一文讲清楚关于智能体之间的协作方式-A2A协议

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A2A协议：智能体协作的新篇章，开启AI智能体互联互通的新纪元。

核心内容：
1. A2A协议的起源与目标：Google开源协议，实现AI智能体间的通信与互操作性
2. A2A的关键应用场景：企业自动化、多智能体协作、跨平台集成
3. A2A协议的核心功能：能力发现与智能体卡，实现智能体间的高效协作

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

    最近近乎停更，首先跟长期支持的粉丝说声抱歉。那么最近在做什么呢？我之前有说过大家其实都在做一些AI智能体的相关实践，我们也是在做这些，这段时间主要是在做AI在数据治理方面的实践，包括知识图谱的应用、MCP协议的实践、本地应用工具化以及产品的AI形态设计。我主要是在负责产品管理和技术管理两个工作，包括技术架构的搭建与新技术预研、产品设计及过程的把控、产品研发进度的管理等工作，所以比较忙一些，在2月份、3月份基本都是在做AI的一些调研、尝试等，现在产品形态确认之后，相关设计、开发工作开始走上正轨，就没有那么多精力来维护公众号的价值输出了。

    但是，并不是放弃了更新，而是需要在做产品的过程中，不断地实践、验证，才能输出更有价值的内容，这不，MCP的应用刚搞明白，谷歌最近就输出了一个新的协议：A2A，那么这篇文章我们就一起来看下，A2A到底是什么，后续将会聊下A2A与MCP之间的关系。

    MCP就不做过多介绍，不太了解的朋友可以移步《Agent的MCP" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">一文搞懂连接世界，打造智能的 AI Agent的MCP》和《【MCP】Spring Boot整合MCP实现本地工具调用》

    下面我们来了解下A2A

A2A介绍

    A2A，也就是Agent to Agent协议，是由Google推出的开源协议，旨在实现AI智能体之间的通信和互操作性，通过为智能体提供标准化的协作方式，无论其底层框架或供应商如何，该协议使AI智能体能够安全地交换信息、协调行动，并跨各种企业平台和应用程序工作。

    例如，在实际应用中，A2A使智能体能够在类似招聘候选人这样地复杂任务上连接和写作，用户可以要求其智能体查找匹配职位列表的候选人，该智能体通过A2A与其他专业智能体交互，以寻找潜在的候选人、安排面试并进行背景调查-所有这些都在统一的界面中完成。

A2A应用场景

企业自动化

在企业环境中，A2A使智能体能够跨鼓励的数据系统和应用程序工作。例如，供应链规划智能体可以用于库存管理、物流和采购智能体协调，即使他们由不同的供应商在不同的框架中构建。这增加了自主性并提高了生产力，同时降低了长期成本。

多智能体协作

A2A协议实现了真正的多智能体场景，智能体可以在其自然、非结构化的模式中协作，即使他们不共享内存、工具和上下文。这超越了简单地将一个智能体用作另一个智能体的“工具”，它允许每个智能体在处理复杂任务时保持自己的能力。

跨平台集成

对于商业应用，A2A允许AI智能体跨整个企业应用程序生态工作。这意味着智能体可以访问和协调各种平台的其他智能体，如CRM系统、知识库、项目管理工具等。跨多样化平台和云环境管理智能体的标准化方法对于实现协作AI的潜力至关重要。

A2A的关键功能

能力发现

智能体可以使用JSON格式的“智能体卡”（Agent Card）来描述它的能力。这使得客户端智能体能够识别最适合执行任务的智能体，并利用A2A与远程智能体通信。例如，客户端智能体可能发现另一个智能体专门处理财务数据，并将财务分析任务委托给它。这个类似全球供应链选择，你在做产品时由于某项技术或部件自己无法实现，就要网络上寻找能够提供对应能力的供应商，而供应商也会发布自己的一些相关信息在网上，供客户来查找。

任务管理

客户端和远程智能体之间的通信以任务完成为导向，智能体共同工作以满足用户请求。这个“任务”对象由协议定义，具有生命周期。它可以立即完成，或者对于长时间运行的任务，每个智能体可以相互通信以保持同步。可以理解为一项工程具有项目经理，项目经理寻找对应的合作厂商，而寻找合作厂商的目的就是为了完成这项工厂任务，每个厂商的进度都有可能影响最后任务的完成时间，所以需要项目经理保证与各厂商之间的通信畅通。

协作

智能体可以相互发送消息，传达上下文、回复、制品或用户指令。这为智能体创建了一种结构化的方式，以共享完成任务所需要的信息。例如，一个智能体可能提供关于用户偏好的上下文，而另一个智能体可能返回分析结果。

用户体验协商

每条消息都包含“部分”（parts），这是一个完整形成的内容片段，如生成的文本或图像。每个部分都有制定的内容类型，允许客户端和远程智能体协商所需的正确格式，并明确包含对用户UI功能的协商，如iframe、视频、Web表单等。我们大多数人了解的AI就是对话，最普遍的形式就是文本消息，但是因为智能体可以做很多事情，分析报表、填写表单、录制视频、打开网站等工作，所以智能体之间的通信内容也会有很多种形式，这要求用户体验设计上要考虑到各个智能体所提供的回复形式。

A2A设计原则

A2A设计遵循五个关键原则：

1. 拥抱智能体能力：A2A专注于时代里能够在其自然、非结构化的模式中协作，即使它们不共享内存、工具和上下文。

2. 基于现有标准构建：该协议建立在现有流行标准，包括HTTP、SSE、JSON-RPC，这意味着它更容易与企业已经每天使用的现有IT栈集成。

3. 默认安全：A2A旨在支持企业级身份验证和授权，在启动时与OpenAPI的身份验证方案保持一致。

4. 支持长时间运行的任务：A2A灵活且支持各种场景，从快速任务到可能需要数小时甚至数天的深度任务。在此过程中，A2A可以向用户提供实施反馈、通知和状态更新。

5. 模态无关：智能体世界不局限于文本，这就是为什么A2A支持各种模态，包括音频和视频流。

A2A的优势

统一智能体通信

A2A提供了智能体协作的标准化方式，消除了不同智能体框架之间定制集成代码的需求。这显著减少了开发工作，并实现了在不同平台上构建的智能体之间的无缝通信。

企业级安全

该协议设计以安全作为基本原则，支持企业级身份验证和授权。这确保智能体通信维持业务应用程序所需的安全标准。

大规模互操作性

A2A使真正的多智能体生态系统能够出现，专业智能体可以共同解决复杂问题。这种互操作性使企业能够利用特定任务的最佳智能体，无论他们来自哪个供应商或框架。

面向未来的设计

通过建立在现有标准之上并支持各种模态，A2A设计用于随着AI格局的发展而成长。该协议可以支持新兴的智能体能力和交互模型。