作者：周雅

現在AI助手越來越多，但它們之間卻像是生活在平行世界，完全不能交流，現在谷歌也坐不住了，要來解決這個痛點。

過去幾個月，至少有兩個AI助手互操作標準出現：先是Anthropic推出了“模型上下文協議(MCP)”，然后思科帶頭搞了個叫做“AGNTCY”的聯盟標準。這是因為大家越來越認識到，讓不同公司開發的AI助手能夠“互相說話”非常重要。想象一下，財務部的AI、人事部的AI和銷售部的AI如果能無縫合作，效率會提高多少！

正是看到這個趨勢，現在谷歌也來湊熱鬧了，最新推出“Agent2Agent”(簡稱A2A)協議。

這次谷歌可沒單打獨斗，而是聯合了50多家大廠一起上，包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG和Workday等公司。看這陣仗，A2A協議旨在成為AI助手和AI應用之間的互操作語言。

谷歌云業務應用平臺副總裁兼總經理Rao Surapaneni在獨家采訪中表示，A2A讓具有不同專長和數據節點的助手更容易獲取所需上下文。

“每個AI系統都有特定專長，因為它們擁有數據節點或邏輯節點，或者當前用戶群專注于特定任務，這些框架預計會圍繞非常專業的焦點發展。作為客戶，如果我部署了這些多平臺和多框架，我不希望在它們之間來回切換。”他后面還補了一句：“谷歌與50多個合作伙伴和客戶合作的部分原因是為了構建A2A，使其具有「以企業級、安全和可信方式進行互操作的能力」。”

什么是A2A協議？

這個A2A協議到底是什么？

簡單來說，A2A協議主要是讓兩種AI助手互相交流：一種叫「客戶端助手」，另一種叫「遠程助手」。

這就像餐廳里的服務員和廚師的關系：服務員（客戶端助手）接收你的點餐并傳達給廚師，而廚師（遠程助手）則負責根據這些要求烹飪美食。比如你問自家AI一個財務問題，它如果不懂，就可以去請教專門的財務AI，然后把答案告訴你，全程你不用操心。

谷歌在最新一篇博文中寫道，A2A協議主要包括四項功能：

功能一，能力發現：助手可以通過JSON格式的“助手卡片”（技術上叫Agent Card）來展示它有什么能力，就像我們人類有個人簡歷一樣，這樣客戶端助手就能確定最適合完成任務的遠程助手。比如你問：“我想了解今年的稅收政策變化”，你的個人助手可能對稅務不精通，但它知道誰是稅務專家，于是就會找到稅務助手來合作。

功能二，任務管理：確保助手間的對話都是圍繞完成任務展開的，并定義任務的生命周期。對于耗時較長的任務，兩個助手會保持聯系，互相更新最新進度。任務的最終結果被稱為“工件（artifact）”。這就像你點了一道復雜的菜，廚師會不時告訴服務員：“已經開始準備食材了”、“馬上就好了”，最后才端出成品。

功能三，協作功能：助手們可以互相發送消息，傳遞上下文、回復、工件或用戶指令。就像服務員可能會告訴廚師：“客人對海鮮過敏”或“客人喜歡微辣口味”，AI助手之間也會分享這類重要信息，確保最終結果符合你的需求。

功能四，用戶體驗協商：每條消息都包含“一部分”內容，比如生成的圖像。每個部分都有特定的內容類型，這樣客戶端和遠程助手就能協商出正確的格式，并明確包括用戶界面能力的協商：比如是否支持嵌入框架、視頻、網頁表單等等。這就像服務員知道，你是坐在高腳凳上還是在包廂里，從而決定如何最好地為你上菜。

總結而言，A2A就像是給AI助手們創造了一種“通用語言”，讓它們能夠無障礙交流，共同為用戶提供更全面、更智能的服務。

最重要的是，谷歌把A2A設計成了開源協議，整個AI社區都可以來貢獻代碼和更新。Surapaneni強調：“我們希望這真正成為一個社區驅動的開源項目，有一個專門的治理委員會，但核心是要保持開放且由社區驅動。”

在開發A2A過程中，谷歌團隊特別注重讓AI助手們能用“自然、非結構化”的方式交流，即使它們沒有共享的記憶、工具和上下文也沒問題。而且A2A基于HTTP和JSON這些現成標準構建，所以更容易與現有技術棧集成，安全性也有保障。

真實案例：A2A如何革新招聘流程？

為了讓大家更直觀看到A2A協議的能力，谷歌還特別用了一個真實案例，主打一個全面。

谷歌在最新博文中寫道：有了A2A，招聘一名軟件工程師的過程可以變得很輕松：在Agentspace這樣的統一界面中，招聘經理只需告訴自己的AI助手：“幫我找符合這個職位描述、在這個地區、具備這些技能的候選人。”

接下來，神奇的事情發生了：

· 你的AI助手會自動聯系其他專門的招聘AI助手；

· 這些專業助手會幫你篩選潛在候選人；

· 你收到建議名單后，只需動動手指，就能指示助手安排面試；

· 面試結束后，另一個專門的AI助手還能幫你完成背景調查。

整個候選人尋找過程變得流暢無比。

AI圈的“通用語言”之爭：互操作協議的崛起

當然，A2A只是AI助手“通用語言”大戰的最新一幕，讓AI助手互相聽懂對方說話這件事，現在可熱鬧了，各大科技巨頭都在搶灘布局。

除了谷歌的A2A，市場上還有思科聯合LangChain、Galileo、LlamaIndex和Glean組成的AGNTCY聯盟，目標是為AI助手間創建標準通信方式；同時參與A2A的LangChain還單獨開發了Agent Protocol；微軟也升級了AutoGen框架，都是為了讓AI助手們能順暢交流。

有意思的是，微軟等很多公司已經擁抱了Anthropic的MCP協議，就連谷歌自己也通過新的Agent Development Kit支持MCP。面對這種情況，谷歌云Surapaneni趕緊澄清：A2A和MCP不是競爭關系，而是互補的。

“我們把MCP和A2A看作互補能力，”他解釋道，“A2A處于更高層次的抽象，讓應用和助手互相交流。你可以把它想象成分層架構，MCP負責在底層與LLM、工具和數據交互。”

谷歌明顯不想把自己孤立起來，Surapaneni沒有排除與其他互操作協議聯盟合作的可能。他表示A2A隨時歡迎新成員加入，協議會根據社區建議和需求不斷更新，是一個“活著的代碼”——“我們會考慮如何與所有協議保持一致，總會有一些協議帶來好點子，我們希望把所有好想法都吸收進來。”

為什么互操作性需求突然爆發？

各大組織和AI公司都認同一個觀點：未來的世界不會只有一個AI模型稱霸，而是多模型并存。這意味著AI助手也會基于不同的語言和框架構建，這很合理。

但要實現一個完整的助手生態系統，就必須讓各家公司的助手能夠互相交流。這說起來容易做起來難！行業標準通常需要時間才能確立，還需要大部分公司的認可和支持。

無論是A2A、MCP還是AGNTCY，如果希望成功創建一種標準方式讓所有AI助手都能使用，不管它們是誰構建的或基于哪種框架，都必須實現大規模采用和部署。

Surapaneni也坦率承認，即使有50多個合作伙伴在研發A2A，目前的采用率仍未達到臨界點。“所有這些協議都會不斷發展，特別是在AI快速變化的環境下，我們會發現新的用例和場景需要解決，所以它會繼續成長，”他說道。