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Google A2A协议深度解析,AI协作的新纪元。 核心内容: 1. A2A协议的基本概念与核心目标 2. A2A协议的关键功能:任务发送、状态跟踪、结果获取 3. A2A协议的使用方法和应用场景
今天 Google 发布了 A2A 协议(Agent-to-Agent Protocol),感觉很多报道失实了。
有条件的同学,可以直接看 GitHub:
https://github.com/google/A2A
参数定义:
https://github.com/google/A2A/blob/main/specification/json/a2a.json
A2A 是 Google 推出的一个开放通信协议,旨在让 AI 代理(Agent)之间可以互相沟通、协作、派发任务,并同步结果。
它解决的核心问题是:
“多个智能体如何像一个团队一样配合工作?”
想象你是一个项目经理(AI Agent A),你指派另一个人(AI Agent B)去完成任务、实时查看进度、获取结果。
A2A 提供了一整套标准化接口与数据结构,主要包括:
任何 Agent 都可以通过 tasks/send
或 tasks/sendSubscribe
向另一个 Agent 发出任务请求:
{
"method":"tasks/send",
"params":{
"id":"task-123",
"message":{
"role":"user",
"parts":[{
"type":"text",
"text":"请生成一份项目计划"
}]
}
}
}
任务有完整的状态生命周期(如:submitted
→ working
→ completed
)。
若使用 sendSubscribe
,Agent 可以订阅 SSE(Server-Sent Events)接收状态更新:
{
"state": "working",
"timestamp": "2025-04-10T12:00:00Z"
}
也可以设置 Webhook,让任务进展主动推送回来。
任务完成后,执行方返回一个 artifact
对象,内部是若干 part
组成的内容单元(文本、结构化数据、文件等):
{
"artifact":{
"parts":[
{
"type":"text",
"text":"项目计划如下..."
}
]
}
}
每个 Agent 都需要提供一个标准的能力描述文件 /.well-known/agent.json
,用于被发现和访问。
其中包含:
A2A 的使用方法
MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 提出的协议,让 AI 模型能连接各种工具和数据源。
就像一个人打开工具箱,取出需要的工具来干活。
它解决的是:
这俩完全没关系!!!!
A2A 是AI "我指挥你干活"
MCP 是AI "我亲自干活,工具辅助"
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