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在当今快节奏的世界中，许多企业都在使用AIAgent（人工智能代理）来自动处理任务。然而，这些Agent常常孤立运行，无法跨越不同的系统或供应商进行通信。“Agent-to-Agent协议(A2A)”正是为了解决这一挑战而生。
A2A协议由GoogleCloud牵头制定，是一个开放标准，旨在为Agent之间的协作提供通用语言，从而提高生产力并降低集成成本。
Google的这项举措确立了一个标准的AIAgent通信协议，并展示了如何让AgentAI变得更加实用。在本文中，我们将深入探讨A2A协议，了解它的作用、工作原理等等。
AIAgent正变得越来越智能，能够处理复杂的任务。但由于它们难以协同合作，能力也因此受限。当Agent之间无法通信时，企业不得不构建特殊的连接，或者安排人员手动传递信息。这导致效率低下，并阻碍了AI有效地协同工作。
例如，如果一个Agent需要访问另一个Agent掌握的客户数据，在缺乏标准的请求方式或协议的情况下，流程就会停滞。
Agent-to-Agent协议(A2A协议)正是为了直接解决这种通信障碍而提出的。它为AIAgent之间的连接提供了一种标准化的方法。通过使用A2A协议，Agent可以发现其他Agent的功能，安全地共享信息，并在不同的公司系统之间协调工作。A2A协议由GoogleCloud发起，并得到了50多家合作伙伴的支持，包括Atlassian、Langchain、Salesforce、SAP和ServiceNow等。这种联合行动表明，业界正大力推动Agent更好地协同工作。
这张图片描绘了两个Agent使用A2A协议跨越组织或技术边界进行通信的场景。每个Agent管理着本地Agent，并使用MCP(模型上下文协议(ModelContextProtocol))与API和企业应用程序交互。A2A协议促进了这些高层Agent之间的直接通信，而MCP则处理每个Agent与其他系统（如API或应用程序）的交互。
A2A协议与其他理念（如Anthropic的MCP）协同工作，MCP旨在为单个Agent提供访问所需工具和信息的能力。A2A协议在此基础上更进一步，让这些功能强大的Agent能够协同使用各自的工具。GoogleCloud凭借自身在大型Agent系统方面的经验构建了A2A协议，重点关注大型企业使用大量Agent的需求。
该协议允许开发者构建可以连接到任何其他使用A2A协议的Agent的Agent。这让用户可以自由组合来自不同厂商的Agent。对于企业而言，这意味着拥有了一种管理所有Agent的标准方法，这是朝着充分利用协作式AI迈出的重要一步。GoogleAgent-to-Agent协议为实现这一目标提供了必要的框架。
在当今快速发展的AI世界中，Agent协作至关重要。随着企业越来越依赖自动化Agent，使它们能够协同工作将带来显著优势。Agent-to-Agent协议有助于打破数据壁垒，使受限于单一系统内的Agent能够访问和使用来自其他系统的信息。这种连接直接提高了生产力；Agent的协同合作比各自为战的工作效率更高，从而极大地提升了运营效率。
此外，采用标准的AIAgent通信协议降低了连接成本，减少了在不同系统之间构建定制化连接的需求，从而节省了宝贵的时间和资源。最终，A2A协议促进了真正的团队合作，使得构建复杂的系统成为可能，在这些系统中，专业的Agent可以协作完成更大型的任务，超越了将Agent视为孤立工具的局限。
Agent-to-Agent协议遵循五大核心原则，以确保其能够良好地服务于企业，并实现长期发展。
关注Agent能力：A2A协议帮助Agent自然地协同工作，即使它们不共享内存或工具。它在允许Agent独立运行的同时，实现了协作。2.采用通用Web标准：A2A协议没有另起炉灶，而是采用了成熟的Web标准，如HTTP、服务器发送事件(Server-SentEvents,SSE)和JSON-RPC。这使得该协议更容易被现有技术采纳和使用。
内置安全性：该协议从一开始就考虑了强大的安全性。它支持标准的身份验证和权限检查方式，这对于企业应用至关重要。
支持长时间任务：A2A协议能够处理耗时数小时甚至数天的任务。它在任务执行过程中提供更新，这对于复杂的业务运营至关重要。
处理多样化数据类型：A2A协议认识到通信不仅仅是文本。因此，它支持文本、音频、视频以及交互式数据（如表单），让Agent可以根据任务选择最佳的数据格式。
Agent-to-Agent协议采用客户端-服务器架构来实现有组织的通信。
以下是其主要组成部分：
客户端-服务器模型：一个Agent（“客户端”）请求执行某项任务。另一个Agent（“服务器”或“远程”Agent）执行该任务。在对话过程中，这些角色可以互换。这种模型是AIAgent通信协议的基础。
Agent卡片用于寻找合作伙伴：A2A协议的一个关键特性是“Agent卡片”。它是一个JSON文件，类似于Agent的个人资料。它列出了Agent的ID、名称、职责、类型、安全需求以及它能做什么。这有助于客户端Agent找到适合特定任务的服务器Agent。
消息结构：在任务内部，Agent使用“消息”进行对话。消息包含“部分(parts)”，其中包含实际内容（文本、文件、数据、表单）。这允许发送丰富的信息。
工件(Artifacts)用于交付结果：当任务完成时，输出将以“工件”的形式交付。这些是结构化的结果，确保最终输出的一致性和易用性。
Agent-to-Agent协议遵循清晰的步骤来实现Agent之间的协同工作：
1.客户端Agent通过检查Agent卡片来寻找合适的远程Agent。2.客户端和选定的远程Agent就任务细节达成一致，例如需要完成什么以及结果应如何呈现。3.远程Agent执行任务并发送更新。对于长时间任务，A2A协议使用服务器发送事件(SSE)进行实时状态检查。4.任务完成后，远程Agent以约定的格式将结果（工件）发送回客户端。
了解A2A协议如何在现实世界中应用，可以清楚地认识到它的价值。以下是一些Agent-to-Agent协议的应用示例：
简化招聘流程
一位经理要求其招聘Agent寻找候选人。借助A2A协议，该Agent可以与其他专业的Agent通信，例如，一个Agent负责在招聘网站上查找简历，另一个Agent负责检查日历和安排面试，第三个Agent则启动背景调查。GoogleAgent-to-Agent协议可以顺畅地连接这些步骤。
连接业务运营
企业可以使用A2A协议连接客户支持、库存管理和财务Agent。这使得跨部门的平稳、自动化流程成为可能，通过AIAgent间的协议改进业务运营方式。
连接不同的软件
A2A协议有助于创建使用多个应用程序的工作流程，以提高互操作性，例如将采购Agent连接到SAPAgent以创建订单；将研究Agent连接到股票市场Agent以执行订单。
技术合作伙伴：Atlassian、Box、Langchain、MongoDB、Salesforce、SAP和ServiceNow等公司都表示支持A2A协议。
服务提供商：Accenture、Deloitte、Infosys、KPMG和PwC等公司提供A2A协议的实践应用方面的帮助。
行业领导者已经看到了这项创新的价值。LangChain首席执行官HarrisonChase表示：“……Agent之间相互交互将在不久的将来成为现实……我们很高兴能与大家合作……制定一个共享协议……”。这种支持表明了对标准AIAgent通信协议的需求。
希望使用Agent-to-Agent协议的开发者可以从以下资源获得帮助：
文档：A2A协议草案的技术细节已在网上公开。
https ://google.github.io/A2A/#/
代码示例：Google提供了代码示例，展示如何使用A2A协议。
https ://github.com/google/A2A/tree/main/samples/python/agents
社区支持：A2A协议是开放开发的，开发者可以贡献自己的想法。
Agent-to-Agent协议(A2A协议)是AI系统发展的重要一步。它为Agent提供了一种标准化的方法，使其能够相互发现、安全通信，并协作完成复杂任务。这可能会改变企业使用AI的方式。随着企业使用越来越多的自主Agent，使它们能够在不同的系统之间轻松协作，将是取得成功的关键。
Agent-to-Agent协议为此提供了一种开放、安全且灵活的解决方案。凭借强大的行业支持，A2A协议有望成为Agent团队协作的标准，开辟新的可能性，并使AI更易于采用。未来不仅仅属于智能的单个Agent，更属于Agent能够使用这种AIAgent通信协议等标准有效地协同工作的系统。
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/作者：致Great
