在人工智能快速發展的今天，AI智能體之間的協作變得愈發重要。谷歌于2025年4月10日發布的A2A（Agent-to-Agent Protocol）協議，為解決AI智能體之間的互操作性問題提供了新的解決方案。A2A協議旨在打破不同公司、不同技術框架之間的壁壘，讓AI智能體能夠無縫對話與協作，實現真正的跨平臺、跨廠商智能體協作。

本文將詳細介紹A2A協議的核心目標、設計原則、工作原理、協議內容、應用場景以及與其他協議的關系。希望本文對您了解A2A協議有所幫助，也歡迎關注Aibase（https://www.aibase.com/zh），獲取更多AI領域的前沿資訊和優質資源。

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核心目標

A2A協議的核心目標是允許AI智能體之間相互通信，安全地交換信息，并在各種企業平臺或應用程序上協調行動。這一目標的實現將極大地推動AI技術在企業級應用中的廣泛落地，提升工作效率和創新能力。

設計原則

谷歌與合作伙伴在設計A2A協議時，遵循了以下五個關鍵原則:

擁抱智能體的核心能力

A2A協議專注于讓智能體以自然、非結構化的方式進行協作，即使它們不共享內存、工具和上下文信息。這一原則確保了協議能夠適應多樣化的智能體類型，實現真正的多智能體場景。

基于現有標準構建

A2A協議建立在HTTP、SSE（Server-Sent Events）、JSON-RPC等流行標準之上，便于與企業現有的IT技術棧集成。這種基于現有標準的設計，降低了企業采用A2A協議的門檻，提高了其兼容性和可擴展性。

默認安全

安全性是A2A協議的核心考量之一。協議設計支持企業級的身份驗證和授權，發布時達到與OpenAPI身份驗證方案同等的安全級別。這確保了AI智能體之間的通信安全可靠，符合企業級應用的要求。

支持長時間運行的任務

A2A協議設計靈活，既能處理快速任務，也能支持可能需要數小時甚至數天（有人工介入時）的深度研究等場景。協議提供了實時反饋、通知和狀態更新機制，確保用戶能夠隨時了解任務進展。

支持多種模態

A2A協議不僅限于文本，還支持音頻和視頻流等多種形式的內容。這一設計使得協議能夠適應多樣化的應用場景，滿足不同用戶的需求。

工作原理

A2A協議的核心是促進“客戶端智能體”和“遠程智能體”之間的通信。客戶端智能體負責構思并傳達任務，而遠程智能體則負責執行這些任務。以下是A2A協議的關鍵能力:

能力發現

智能體使用JSON格式的“智能體名片”（Agent Card）宣傳自己的能力。客戶端智能體通過Agent Card識別最適合執行特定任務的智能體，并通過A2A協議與之通信。

任務管理

客戶端和遠程智能體之間的通信圍繞任務完成展開。協議定義了“任務”對象，具有完整的生命周期，包括提交、處理中、需輸入、完成/取消/失敗等狀態。任務的輸出被稱為“成果”（artifact）。

協作

智能體可以互相發送消息，傳遞上下文信息、回復、成果或用戶指令。這種協作機制使得多個智能體能夠高效地協同工作，完成復雜的任務。

用戶體驗協商

每條消息包含“內容片段”（parts），這是完整的內容塊，如生成的圖片。每個片段都有指定的內容類型，允許智能體協商所需的正確格式，并明確包含對用戶界面能力的協商，如內聯框架、視頻、網頁表單等支持。

協議內容

A2A協議規定了以下部分:

代理發現

客戶端通過獲取AgentCard JSON（通常來自/.well-known/agent.json）發現代理及其能力。谷歌預定義了四種發現方式，包括直接公布、通過注冊表方式、通過智能體商店、認證后發現。

任務生命周期

任務按TaskState定義的狀態流轉，如提交 -> 處理中 -> [需輸入] -> 完成/取消/失敗。這種生命周期管理機制確保了任務的高效執行和狀態的透明化。

通信

使用包含Part（文本/文件/數據）的Message對象進行通信，任務輸出表示為含Part的Artifact。這種通信機制支持多種內容類型，提高了協議的靈活性。

流式處理

長任務可通過tasks/sendSubscribe使用SSE提供實時更新，更新以TaskStatusUpdateEvent和TaskArtifactUpdateEvent形式發送。這種流式處理機制確保了用戶能夠實時了解任務進展。

推送通知

代理可通過tasks/pushNotification/set提供的webhook URL主動通知客戶端任務更新，支持認證機制。這種推送通知機制提高了任務管理的效率。

認證

在AgentCard和PushNotificationConfig中定義，可涉及多種方案，如API密鑰/OAuth/JWT。這種認證機制確保了通信的安全性。

表單

可通過消息/工件中的DataPart請求和提交結構化數據。這種表單機制支持復雜任務的執行，提高了協議的實用性。

應用場景

A2A協議適用于各種需要多個專業化Agent協作的場景，以下是一些典型的應用場景:

招聘流程自動化

主Agent協調多個子Agent，分別負責篩選候選人簡歷、安排面試時間、進行背景調查等，使招聘流程在一個統一的工作流中順暢銜接。

復雜企業工作流

不同Agent分別承擔法律合同條款分析、財務風險評估、報告匯總等任務，實現企業內部復雜工作流的自動化。

IT服務管理

員工通過一個Agent請求新的筆記本電腦，該Agent與負責庫存檢查、采購審批和設備配置的其他Agent進行交互，實現IT服務管理的自動化。

供應鏈管理

多個Agent分別負責需求預測、庫存優化、物流調度和供應商溝通，協同優化整個供應鏈鏈條。

客戶支持增強

一線客服Agent遇到無法解答的專業問題時，可通過A2A將問題轉交給具備相關知識的二線專家Agent，提升客戶支持的效率和質量。

個人助理智能化

用戶的個人助理Agent將特定任務委托給更專業的外部Agent來完成，提升個人助理的智能化水平。

個性化學習

學習平臺由多個Agent組成，通過A2A協作為用戶提供定制化的學習體驗，滿足不同用戶的學習需求。

網絡運營自動化

自主Agent利用A2A進行通信，主動監控網絡狀態、診斷故障并自動執行修復操作，提升網絡運營的自動化水平。

與其他協議的關系

A2A協議與Anthropic公司的模型上下文協議（MCP）是互補的開放協議。MCP為智能體提供有用的工具和背景信息，連接各種工具和資源;而A2A則專注于智能體之間的互操作性，推動跨Agent協同體系的構建。兩者結合，能夠更好地實現AI智能體之間的協作和協同工作。

結語

A2A協議的發布標志著AI智能體協作進入了一個新的階段。通過解決AI智能體之間的互操作性問題，A2A協議為企業級應用提供了強大的支持，推動了AI技術在更多領域的落地和應用。隨著A2A協議的不斷推廣和應用，我們期待看到更多創新的AI協作場景和解決方案的出現。