谷歌今日推出了一種名為 Agent2Agent（簡稱 A2A）的新型互操作協議，或將成為人工智慧智慧體從孤立系統邁向開放協作生態的重要訊號。
Agent2Agent 協議旨在實現不同平臺和生態中的 AI 智慧體之間的安全、標準化協作，無論它們基於何種框架或由哪家公司構建。協議的核心目標是打通智慧體間的互操作性，支援跨平臺、多模態的協同工作。透過 A2A，智慧體可以彼此通訊、發現對方能力、協商任務分配，並協作完成複雜的企業級流程，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慧體組成的企業級智慧系統成為可能。例如，在企業級流程中，某個智慧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 介面中完成。
Agent2Agent 協議是開源的，並正在與 Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG 和 Workday 等 50 多家公司共同開發，旨在成為智慧體和 AI 應用程式的互操作性語言。
值得注意的是，這裡沒有 OpenAI 或 Anthropic 的支援。
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 在接受媒體採訪時表示，A2A 讓不同專業和資料節點的智慧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資料節點或邏輯節點，或者其使用者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，我並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慧體與遠端智慧體之間的通訊。客戶端智慧體負責從終端使用者獲取任務並傳遞，而遠端智慧體則執行該任務。
在另一篇部落格文章中，谷歌表示，A2A 協議依賴於幾個關鍵能力，這些能力是基於該協議構建的。
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能力發現：智慧體可以透過 JSON 格式的“Agent Card”來“展示其能力”，以便客戶端智慧體能夠選擇最佳的遠端智慧體來完成任務。
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任務管理：確保智慧體之間的通訊僅限於完成請求，並定義任務的生命週期。
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協作：在任務的上下文回覆、產物（任務輸出）或指令之間傳送訊息。
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使用者體驗協商：指定智慧體能夠讀取的內容型別和格式。
Surapaneni 表示，谷歌將 A2A 設計為一種開放協議，這意味著開源社群可以為 A2A 專案做出貢獻並提出程式碼更新建議。
“我們將其作為一項由社群驅動的、真正開源的專案開放，”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，並由社群驅動。”
在開發 A2A 的過程中，谷歌專注於讓智慧體能夠“以自然、非結構化的模式工作，即使它們不共享記憶體、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整合。
這不僅僅是一次升級，它為智慧體提供了一個全新的協調層。
A2A 也並非市場上唯一的互操作性協議。在過去的幾個月裡，至少出現了兩種智慧體互操作性標準： 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，旨在建立代理之間的標準通訊方式。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 建立可互操作的智慧體。
另一方面，包括微軟、OpenAI 在內的許多公司都已經接受了 MCP。甚至谷歌也透過其新的智慧體開發工具包（Agent Development Kit）增加了對 MCP 的支援。Surapanenin 保證 A2A 將與 MCP 並行執行。
“我們認為 MCP 和 A2A 是互補的功能，”Surapaneni 說道。“我們看待 Agent2Agent 的方式是將其置於更高的抽象層，以使應用程式和智慧體能夠相互通訊。因此，可以將其視為一個分層堆疊，其中 MCP 與 LLM 協同工作，處理工具和資料。”
比如在下圖中，A2A 主要聚焦於智慧體之間的通訊，而 MCP 則有助於連線工具和資源。
也有網友解釋說，這在與 MCP 的關係上屬於“擁抱並擴充套件”的範疇：“如果你為一個專案實現了 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 伺服器，你可以新增一個薄層來實現 A2A 相容。”
他認為可以將 A2A 視為 MCP 的合理超集，建議對於正在構建 MCP 伺服器的開發者，應該參考 A2A 規範，瞭解諸如身份驗證和帶外資料交付等關鍵功能的實現路線圖。對於考慮構建 MCP 伺服器的開發者，該評論者建議審慎考慮，因為 A2A 規範在定義上更為完善。即使 A2A 未能得到廣泛應用，MCP 也可能透過增加對關鍵痛點的支援來迎頭趕上，屆時遷移的難度也將相對較低。
Surapaneni 並未拒絕與其他致力於智慧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，並且該協議將是一個動態程式碼，會根據社群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，智慧體基於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慧體生態系統，關鍵在於智慧體能夠與來自其他公司的智慧體進行通訊與協作。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，並且依賴大量企業的廣泛支援與參與。
如果 A2A、MCP 或 AGNTCY 等協議希望成為連線所有 AI 智慧體的標準方式——無論它們由誰構建、基於何種框架——就必須實現大規模的落地應用與生態採納。Surapaneni 表示，儘管已有超過 50 家合作伙伴參與 A2A 的共建工作，但目前的採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。
參考連結：
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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