Google 近期發表了 Agent2Agent (A2A) 協定，這是一個開源藍圖，旨在促進 AI 代理之間的協作。這項倡議尋求建立一個標準化的方法，讓這些數位實體可以互動、分享資訊，並共同解決複雜的問題。在超過 50 家技術合作夥伴的支持下，Google 旨在培養一個蓬勃發展的生態系統，讓 AI 代理可以無縫連接，無論它們的來源或底層框架為何。
了解 Agent2Agent 協定
A2A 協定被設計為 Anthropic 的模型情境協定 (MCP) 的補充技術。它建立了一個客戶端-伺服器架構，AI 代理可以同時作為客戶端（請求動作）和伺服器（向其他代理提供服務）。這個框架設想了一個 AI 代理可以直接溝通的世界，而不是僅僅依賴具有嚴格輸入/輸出結構的預定義工具。
Google 強調，A2A 旨在使代理之間的通訊能夠以自主實體的方式進行，這些實體有能力進行推理和解決新穎的任務。與具有結構化行為的工具相比，代理具有適應和回應不可預見的挑戰的能力。該協定利用基於 HTTP 的 JSON-RPC 進行通訊，並利用「任務」的概念作為主要的互動單位。客戶端建立任務，然後由遠端代理完成。
A2A 協定的主要組成部分
A2A 協定定義了三種基本類型的參與者：
- 遠端代理： 這些是位於 A2A 伺服器上的「黑盒子」代理。它們的內部運作不會直接公開，從而實現模組化和封裝。
- 客戶端： 客戶端啟動來自遠端代理的動作請求。它們充當 A2A 生態系統中任務的發起者。
- 使用者： 這些可以是人類使用者，也可以是尋求透過代理系統完成任務的其他服務。它們代表協作 AI 網路的最終使用者。
這種結構化的方法確保了 A2A 框架內的互動得到明確的定義且易於管理。
A2A 與 MCP：解決不同的需求
Google 將 A2A 與 MCP 區分開來，強調 A2A 促進了代理作為代理之間的通訊，而 MCP 側重於代理作為工具的互動。這種區別對於理解每個協定的預期應用至關重要。雖然 A2A 旨在實現自主協作，但 MCP 提供了一個將 AI 模型整合到現有系統中作為專用工具的框架。
儘管如此，Google 建議使用 A2A 代理的應用程式應將它們建模為 MCP 資源。這表明這兩個協定可以結合使用，以創建強大而通用的代理系統。透過結合 A2A 和 MCP 的優勢，開發人員可以構建利用自主協作和結構化工具整合的應用程式。
代理互操作性的潛力
Google 認為 A2A 有潛力開創代理互操作性的新紀元，推動創新並創建更強大、更通用的代理系統。透過提供標準化的通訊協定，A2A 消除了協作的障礙，並使來自不同供應商和框架的代理能夠無縫地協同工作。
這種互操作性可以釋放廣泛的應用，從自動化複雜的業務流程到創建個性化的學習體驗。隨著 AI 代理變得越來越複雜和有能力，它們有效協作的能力對於應對日益複雜的挑戰至關重要。
社群和開源
Google 以開源形式發布了 A2A 協定，鼓勵社群參與和協作開發。這種方法確保了協定保持供應商中立，並能適應 AI 社群不斷變化的需求。透過提供明確的貢獻途徑，Google 旨在圍繞 A2A 培養一個蓬勃發展的生態系統，讓開發人員和研究人員可以共同塑造代理互操作性的未來。
A2A 原始程式碼可在 GitHub 上取得，為開發人員提供了開始構建代理系統所需的資源。Google 還發布了一個演示影片，展示了來自不同框架的代理之間的協作，說明了該協定在現實場景中的潛力。
解決懷疑和比較
A2A 的發布在 AI 社群中引發了討論，一些使用者質疑其相對於 MCP 的價值主張。有些人將 A2A 視為 MCP 的「超集」，稱讚其清晰的文件和解釋。其他人則對是否需要單獨的協定表示懷疑，認為 MCP 已經為代理互動提供了足夠的功能。
這些討論突顯了理解每個協定的特定目標和設計原則的重要性。雖然 MCP 側重於為訪問 AI 模型提供標準化的介面，但 A2A 旨在實現代理之間的自主協作。透過解決 AI 生態系統中的不同需求，這兩個協定都可以為代理系統的進步做出貢獻。
A2A 的更廣泛影響
A2A 協定代表了朝著實現 AI 協作的全部潛力邁出的重要一步。透過使代理能夠無縫地溝通和合作，A2A 可以釋放各個行業的新一波創新。
想像一個未來：
- 醫療保健： AI 代理協作診斷疾病、制定個性化的治療計劃，並即時監控患者的健康狀況。
- 金融： 代理協同工作以檢測欺詐、管理風險並提供客製化的財務建議。
- 教育： 代理創建個性化的學習體驗、適應個別學生的需求並提供有針對性的反饋。
- 製造業： 代理優化生產流程、預測設備故障並管理供應鏈。
這些只是代理互操作性的變革潛力的一些例子。隨著 A2A 獲得採用，並且 AI 社群不斷創新，我們可以期望看到更多突破性的應用出現。
A2A 的技術基礎
深入研究 A2A 協定的技術方面，可以發現一個結構良好且經過深思熟慮設計的系統。選擇基於 HTTP 的 JSON-RPC 作為通訊協定，為代理互動提供了強大且廣泛支援的基礎。
JSON-RPC (JavaScript 物件表示法遠端程序呼叫) 是一種輕量級協定，允許客戶端在遠端伺服器上執行程序。它的簡單性和廣泛採用使其成為實現 AI 代理之間通訊的理想選擇。HTTP (超文本傳輸協定) 提供了底層傳輸機制，確保訊息的可靠和安全傳遞。
在通訊規範中使用「任務」作為核心抽象簡化了代理之間的互動。任務代表客戶端希望遠端代理實現的特定目標或目的。透過將必要資訊封裝在任務物件中，代理可以有效地溝通，而無需了解彼此內部運作的複雜性。
代理協作中的安全考量
隨著 AI 代理變得越來越互連，安全考量變得至關重要。A2A 協定必須整合強大的安全機制，以防止惡意攻擊並確保系統的完整性。
潛在的安全風險包括：
- 未經授權的訪問： 惡意行為者可能會嘗試訪問代理並竊取敏感資訊或操縱其行為。
- 資料外洩： 在代理之間交換的機密資料可能會被攔截和洩露。
- 阻斷服務攻擊： 攻擊者可能會透過請求淹沒代理，阻止它們執行預期功能。
- 惡意程式碼注入： 攻擊者可能會將惡意程式碼注入代理，導致它們發生故障或損害整個系統。
為了減輕這些風險，A2A 協定應包含以下安全措施：
- 身份驗證： 在允許代理與系統互動之前驗證其身份。
- 授權： 控制哪些代理有權訪問特定資源和功能。
- 加密： 保護在代理之間交換的敏感資料。
- 稽核： 追蹤代理活動以檢測和回應可疑行為。
- 沙箱： 將代理彼此隔離，以防止惡意程式碼傳播。
透過整合這些安全措施，A2A 協定可以確保代理協作的安全可靠環境。
代理系統的未來
A2A 協定只是在更廣泛的努力中創建智慧和協作代理系統的一小部分。隨著 AI 技術的不斷發展，我們可以期望看到更複雜的協定和框架出現。
代理系統的未來方向包括：
- 更複雜的通訊協定： 開發支援更複雜互動的協定，例如談判、論證和協作解決問題。
- 改進的代理發現機制： 創建允許代理輕鬆發現和連接彼此的機制。
- 標準化的代理本體： 開發共享的詞彙表和知識表示，使代理能夠理解彼此的能力和意圖。
- 更強大的安全和隱私機制： 加強安全和隱私以防禦不斷演變的威脅。
- 人機代理協作： 開發允許人類和 AI 代理無縫協同工作的系統。
透過追求這些方向，我們可以創建不僅智慧和協作，而且安全、可靠且有益於人類的代理系統。
Google 對未來的願景
Google 對開源和協作的承諾在 A2A 協定的發布中顯而易見。透過圍繞代理互操作性培養一個蓬勃發展的生態系統，Google 旨在加速 AI 技術的發展並釋放其變革潛力。
A2A 協定代表了朝著實現 Google 的願景邁出的重要一步，在這個願景中，AI 代理可以無縫地協作以解決複雜的問題並改善我們的生活。隨著 AI 社群擁抱 A2A 並為其發展做出貢獻，我們可以期望在未來幾年看到更多突破性的應用出現。