Google 的 Agent2Agent 協定 (A2A) 代表了一項重大的技術躍進，旨在為智慧代理之間的通訊建立一套通用標準。此協定促進了多供應商生態系統內的互通性，承諾實現一個 AI 系統可以無縫協作的未來，無論它們的來源或架構為何。
A2A 的起源：克服 AI 的巴別塔
於 2025 年 4 月 9 日推出的 Google Agent2Agent 協定，旨在解決人工智慧領域中的一個關鍵挑戰：虛擬助理之間缺乏互通性。目前，AI 代理通常在孤立的環境中運作，每個都遵循自己的一套規則和技術語言。這種碎片化阻礙了業務流程的自動化，使得不同供應商開發的代理無法有效地溝通。
想像一個全球分佈的供應鏈或一個複雜的招聘流程。AI 代理無法無縫互動可能會擾亂協調並造成效率低落。A2A 協定旨在透過提供一個通用標準來彌合這一差距，使智慧實體能夠連接和協作，從而消除昂貴且耗時的臨時整合需求。
願景：AI 的共同語言
A2A 的核心目標是為智慧代理提供一種共同語言 – 一種共享的語法和句法，無論它們的內部架構如何，都能夠理解。這個願景為 ‘AI 代理互聯網’ 奠定了基礎，在這個互聯網中，AI 系統可以像人類在網路上一樣無縫地溝通和協作。
如果沒有這個中間層，公司將繼續面臨管理多個整合的負擔，這些整合既昂貴、緩慢且難以維護。A2A 旨在簡化這種複雜性，同時又不損害技術自由。它設想了一個 AI 代理可以有效溝通的世界，無論它們的底層技術為何。
A2A 的五大支柱：數位代理的憲法
Google Agent2Agent 協定建立在五項基本原則之上，這些原則是數位代理的現代憲法：
開放性： 該協定可免費存取，不依賴單一供應商，從而促進廣泛採用和創新。
相容性： A2A 旨在輕鬆與現有標準 (如 HTTP、JSON-RPC 和 SSE) 整合，確保與現有系統的無縫互動。
安全性： 強大的身份驗證和授權機制已整合到協定中，滿足專業環境的嚴格安全要求。
靈活性： 該協定可以管理短任務（持續數秒）和長任務（持續數小時或數天），適用於廣泛的應用。
多模態： 代理可以交換圖像、聲音和影片，從而實現豐富且與情境相關的互動。
功能剖析：代理卡、任務和串流
A2A 系統圍繞幾個關鍵組件運作，這些組件促進了 AI 代理之間的通訊和協作。
代理卡：AI 的數位名片
A2A 系統的核心是 ‘代理卡’，這是一種 JSON 格式的數位名片，精確地描述了每個代理的功能和需求。這些卡片使 AI 代理能夠互相發現、評估各自的技能，並確定它們是否可以協同工作。
這些卡片有一個重要的目的：允許 AI 代理識別和評估彼此的技能，確定它們是否適合協同工作。
任務：協作的基石
‘任務’ 代表 A2A 生態系統內的基本工作單位。每個任務都遵循一個明確定義的生命週期，最終產生其他代理可以存取、評估或修改的產物。這種結構化的方法確保任務能夠高效且有效地完成。
串流：即時更新和持續協作
A2A 協定最具創新性的功能之一是它對串流的支援。代理不是等到交付最終結論，而是提供即時更新。這允許探索複雜主題的代理分享它們的發現，就像探險家從遙遠的土地發出報告一樣。
考慮一下深入的文件研究範例。代理首先發送可用的第一條訊息 – 一個名字、一個參考、一個可靠的來源。當它探索資料庫、專業 API 或學術檔案時，它會持續傳輸有序的可操作資訊片段。每次更新都會完善請求代理的理解，而不會中斷或產生不必要的延遲。
這種流動性從根本上改變了 AI 代理之間協同工作的性質。它消除了步驟之間的沉默，使互動變得連續、透明，並且幾乎像人類一樣自發。
業務優勢：利用 AI 協調複雜性
想像一下，AI 代理無縫協作，協調您最複雜的業務流程。不再有孤島，不再有費力的整合 – 只是一種新的流動性，每個代理都在其專業領域表現出色，同時與其同儕完美協調。這就是 Google Agent2Agent 協定的承諾。
A2A 的潛在影響力遍及各個行業和應用。
用例：簡化供應鏈管理
為了了解 Google Agent2Agent 協定的威力，請考慮一家在汽車產業營運的國際工業集團的案例。其在德國的一家工廠發生故障，導致生產停止。需要一個快速的解決方案：更換一系列可用性有限的關鍵組件。
物流經理啟動他們專用的 AI 代理。透過 Google Agent2Agent 協定，該代理查詢外部合作夥伴代理的卡片 – 製造商、供應商、運輸商 – 以識別那些能夠應對此緊急情況的代理。
然後，它與義大利供應商的專業代理、荷蘭物流供應商的另一個代理，以及法國現場維護服務的第三個代理聯繫。
每個代理都確認了請求，啟動了自己內部的搜尋，並開始交換結構化的產物：零件可用性、預計交貨時間以及現場技術人員的可用性。此資訊以串流更新的形式逐步傳輸，允許中央協調員即時監控回應計劃的進度。
在數小時內，無需系統之間任何手動人工干預，即可提出完整的解決方案：零件已預留，卡車已派遣，工程師也已派送。所有這些都歸功於自主代理之間的無縫通訊，每個代理都說著自己的技術語言，但透過 A2A 可以被所有人理解。
A2A 與模型上下文協定 (MCP)
重要的是要區分 Google 的 A2A 協定與其他 AI 整合方法，例如 Anthropic 的模型上下文協定 (MCP)。MCP 提供了一種機制，讓大型語言模型可以存取外部工具和資料來源。它允許模型呼叫 CRM、SQL 資料庫或預測分析引擎，從而提供存取其原生結構之外的資料和功能的閘道。
雖然 MCP 使單個代理能夠與外部資源互動，但 A2A 側重於社交化多個代理，促進它們之間的直接通訊和協作。想像一下，一個行銷代理直接與一個物流代理討論，以規劃全球部署。不需要人類介入；決策是在機器之間做出的。
然而，Google 將其協定定位為與 MCP 完美互補。代理可以使用 MCP 查詢資料庫，然後透過 A2A 將結果的分析委託給數位專家。這種願景表明了一個和諧的生態系統，不同的協定協同工作以增強 AI 功能。
潛在的標準戰爭？
儘管 Google 持合作立場，但一些觀察家認為 A2A 的出現是標準戰爭的開始。OpenAI 最近採用 MCP 進一步加劇了這種看法。
Anthropic 和 OpenAI 沒有出現在 Google Agent2Agent 協定的初始合作夥伴中，這一點值得注意，特別是考慮到 Google 聲稱支援 MCP。這種情況突顯了定義 AI 生態系統內通訊標準的策略重要性。控制語言的實體最終控制了思想 – 或者至少是其表達。這項原則適用於 AI 和人類。
策略合作夥伴關係：建立協作生態系統
Google Agent2Agent 協定已吸引了各種各樣的合作夥伴，包括 Salesforce 和 SAP 等企業巨頭，以及 LangChain 和 MongoDB 等專業參與者。這種多樣化的組合反映了該協定的跨領域抱負。A2A 不滿足於僅僅吸引技術市場的特定領域。它渴望成為智慧代理之間通訊的通用標準，跨越所有領域。
Deloitte 和 Accenture 等著名顧問公司的參與也意義重大。這些公司在企業內採用新技術方面發揮著至關重要的作用，將技術複雜性轉化為切實的業務優勢。他們對 A2A 的支持表明，該協定不僅僅是技術愛好者的玩具，而是一種注定要改變世界最大組織業務流程的解決方案。
逐步部署：從開源到穩定版本
Google Agent2Agent 協定的部署策略採用逐步方法。一個開源版本最初在 GitHub 上提供，供早期採用者和開發人員探索。計劃在 2025 年末發布穩定版本，在此之前，社群的回饋將被納入以完善規格。
這種社群驅動的方法讓人想起 Google 的一些最偉大的成功案例，例如 Android。開放性促進了採用，採用產生了臨界質量，而臨界質量建立了標準。Google 已經掌握的這台運作良好的機器很可能會使 A2A 成為協作 AI 不可或缺的協定。
AI 協作的未來
Google Agent2Agent 協定代表了朝著 AI 系統可以無縫協作的未來邁出的重要一步，從而釋放了自動化、創新和解決問題的新可能性。透過建立通訊的通用標準，A2A 為一個更加互聯和智慧的世界鋪平了道路。