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Google A2A协议开启AI智能体互操作新篇章,50+企业联合支持,引领行业新标准。 核心内容: 1. A2A协议定义及作用:为不同AI智能体间建立统一的"普通话"标准 2. A2A如何解决实际问题:打破信息孤岛、提高工作效率、促进专业分工 3. A2A与MCP的关系:聚焦不同层面,互补而非竞争
最近(2025-04-10),Google 发布了一个叫 A2A(Agent to Agent Protocol)的东西,听起来很高大上,但其实它解决的是个超级接地气的问题:怎么让不同的 AI Agent(智能体)互相协作。
A2A 开源协议地址:https://github.com/google/A2A
想象一下这个场景:你用手机上的智能助手想预约医生,但医院有自己的 AI Agent 系统。在没有 A2A 之前,这两个 Agent 根本无法直接交流,就像一个只会说中文,一个只会说英语,中间没翻译。结果呢?还得你来回传话,自己手动复制粘贴信息。烦不烦?
A2A 协议就是来解决这个问题的 —— 它相当于给 AI 世界建立了一个"普通话"标准,让所有 Agent 不管是谁家的,都能用同一种"语言"交流。
A2A 协议就是一套规则,告诉 Agent 们:"你们互相交流的时候,请这样发消息,那样回应,用这种格式传数据..."
举个生活中的例子:
小明(用户)让自己的购物助手(AI-1):"帮我买双运动鞋"。以前,这个助手可能会给你推荐几个,然后你自己去下单。但有了 A2A 后,它可以直接跟:
整个过程你只需要最后点个确认,不用在多个系统之间来回切换。爽吧?
现在很多公司内部用着各种系统:销售用销售系统,文档存在 WPS,人事用钉钉或飞书...以前这些系统各自为政,数据互相不通。有了 A2A,各系统中的 Agent 可以直接对话,信息自动流通。
以前需要人工在多个系统间复制粘贴的工作,现在 Agent 之间自己就能完成。比如准备一份销售提案,可能需要从产品库、客户资料库、定价系统等多处获取信息,有了 A2A,一条指令就能完成。
正如人类社会需要分工合作(医生看病,厨师做饭),Agent 也是如此。有了 A2A,每个 Agent 可以专注做好自己的专长领域,需要其他能力时,直接"找同事"合作。
很多人可能会问:A2A 和之前 Anthropic 推出的 MCP(Model Context Protocol)有什么区别?这个问题问得好。
它们并不是竞争关系,而是互补的。
图片来源:The Beginning of the End of Explicit Programming
你可以把 MCP 理解为 AI 与工具箱的接口,而 A2A 则是 Agent 与其他 Agent 的交流方式。
打个简单的比喻:
两种场景都需要交流,前者使用 MCP 协议,后者使用 A2A 协议。
不说技术细节,就想象成人类社会的工作方式:
就像你交代秘书一项工作,她可能会协调公司多个部门一起完成,但你只需要跟秘书沟通。
Google 发布 A2A 后,立刻有 50 多家大公司表示支持,包括 Salesforce、SAP 等企业软件巨头。这么多大佬站队,说明这事真的很关键。
它的意义有点像当年互联网协议的制定。没有标准协议,每家公司的网络设备就无法互联;同样,没有 A2A,各家的 AI 就只能各自独立工作,无法形成真正的 AI 生态系统。
随着 A2A 普及,我们可能会看到:
A2A 协议看起来只是个技术标准,实际上它正在改变 AI 的基本运作方式 - 从单打独斗到团队协作。
就像人类社会因为语言沟通而形成复杂文明一样,人工智能 AI 世界也正因为 A2A 这样的"通用语言",开始构建更复杂、更强大的协作网络。
个人认为:AI 的未来不是一个超级智能体,而是无数专业 AI 互相协作的生态系统。而 A2A,就是这个生态系统中的"普通话"。
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