定技能。
任務管理： 該框架提供監控任務進度和確保及時完成的機制。
協商： 代理可以協商期望的結果，例如建立圖像、生成影片或填寫表單。
A2A 協議利用現有的開放標準，例如用於元資料交換的 JSON 和用於代理伺服器的 HTTP 端點。
Google 全面性 A2A 方法的重要性
A2A 的重要性在於 Google 的全面性方法和廣泛的支援網路。Google 已獲得眾多軟體公司的支持，包括 Atlassian、JetBrains、SAP、Oracle、MongoDB、Salesforce、SAP、ServiceNow、Elastic、Datastax 和 Workday。此外，埃森哲 (Accenture)、波士頓顧問集團 (BCG)、德勤 (Deloitte)、印孚瑟斯 (Infosys)、畢馬威 (KPMG)、麥肯錫 (McKinsey)、普華永道 (PWC) 和威普羅 (Wipro) 等傑出的 IT 顧問公司也承諾提供支援。
Google 還提供工具，將 A2A 與市面上各種代理框架無縫整合，例如 LangGraph、Genkit、LlamaIndex、CrewAI、Semantic Kernel、Marvin 以及其自身的代理開發工具包 (ADK)。這種全面的方法使 A2A 能夠廣泛採用並取得成功。
深入研究 Agent2Agent 的技術層面
Agent2Agent (A2A) 不僅僅是一個概念；它是一個精心設計的協議，建立在互通性和靈活性的基礎之上。為了真正理解其潛力，深入了解其技術基礎至關重要。本節將剖析使 A2A 成為 AI 代理強大溝通框架的關鍵元件和機制。
A2A 的核心原則
A2A 的核心是遵循以下幾個核心原則：
去中心化： A2A 避免了中心化的控制點，允許代理自主運作並直接相互互動。這有助於提高韌性和可擴展性。
標準化： 透過遵守開放標準，A2A 確保了由不同團隊或組織開發的代理之間的相容性。這促進了互通性並降低了整合成本。
可擴展性： A2A 的設計使其可以輕鬆地擴展新功能。這使得協議能夠適應 AI 代理生態系統不斷發展的需求。
安全性： A2A 整合了安全機制，以防止惡意行為者並確保代理之間溝通的完整性。
A2A 架構的關鍵元件
A2A 架構包含幾個關鍵元件，這些元件共同作用以實現無縫溝通和協作：
代理探索服務： 此服務允許代理探索能夠執行特定任務的其他代理。代理可以向服務註冊其能力，使其可以被其他代理發現。
溝通協議： A2A 定義了一個標準化的溝通協議，代理可以使用該協議交換訊息。該協議基於廣泛採用的標準，例如 HTTP 和 JSON，以確保互通性。
任務管理框架： 此框架提供了代理管理任務、追蹤進度和處理錯誤的機制。它允許代理將複雜任務分解為更小的子任務，並將其委派給其他代理。
安全框架： 此框架提供了安全機制，以防止未經授權的存取和惡意攻擊。它包括身份驗證、授權和加密等功能。
訊息交換過程
A2A 中的訊息交換過程通常遵循以下步驟：
- 代理探索： 需要執行任務的代理使用代理探索服務來尋找能夠執行該任務的其他代理。
- 能力協商： 代理與潛在的任務執行者進行協商，以確定執行任務的最佳方式。這可能涉及到交換關於任務需求、可用資源和期望結果的資訊。
- 任務委派： 代理將任務委派給選定的任務執行者。委派過程包括指定任務需求、輸入資料和期望輸出。
- 任務執行： 任務執行者執行任務並產生輸出。
- 結果報告： 任務執行者向委派代理報告任務執行的結果。
- 結果驗證： 委派代理驗證結果並採取適當的行動。這可能涉及到重試任務、將其委派給另一個代理或報告錯誤。
元資料在 A2A 中的作用
元資料透過提供關於代理和任務的能力和需求的資訊，在 A2A 中扮演著至關重要的角色。這些資訊允許代理相互發現、協商任務需求並驗證結果。A2A 定義了一個基於 JSON 的標準化元資料格式，確保了代理之間的互通性。
A2A 中的安全考量
鑑於惡意行為者可能破壞溝通或洩漏資料，安全性是 A2A 中首要考量的問題。A2A 整合了幾種安全機制來降低這些風險：
- 身份驗證： 代理必須先對自己進行身份驗證，才能與其他代理進行通訊。這確保了只有授權的代理才能參與 A2A 生態系統。
- 授權： 代理必須被授權才能執行特定任務。這可以防止未經授權的代理存取敏感資料或執行關鍵操作。
- 加密： 代理之間的溝通是經過加密的，以防止竊聽。這確保了敏感資料不會暴露給未經授權的各方。
- 完整性保護： 訊息完整性受到保護以防止篡改。這確保了訊息在傳輸過程中不會被更改。
- 稽核： 維護全面的稽核追蹤，以追蹤 A2A 生態系統中的所有溝通和活動。這允許偵測和調查安全事件。
Agent2Agent 的影響和未來方向
Agent2Agent 的推出對 AI 的未來及其與各個產業的整合具有深遠的影響。透過實現 AI 代理之間的無縫溝通和協作，A2A 釋放了新的自動化和效率水平，為更複雜和智慧的系統鋪平了道路。
透過 A2A 改造產業
A2A 有潛力徹底改變廣泛的產業，包括：
醫療保健： AI 代理可以協作以診斷疾病、制定治療計畫並監測患者的健康狀況。
金融： AI 代理可以協作以偵測詐欺、管理風險並提供個人化的財務建議。
製造： AI 代理可以協作以優化生產流程、管理庫存並確保品質管制。
交通運輸： AI 代理可以協作以優化交通流量、管理物流並提高安全性。
客戶服務： AI 代理可以協作以解決客戶查詢、提供技術支援並個人化客戶體驗。
AI 代理協作的未來
A2A 僅僅是朝向更複雜和協作的 AI 系統漫長旅程的開端。在未來，我們可以預期會看到：
更複雜的代理溝通協議： 未來的協議可能會納入自然語言理解、情感識別和社交智慧等功能。
更先進的代理推理能力： 未來的代理可能能夠推理複雜的情況、根據不完整的資訊做出決策並從他們的經驗中學習。
與人類員工更無縫的整合： 未來的 AI 系統將被設計為與人類員工無縫協作，增強他們的能力並提高他們的生產力。
更強大的安全機制： 未來的 AI 系統將納入更強大的安全機制，以防止惡意攻擊並確保資料的完整性。
Agent2Agent 的開發和採用代表著朝向 AI 代理可以協同工作以解決複雜問題並改善世界各地人民生活之未來邁出的重要一步。
解決 A2A 實施的挑戰
雖然 Agent2Agent 的潛力是巨大的，但其成功實施需要解決幾個挑戰：
標準化和互通性
確保不同 AI 代理平台和框架之間的標準化和互通性，對於 A2A 的廣泛採用至關重要。這需要產業利害關係人之間的協作，以制定通用標準和協議。
安全和隱私
保護 AI 代理之間交換的資料的安全和隱私至關重要。需要強大的安全機制和保護隱私的技術，以防止未經授權的存取和濫用敏感資訊。
信任和可解釋性
建立對 AI 代理的信任並確保其決策的可解釋性，對於人類的接受和採用至關重要。透明且可解釋的 AI 系統可以幫助使用者了解代理如何做出決策以及他們為何得出某些結論。
可擴展性和效能
擴展 A2A 以處理大量的 AI 代理和複雜的任務，需要有效的溝通協議和強大的基礎架構。優化效能並確保可擴展性對於真實世界的部署至關重要。
倫理考量
解決 AI 代理協作的倫理影響至關重要。確保 AI 系統的公平性、透明性和責任性，對於防止偏見和歧視至關重要。
克服這些挑戰需要研究人員、開發人員、政策制定者和最終使用者之間的協作努力。透過主動解決這些問題，我們可以釋放 A2A 的全部潛力，並創造一個 AI 代理可以協同工作以解決複雜問題並改善世界各地人民生活之未來。
A2A 的生態系統：參與者和技術
Agent2Agent 的成功不僅取決於其技術優點，也取決於其周圍生態系統的實力。這個生態系統包括多元化的參與者群體，每個參與者都貢獻著獨特的專業知識和資源。了解這些參與者的角色以及他們使用的技術，對於了解 A2A 的潛在影響至關重要。
A2A 生態系統中的主要參與者
Google： 作為 A2A 的創始者，Google 在其開發和推廣中扮演著核心角色。Google 提供了核心 A2A 協議、工具和文檔，以及對開發人員和研究人員的支援。
軟體公司： Atlassian、JetBrains、SAP、Oracle、MongoDB、Salesforce、SAP、ServiceNow、Elastic、Datastax 和 Workday 等軟體公司正在將 A2A 整合到他們的產品和服務中，使其客戶能夠利用 AI 代理協作。
IT 顧問公司： 埃森哲 (Accenture)、波士頓顧問集團 (BCG)、德勤 (Deloitte)、印孚瑟斯 (Infosys)、畢馬威 (KPMG)、麥肯錫 (McKinsey)、普華永道 (PWC) 和威普羅 (Wipro) 等 IT 顧問公司正在提供顧問服務，以協助組織實施 A2A 並將其整合到他們的業務流程中。
AI 框架開發人員： LangGraph、Genkit、LlamaIndex、CrewAI、Semantic Kernel 和 Marvin 等 AI 框架的開發人員正在將 A2A 整合到他們的框架中，使開發人員更容易建立可以相互溝通和協作的 AI 代理。
研究人員： 研究人員正在探索使用 A2A 解決複雜問題的新方法，並且正在開發用於 AI 代理協作的新演算法和技術。
最終使用者： 最終使用者是 A2A 的最終受益者，因為它可以使他們能夠自動化任務、提高效率並做出更好的決策。
A2A 生態系統中的關鍵技術
AI 框架： TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等 AI 框架提供了開發 AI 代理的基礎。
大型語言模型 (LLM)： GPT-3、LaMDA 和 PaLM 等 LLM 提供了自然語言處理能力，使 AI 代理能夠理解和生成人類語言。
知識圖譜： 知識圖譜提供了知識的結構化表示，可以由 AI 代理用於推理和做出決策。
雲端運算平台： Google Cloud Platform、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等雲端運算平台提供了部署和管理 AI 代理所需之基礎架構和服務。
API 管理平台： API 管理平台提供了管理和保護 AI 代理用於相互溝通之 API 所需之工具。
A2A 與現有代理溝通方法之比較
為了充分理解 A2A 的新穎性和潛力，將其與現有的代理溝通方法進行比較至關重要。雖然已經採用各種方法來促進代理之間的互動，但 A2A 透過其對標準化、靈活性和可擴展性的關注而與眾不同。
傳統代理溝通方法
訊息傳遞： 這涉及到代理直接與彼此交換訊息，通常使用預先定義的協議。雖然簡單，但隨著代理數量的增加，訊息傳遞可能會變得複雜且難以管理。
共享黑板： 代理可以存取和修改共享黑板，允許他們透過發布和讀取資訊來間接溝通。這種方法可用於協調任務，但也可能導致爭用和不一致。
合約網路協議： 該協議涉及代理廣播任務，而其他代理競標執行該任務。然後，代理選擇最佳競標者並分配任務。這種方法適用於任務分配，但如果任務複雜或需要協作，則效率可能會降低。
A2A 相對於現有方法的優勢
標準化： A2A 提供了一個標準化的代理溝通協議，確保了由不同團隊或組織開發的代理之間的互通性。這降低了整合成本並促進了協作。
靈活性： A2A 的設計使其具有靈活性，並且能夠適應不同類型的代理和任務。它支援各種溝通模式，並允許代理協商任務需求和結果。
可擴展性： A2A 的設計旨在擴展以處理大量的代理和複雜的任務。它使用有效的溝通協議並支援分散式架構。
安全性： A2A 整合了安全機制，以防止惡意行為者並確保代理之間溝通的完整性。
能力探索： A2A 允許代理宣傳他們的能力，使其可以被其他代理發現。這使代理能夠在生態系統中尋找並利用其他代理的技能。
A2A 的真實世界應用和用例
Agent2Agent 的真正價值在於其解決真實世界問題並改造產業的能力。許多應用和用例正在出現，展示了這種創新協議的多功能性和潛力。
供應鏈優化
AI 代理可以協作以優化供應鏈運營，從採購原材料到交付成品。代理可以監控庫存水平、預測需求並協調物流，以最大程度地降低成本並提高效率。
智慧製造
AI 代理可以協作以控制和優化製造流程。代理可以監控設備效能、偵測異常並調整參數，以最大程度地提高輸送量並最大程度地減少停機時間。
醫療保健診斷
AI 代理可以協作以診斷疾病並制定治療計畫。代理可以分析醫學影像、審閱病歷並諮詢人類醫生，以提供準確及時的診斷。
金融詐欺偵測
AI 代理可以協作以偵測和預防金融詐欺。代理可以監控交易、識別可疑模式並向人類調查員發出潛在詐欺案件的警報。
客戶服務自動化
AI 代理可以協作以自動化客戶服務任務。代理可以回答問題、解決問題並向客戶提供個人化支援，從而讓人類代理能夠專注於更複雜的查詢。
這些只是 Agent2Agent 眾多真實世界應用和用例的一些例子。隨著協議的成熟和生態系統的發展，我們可以預期會出現更多創新的應用。
結論
Agent2Agent 代表了 AI 代理溝通和協作領域的重大進步。透過提供標準化、靈活和可擴展的協議，A2A 使 AI 代理能夠協同工作以解決複雜問題並改造產業。雖然挑戰仍然存在，但 A2A 的潛在優勢是巨大的，並且其採用可能會在未來幾年加速。Google 的倡議為 AI 代理可以無縫協作、增強人類能力並推動各個領域創新的未來奠定了基礎。