整理 | Tina

谷歌今日推出了一種名為 Agent2Agent（簡稱 A2A）的新型互操作協議，或將成為人工智能智能體從孤立系統邁向開放協作生態的重要信號。

Agent2Agent 協議旨在實現不同平臺和生態中的 AI 智能體之間的安全、標準化協作，無論它們基于何種框架或由哪家公司構建。協議的核心目標是打通智能體間的互操作性，支持跨平臺、多模態的協同工作。通過 A2A，智能體可以彼此通信、發現對方能力、協商任務分配，并協作完成復雜的企業級流程，即便它們來自不同的技術體系。

這一特性使得構建由多個專職智能體組成的企業級智能系統成為可能。例如，在企業級流程中，某個智能體可以負責候選人篩選，另一個安排面試時間，還有一個負責背景調查，而這一切都可以在統一的 agentic 接口中完成。

Agent2Agent 協議是開源的，并正在與 Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG 和 Workday 等 50 多家公司共同開發，旨在成為智能體和 AI 應用程序的互操作性語言。

值得注意的是，這里沒有 OpenAI 或 Anthropic 的支持。

GitHub 地址：https://github.com/google/A2A

Google Cloud 商業應用平臺副總裁兼總經理 Rao Surapaneni 在接受媒體采訪時表示，A2A 讓不同專業和數據節點的智能體更容易獲得所需的上下文。

Surapaneni 表示：“每個系統或平臺都有其專長，因為它們可能掌握著某個數據節點或邏輯節點，或者其用戶群本身就集中在特定任務上。因此可以預期，這些框架會沿著高度專業化的方向持續演進。而作為客戶，如果我同時在部署多個平臺和框架，我并不希望頻繁在它們之間來回切換。”

他還表示，谷歌之所以與 50 多家合作伙伴和客戶共同推進 A2A 的建設，正是希望打造出一個“具備企業級就緒、安全可信的互操作能力”的協議。

A2A 協議促進了谷歌所稱的客戶端智能體與遠程智能體之間的通信。客戶端智能體負責從最終用戶獲取任務并傳遞，而遠程智能體則執行該任務。

在另一篇博客文章中，谷歌表示，A2A 協議依賴于幾個關鍵能力，這些能力是基于該協議構建的。

• 能力發現：智能體可以通過 JSON 格式的“Agent Card”來“展示其能力”，以便客戶端智能體能夠選擇最佳的遠程智能體來完成任務。

• 任務管理：確保智能體之間的通信僅限于完成請求，并定義任務的生命周期。

• 協作：在任務的上下文回復、產物（任務輸出）或指令之間發送消息。

• 用戶體驗協商：指定智能體能夠讀取的內容類型和格式。

Surapaneni 表示，谷歌將 A2A 設計為一種開放協議，這意味著開源社區可以為 A2A 項目做出貢獻并提出代碼更新建議。

“我們將其作為一項由社區驅動的、真正開源的項目開放，”他說。“雖然它有一個治理委員會，但我們確實希望它真正開放，并由社區驅動。”

在開發 A2A 的過程中，谷歌專注于讓智能體能夠“以自然、非結構化的模式工作，即使它們不共享內存、工具和上下文”。該協議還建立在 HTTP 和 JSON 等現有標準之上，因此更容易與現有技術棧集成。

與 MCP 協議的互補協同

這不僅僅是一次升級，它為智能體提供了一個全新的協調層。

A2A 也并非市場上唯一的互操作性協議。在過去的幾個月里，至少出現了兩種智能體互操作性標準： Anthropic 的 模型上下文協議 (MCP) 和 由 思科 牽頭的集體制定的 AGNTCY。

AGNTCY 由思科、LangChain、Galileo、LlamaIndex 和 Glean 聯合開發，旨在創建代理之間的標準通信方式。LangChain 也是 Agent2Agent 的合作伙伴，它開發了 Agent Protocol。微軟更新了其 AutoGen 框架，以幫助 創建可互操作的智能體。

另一方面，包括微軟、OpenAI 在內的許多公司都已經接受了 MCP。甚至谷歌也通過其新的智能體開發工具包（Agent Development Kit）增加了對 MCP 的支持。Surapanenin 保證 A2A 將與 MCP 并行運行。

“我們認為 MCP 和 A2A 是互補的功能，”Surapaneni 說道。“我們看待 Agent2Agent 的方式是將其置于更高的抽象層，以使應用程序和智能體能夠相互通信。因此，可以將其視為一個分層堆棧，其中 MCP 與 LLM 協同工作，處理工具和數據。”

比如在下圖中，A2A 主要聚焦于智能體之間的通信，而 MCP 則有助于連接工具和資源。

也有網友解釋說，這在與 MCP 的關系上屬于“擁抱并擴展”的范疇：“如果你為一個項目實現了 A2A，我認為你就不需要再實現 MCP 了。也就是說，如果你有一個 MCP 服務器，你可以添加一個薄層來實現 A2A 兼容。”

他認為可以將 A2A 視為 MCP 的合理超集，建議對于正在構建 MCP 服務器的開發者，應該參考 A2A 規范，了解諸如身份驗證和帶外數據交付等關鍵功能的實現路線圖。對于考慮構建 MCP 服務器的開發者，該評論者建議審慎考慮，因為 A2A 規范在定義上更為完善。即使 A2A 未能得到廣泛應用，MCP 也可能通過增加對關鍵痛點的支持來迎頭趕上，屆時遷移的難度也將相對較低。

Surapaneni 并未拒絕與其他致力于智能體互操作性協議的聯盟合作。他表示，A2A 始終歡迎新成員加入，并且該協議將是一個動態代碼，會根據社區的建議和需求不斷更新。 “我們將研究如何與所有協議保持一致，”Surapanenin 說。“總會有一些協議包含好的想法，我們想弄清楚如何將這些好的想法都納入進來。”

各大機構和 AI 公司普遍認同，未來的世界將不會由某一個單一的 AI 模型主導，而是由多個模型共同驅動。因此，智能體基于不同語言和框架構建，也是一種順理成章的趨勢。

然而，要實現真正成熟的智能體生態系統，關鍵在于智能體能夠與來自其他公司的智能體進行通信與協作。但這一目標遠非易事。行業標準的建立通常需要較長時間才能普及，并且依賴大量企業的廣泛支持與參與。

如果 A2A、MCP 或 AGNTCY 等協議希望成為連接所有 AI 智能體的標準方式——無論它們由誰構建、基于何種框架——就必須實現大規模的落地應用與生態采納。Surapaneni 表示，盡管已有超過 50 家合作伙伴參與 A2A 的共建工作，但目前的采用程度仍未達到臨界點。

“所有這些協議都將持續演進，特別是在 AI 發展速度如此之快的背景下，我們將不斷發現新的使用場景和應用需求，這也將推動協議持續發展。”他說道。

https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

https://venturebeat.com/ai/googles-agent2agent-interoperability-protocol-aims-to-standardize-agentic-communication/

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