芯耀
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上周與和一個朋友聊天時，他提到一個令人頭疼的問題："我們部署了多個 AI 代理來優(yōu)化供應鏈，一個負責需求預測，一個處理庫存管理，還有一個專注于物流調度。雖然每個代理都很強大，但它們就像被隔離在不同島嶼上的專家，無法有效協(xié)作，導致整體效率遠低于預期。"
這讓我想起谷歌剛剛發(fā)布的一項重要創(chuàng)新——Agent2Agent （A2A）協(xié)議。這個開源協(xié)議專為解決 AI 代理間的"溝通障礙"而設計，有望將多智能體系統(tǒng)的協(xié)作效率提升 40%以上。
本文將深入解析 A2A 協(xié)議的技術架構、應用場景與行業(yè)影響。
1. 為什么需要 A2A 協(xié)議？
1.1 當前多智能體系統(tǒng)面臨的三大挑戰(zhàn)
信息孤島問題：不同供應商和框架構建的 AI 代理缺乏統(tǒng)一的通信標準，形成相互隔離的"信息孤島"。就像不同國家的人使用不同語言，雖然各自聰明，卻無法有效交流。
協(xié)作效率低下：在企業(yè)自動化、客戶服務和供應鏈管理等領域，多個 AI 代理需要協(xié)同處理復雜任務，但缺乏標準化通信協(xié)議嚴重制約了整體效能。
集成成本高昂：企業(yè)需要為不同 AI 代理間的通信開發(fā)定制接口，增加了技術債務和維護成本。
▍知識卡片：什么是多智能體系統(tǒng)（MAS）？
多智能體系統(tǒng)是由多個能夠感知環(huán)境、做出決策并相互協(xié)作的智能代理組成的網(wǎng)絡。例如，在智能工廠中，不同 AI 代理分別負責生產調度、質量控制和設備維護，共同優(yōu)化整體運營。
1.2 A2A 協(xié)議：打破 AI 代理間的"巴別塔"
A2A 協(xié)議可以理解為 AI 代理世界的"通用翻譯官"。它為不同供應商、不同框架構建的 AI 代理提供了一種標準化的通信方式，使它們能夠無縫協(xié)作和信息交換。
2. A2A 協(xié)議的技術底座
2.1 必須掌握的三個基礎概念
代理卡片機制：每個 AI 代理通過 JSON 格式的"代理卡片"廣播自己的能力，類似于專業(yè)人士的技能簡歷。這使其他代理能夠發(fā)現(xiàn)并利用最適合特定任務的合作伙伴。
// 代理卡片示例
{
? "agent_id": "inventory-manager",
? "capabilities": ["stock_prediction", "reorder_optimization"],
? "response_formats": ["json", "text"],
? "authentication_required": true
}
任務生命周期管理：A2A 定義了完整的任務對象生命周期，支持從任務創(chuàng)建、執(zhí)行、狀態(tài)更新到完成的全過程跟蹤。對于長時間運行的任務，代理可以持續(xù)提供實時反饋和狀態(tài)更新。
協(xié)作消息交換：代理間可以交換包含上下文、回復、工件和用戶指令的結構化消息，實現(xiàn)豐富且上下文相關的交互。
2.2 技術架構的五大設計原則
A2A 協(xié)議基于五個關鍵設計原則構建，每一項都針對企業(yè)級 AI 應用的實際需求：
| 設計原則 | 核心特點 | 實際意義 |
| 擁抱代理能力 | 允許非結構化協(xié)作，不要求共享內存或工具 | 尊重各代理的自主性，適應多樣化企業(yè)環(huán)境 |
| 基于現(xiàn)有標準 | 利用 HTTP、SSE 和 JSON-RPC 等成熟技術 | 降低采用門檻，易于與現(xiàn)有 IT 基礎設施集成 |
| 默認安全 | 支持企業(yè)級身份驗證和授權 | 保障敏感數(shù)據(jù)交換的安全性，滿足合規(guī)要求 |
| 支持長時間運行任務 | 適應從快速到長達數(shù)天的復雜任務 | 能夠處理企業(yè)級復雜業(yè)務流程 |
| 模式無關設計 | 支持文本、音頻和視頻等多種交互模式 | 為未來多模態(tài) AI 交互提供擴展性 |
3. A2A 協(xié)議的突破性創(chuàng)新
3.1 與傳統(tǒng)代理通信協(xié)議的對比
A2A 協(xié)議相比早期的 KQML 和 FIPA-ACL 等代理通信語言，最大的創(chuàng)新在于其實用性和現(xiàn)代化設計。它不僅基于現(xiàn)代 Web 技術構建，還特別關注企業(yè)環(huán)境中的實際需求。
| 協(xié)議名稱 | 開發(fā)者/起源 | 主要架構 | 關鍵特性/概念 | 重點/主要用例 | 當前狀態(tài)/采用情況 |
| A2A | 谷歌 | 客戶端-服務器 | 代理卡片、任務管理、協(xié)作、用戶體驗協(xié)商、模式無關性 | 企業(yè)自動化、客戶服務、供應鏈管理、需要代理間協(xié)作的復雜工作流程 | 2025 年 4 月發(fā)布，獲得超過 50 家合作伙伴的支持，開源，尚處于早期采用階段 |
| MCP | Anthropic | 客戶端-服務器 | 提示、資源、工具、根、采樣 | 增強 LLM 的上下文感知能力，連接到外部數(shù)據(jù)源和工具 | 2024 年 11 月發(fā)布，獲得 OpenAI、亞馬遜和微軟等主要參與者的支持，開源 |
| ANP | Agent Network Protocol 社區(qū) | 點對點 | 去中心化身份 (DID)、加密通信、元協(xié)議、代理描述、代理發(fā)現(xiàn) | 構建去中心化的代理網(wǎng)絡，強調身份驗證和安全通信 | 協(xié)議和實現(xiàn)正在開發(fā)中，旨在成為代理互聯(lián)網(wǎng)的 HTTP |
| KQML | DARPA 知識共享計劃 | 未明確定義 | 執(zhí)行器 (Performatives)、內容層、消息層、通信層 | 早期在學術和研究環(huán)境中用于分布式人工智能系統(tǒng) | 已被 FIPA-ACL 取代 |
| FIPA-ACL | 智能物理代理基金會 (FIPA) | 未明確定義 | 通信行為 (Communicative Acts/Performatives)、消息結構、言語行為理論 | 需要清晰規(guī)范和互操作性的工業(yè)應用中的多代理系統(tǒng) | 工業(yè)應用中更受歡迎，但實施復雜，需要共享本體 |
3.2 與 MCP 協(xié)議的互補關系
谷歌將 A2A 定位為 Anthropic 的模型上下文協(xié)議（MCP）的補充。這兩個協(xié)議在功能上形成完美互補：
MCP：專注于單個 AI 模型與外部工具和數(shù)據(jù)源的連接（模型到數(shù)據(jù)/工具）
A2A：專注于多個 AI 代理之間的通信和協(xié)作（代理到代理）
| 特征 | A2A（Agent2Agent 協(xié)議） | MCP（模型上下文協(xié)議） |
| 開發(fā)者 | 谷歌 | Anthropic |
| 主要目標 | 實現(xiàn)人工智能代理之間的通信和協(xié)作 | 實現(xiàn) LLM 應用程序與外部工具和數(shù)據(jù)源的集成 |
| 通信范圍 | 代理到代理 | 模型到數(shù)據(jù)/工具 |
| 關鍵技術重點 | HTTP、SSE、JSON-RPC、代理卡片、任務管理、模式無關性 | JSON-RPC、提示、資源、工具 |
| 類比 | 機械師之間的對話 | 人工智能應用程序的 USB 端口 |
用谷歌的類比來說，如果 MCP 是套筒扳手（用于工具），那么 A2A 就是機械師之間的對話（用于協(xié)作）。
"A2A 和 MCP 的結合為構建復雜的、協(xié)作式人工智能代理系統(tǒng)提供了一個全面的框架，其中各個代理既具有知識（通過 MCP）又具有溝通能力（通過 A2A）。" —— 谷歌開發(fā)者博客
行業(yè)支持與生態(tài)系統(tǒng)
A2A 協(xié)議已獲得超過 50 家技術合作伙伴和領先服務提供商的支持，這種廣泛的行業(yè)認可表明它有望成為代理互操作性的事實標準。
谷歌還將 A2A 與其 Agent Development Kit （ADK）和 Agentspace 平臺集成，形成完整的代理開發(fā)和部署生態(tài)系統(tǒng)。
正如互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議使全球計算機能夠相互通信一樣，A2A 協(xié)議有望成為連接無數(shù) AI 代理的通用語言，釋放多智能體系統(tǒng)的全部潛力，為企業(yè)創(chuàng)造前所未有的價值。
您是否正在構建多代理系統(tǒng)？A2A 協(xié)議可能是您一直在尋找的解決方案。歡迎在評論區(qū)分享您的想法和問題！
參考文獻
- 1. 谷歌開發(fā)者博客，《Agent2Agent 協(xié)議（A2A）發(fā)布公告》，2025 年 4 月2. 谷歌云博客，《使用 Vertex AI 構建和管理多系統(tǒng)代理》，2025 年 4 月3. 谷歌 A2A 協(xié)議 GitHub 規(guī)范，2025 年 4 月4. MarkTechPost，《谷歌推出 Agent2Agent （A2A）：一個新的開放協(xié)議》，2025 年 4 月5. Anthropic，《模型上下文協(xié)議介紹》，2024 年 11 月
