Google 近期推出 Agent2Agent 協議 (A2A)，這是一個開創性的倡議，旨在促進人工智慧 (AI) 代理程式之間的無縫協作。這項創新的開放原始碼協議尋求建立一個通用的互通性框架，使 AI 代理程式能夠有效地溝通和協同工作。
AI 代理程式的潛力正在快速擴張，其能力現在已經遠遠超出了幾年前的想像。透過促進不同 AI 代理程式之間的協作，我們可以釋放更大的潛力，並實現以前無法實現的突破。然而，要實現這種程度的協作，必須有一種通用的語言或協議，使這些代理程式能夠無縫地互動。這正是 Google 推出的 Agent2Agent 協議的目的。
釋放互通性的力量
AI 代理程式之間的互通性對於釋放它們的全部潛力至關重要。當 AI 代理程式可以相互互動，無論它們的來源或開發框架如何，它們的自主性和生產力都會顯著提高。A2A 協議旨在滿足這一需求，並獲得了超過 50 家技術合作夥伴和領先服務提供商的支持，例如 Atlassian、PayPal、Salesforce 和 SAP。這種合作旨在使 AI 代理程式能夠在各種企業平台上安全地交換資訊和協調行動。Google 認為，這個框架將為其客戶帶來顯著價值。
A2A 被構想為一個開放協議，可以補充 Anthropic 的模型上下文協議 (MCP)。它使開發人員能夠建立可以使用該協議連接到任何其他代理程式的代理程式，從而為使用者提供靈活地組合來自不同提供商的代理程式。這種標準化的方法使組織能夠更有效地管理其跨多個平台和雲端環境的代理程式。
指導 A2A 開發的關鍵原則
A2A 協議的開發，與其合作夥伴合作，由五個關鍵原則指導：
- 專注於代理能力： A2A 旨在促進代理程式在其自然的、非結構化的環境中的協作，即使它們缺乏共享記憶體、工具或上下文。
- 建立在現有標準之上： 該協議利用已建立且廣泛使用的標準，例如 HTTP、SSE 和 JSON-RPC，使其更容易整合到現有的 IT 基礎架構中。
- 預設安全性： A2A 從一開始就整合了企業級的身份驗證和授權機制，類似於 OpenAPI4 使用的身份驗證方案。
- 支持長時間運行的任務： A2A 具有足夠的靈活性，可以支持快速任務和可能需要數小時甚至數天的深入調查。使用者在整個過程中都會收到即時回饋和狀態更新。
- 模態不可知： 認識到 AI 代理程式應用程式不限於文字，A2A 支持各種模態，例如音訊和視訊串流。
A2A 如何運作：深入探討協議
透過 A2A 進行的通訊發生在「客戶端」代理程式和「遠端」代理程式之間。客戶端代理程式制定並提交任務，而遠端代理程式執行這些任務以提供正確的資訊或執行適當的行動。
代理程式可以使用 JSON 格式的「代理程式卡」透過能力發現來宣佈其功能。這允許客戶端代理程式識別最適合特定任務的代理程式，並透過 A2A 與其通訊。
客戶端和遠端代理程式之間的通訊側重於根據使用者要求完成任務。任務管理確保「任務」對象由協議定義並具有生命週期。任務可以立即完成，或者在長時間運行的過程的情況下，代理程式可以交換有關當前狀態的更新。任務的結果稱為「工件」。
代理程式可以互相發送消息以傳達上下文、回應、工件或使用者說明。
每條消息都包含「部件」，這些部件是完整的內容元素，例如生成的圖像。每個部件都有特定的內容類型，這允許客戶端和遠端代理程式協商所需的格式，並明確考慮使用者的 UI 功能，例如 iFrame、視訊或 Web 表單。
一個實際例子：用 A2A 徹底改變招聘流程
考慮一個人事經理尋找合適的求職者的情景。使用像 Agentspace 這樣的統一介面，經理可以指示其代理程式尋找符合特定標準（職位描述、地點、技能）的候選人。然後，代理程式與其他專業代理程式互動以識別潛在的候選人。使用者收到建議，然後可以指示其代理程式安排面試，並且在面試過程完成後，指示另一個代理程式進行背景調查。
這個例子說明了 A2A 如何簡化和自動化複雜的任務，節省時間並提高效率。透過使 AI 代理程式能夠協作並利用彼此的優勢，A2A 有潛力改變各個行業和流程。
擁抱開放原始碼：A2A 的協作未來
Google 打算透過開放原始碼流程，與其合作夥伴和社群合作進一步開發該協議。該協議的生產就緒版本預計將於今年晚些時候與合作夥伴一起推出。
這種對開放原始碼開發的承諾確保 A2A 將繼續發展和改進，從 AI 社群的集體知識和專業知識中受益。透過促進協作和創新，Google 希望創建一個真正通用的協議，使 AI 代理程式能夠無縫協同工作並釋放其全部潛力。
AI 代理程式協作的更廣泛影響
Agent2Agent 協議代表了 AI 演進的一個重要進展。透過使 AI 代理程式能夠有效地協作，我們可以釋放新的可能性並應對以前無法克服的挑戰。這項技術的潛在應用範圍廣泛且影響深遠，涵蓋各個行業和領域。
轉型醫療保健
在醫療保健領域，AI 代理程式可以協作分析醫學圖像、診斷疾病和個人化治療計劃。透過結合多個 AI 代理程式的專業知識，醫療保健專業人員可以更全面地了解患者的病情並做出更明智的決策。
例如，一個 AI 代理程式可以負責分析 X 光和 CT 掃描，而另一個代理程式可以分析患者的病史和基因資訊。透過分享他們的發現，這些代理程式可以幫助醫生識別潛在的風險並制定根據每個患者的獨特需求量身定制的個人化治療計劃。
徹底改變金融
在金融領域，AI 代理程式可以協作檢測詐欺、管理風險並提供個人化的財務建議。透過利用多個 AI 代理程式的集體智慧，金融機構可以提高效率、降低成本並增強客戶服務。
例如，一個 AI 代理程式可以負責監控交易中是否存在可疑活動，而另一個代理程式可以分析市場趨勢並提供投資建議。透過協同工作，這些代理程式可以幫助金融機構保護其資產並為其客戶提供最佳的財務建議。
加強教育
在教育領域，AI 代理程式可以協作個人化學習體驗、向學生提供回饋並自動化管理任務。透過根據每個學生的個人需求和學習風格定制教育，AI 代理程式可以幫助學生充分發揮他們的潛力。
例如，一個 AI 代理程式可以負責評估學生對特定主題的理解程度，而另一個代理程式可以提供個人化的回饋和進一步學習的建議。透過協同工作，這些代理程式可以幫助學生更有效地學習並取得更好的成果。
促進製造業的創新
在製造業中，AI 代理程式可以協作優化生產流程、檢測缺陷並預測設備故障。透過利用多個 AI 代理程式的集體智慧，製造商可以提高效率、降低成本並提高產品的品質。
例如，一個 AI 代理程式可以負責監控製造設備的性能，而另一個代理程式可以分析生產數據以識別潛在的瓶頸並優化生產流程。透過協同工作，這些代理程式可以幫助製造商改進其運營並在競爭中保持領先地位。
解決 AI 代理程式協作的挑戰
雖然 AI 代理程式協作的潛在好處是顯著的，但也需要解決一些挑戰。這些挑戰包括：
- 確保安全和隱私： 隨著 AI 代理程式協作和交換資料，必須確保這些資料受到保護，免受未經授權的存取和濫用。需要健全的安全和隱私措施來保護敏感資訊並防止潛在的違規行為。
- 管理複雜性： 隨著參與協作的 AI 代理程式數量增加，系統的複雜性也會增加。需要有效的管理工具和策略來管理這種複雜性，並確保系統保持穩定和可靠。
- 建立信任： 為了使 AI 代理程式協作成功，必須在不同的代理程式之間建立信任。這需要開發驗證每個代理程式的身份和可信度的方法。
- 解決倫理問題： 隨著 AI 代理程式變得越來越強大和自主，必須解決與其使用相關的倫理問題。這包括確保 AI 代理程式以負責任和合乎倫理的方式使用，並且它們不歧視個人或團體。
透過解決這些挑戰，我們可以為 AI 代理程式可以無縫協作並釋放其全部潛力的未來鋪平道路。
AI 代理程式協作的未來
Agent2Agent 協議僅僅是 AI 代理程式協作新紀元的開始。隨著 AI 技術的不斷發展，我們可以預期會出現更複雜的協議和框架，使 AI 代理程式能夠更有效地協同工作。
在未來，AI 代理程式可能能夠協作處理更複雜的任務，例如設計新產品、開發新藥物和解決全球挑戰。透過利用多個 AI 代理程式的集體智慧，我們可以加速創新步伐，為所有人創造更美好的未來。
Agent2Agent 協議代表了 AI 演進的一個重要進展。透過使 AI 代理程式能夠有效地協作，我們可以釋放新的可能性並應對以前無法克服的挑戰。隨著 AI 技術的不斷發展，我們可以預期會看到 AI 代理程式協作領域出現更多令人興奮的發展。AI 的未來是協作的，而 Agent2Agent 協議正在幫助鋪平道路。