Google AI 近期宣布推出Agent2Agent (A2A)，这是一种开放协议，旨在促进基于不同平台和框架构建的 AI 代理之间安全、可互操作的通信。A2A 旨在通过提供标准化的代理交互方法，简化复杂的工作流程，这些工作流程需要专门的 AI 代理协作完成不同复杂性和持续时间的任务。
A2A 解决了人工智能领域的一个关键挑战：缺乏一个通用的机制，让代理能够在不同的供应商生态系统之间发现、通信和协调。在许多行业中，组织通常会部署多个人工智能系统来实现特定功能，但这些系统并不总是能够顺利集成。A2A 旨在通过提供一套通用的代理互操作规则来弥补这一缺陷，使不同团队或公司创建的代理无需定制集成即可协同工作。
A2A 的一个突出特点是其企业级关注。该协议支持持续数天、数周甚至数月的长期任务，例如供应链规划或多阶段招聘。它还支持多模式协作，因此 AI 代理可以在统一的工作流程中共享和处理文本、音频和视频。通过使用JSON 格式的代理卡，代理可以宣传其能力、安全权限以及处理任务所需的任何相关信息。这种方法使每个代理能够快速评估其是否可以执行给定任务、请求额外资源或将职责委派给其他有能力的代理。
安全性是 A2A 的另一个核心方面。AI 系统经常处理敏感数据，例如招聘中的个人信息或财务中的客户记录。为了满足这些需求，A2A 遵循OpenAPI 级别的身份验证标准，强制实施基于角色的访问控制和加密数据交换。这种方法旨在确保只有拥有正确凭证和权限的授权代理才能参与关键工作流程或访问受保护的数据流。
为了指导其发展，A2A 围绕五个核心设计原则构建：
- Agentic-first：Agent 默认不共享内存或工具。它们独立运行，并通过显式通信来交换信息。
- 符合标准：该协议使用广泛采用的 Web 技术，例如 HTTP、JSON-RPC 和服务器发送事件 (SSE)，以最大限度地减少开发人员的摩擦。
- 默认安全：内置的身份验证和授权措施旨在保护敏感交易和数据。
- 处理短期和长期任务：A2A 既支持简短交互（如快速信息请求），也支持需要持续协作的扩展流程。
- 与模态无关：代理可以通过实时共享结构化任务更新来处理文本、视频、音频或其他数据类型。
从技术角度来看，A2A 可以被视为对其他新兴的人工智能多智能体系统标准的补充。例如，Anthropic 的模型上下文协议 (MCP)专注于不同语言模型在多智能体推理过程中如何处理共享上下文。A2A 的重点在于互操作性层，确保智能体能够安全地相互发现，并在模型准备好交换数据或协调任务时进行协作。上下文共享 (MCP) 和智能体间通信 (A2A) 的结合可以为多智能体应用构建更全面的基础。
A2A 的一个实际应用示例是招聘流程。一位代理可能根据特定标准筛选候选人，另一位代理可能安排面试，而第三位代理可能负责背景调查。这些专门的代理可以通过统一的界面进行通信，同步每个步骤的状态，并确保相关信息的安全传递。
谷歌已将 A2A 开源，以鼓励整个人工智能行业的社区参与和标准化进程。包括波士顿咨询公司 (BCG)、德勤 (Deloitte)、Cognizant 和 Wipro 在内的主要咨询和技术公司正在为其开发做出贡献，旨在完善互操作性和安全性。通过这种协作方式，谷歌旨在为更灵活、更高效的多智能体生态系统奠定基础。
总体而言，A2A 为组织提供了一种结构化的方式来集成专用的 AI 代理，使其能够安全地交换数据、更有效地管理任务并支持广泛的企业需求。随着 AI 不断扩展到业务运营的各个方面，像 A2A 这样的协议或许有助于统一不同的系统，从而大规模地构建更具活力、更可靠的工作流程。
内容参考：https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
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