“谷歌版MCP”来了，开源A2A 谷歌这回赢麻了

卷麻了，“AI一天人间十年”，这句话真不是一句口号~

就在昨晚AI界又放出重磅消息，谷歌在Google Cloud Next大会上，开源了首个标准智能体交互协议，A2A协议（Agent2Agent Protocol）。

那么，A2A到底是什么呢？它又能带来哪些改变呢？让我们来一探究竟。

什么是A2A协议

A2A协议主要解决不同框架和供应商构建的AI Agent(智能体)之间的通信和互操作性问题，为AI生态系统带来了革命性的变化，有观点将其称为"谷歌版MCP"。

我觉得它像是为AI世界建立了一条信息高速公路，让不同"品牌/供应商"的AI智能体能够无缝沟通、协同工作。

A2A协议可以简单理解为AI智能体之间的"共同语言"。就像互联网让世界各地的人们能够连接和交流一样，A2A让不同的AI系统能够在不同平台和框架之间进行协作。无论这些AI智能体来自哪个供应商、使用哪种底层技术，只要支持A2A协议，它们就能像老朋友一样互相交流。

为什么AI智能体需要自己的通信协议？

您可能会问，我们不是已经有HTTP、RPC等通信协议了吗？为什么还需要专门的A2A协议？这是因为AI智能体之间的通信有其特殊性：

• AI智能体需要交换复杂的信息，包括文本、图像、音频等多种格式
• 需要处理长周期任务，有些AI协作可能需要几天时间
• 需要保证安全性和隐私性，特别是在企业环境中
• 需要能够处理人类交互环节，比如请求额外信息

A2A协议专门针对这些需求设计，提供了标准化的接口和格式，让AI智能体之间的协作变得更加高效和安全。

A2A协议的核心设计理念

谷歌在设计A2A时遵循几个核心原则：

1. 简单性：基于成熟的标准技术构建，如HTTP、SSE和JSON-RPC
2. 企业级安全：内置认证和授权机制，确保通信安全
3. 异步优先：支持长运行任务和人机交互环节
4. 模态无关：支持多种内容类型，不仅限于文本
5. 不透明执行：尊重每个智能体的独立性和隐私，不强制共享内部状态

A2A协议的关键组件

A2A协议由几个关键组件构成：

• Agent Card：每个AI智能体的数字身份和能力描述，告诉其他智能体它能做什么
• Task：需要完成的工作单元，可以是简单请求也可以是复杂项目
• Artifact：任务生成的输出结果
• Message：智能体之间交换的信息
• Part：消息的基本组成单位，可以是文本、文件或结构化数据

核心功能详解

A2A协议定义了实现智能体互操作的四项核心功能：

1. 能力发现(Capability Discovery)：这是智能体找到彼此并了解对方能力的过程。智能体使用JSON格式的Agent Card来"广播"其功能。客户端智能体可以据此发现并选择最适合执行特定任务的远程智能体。能力发现对于构建动态、自适应的多智能体系统至关重要。

2. 任务管理(Task Management)：这是A2A协议的核心交互模型。所有通信都围绕着Task的创建、执行和完成展开。协议为任务定义了清晰的生命周期状态，支持即时完成的任务和需要持续状态更新的长时任务。任务的最终成果是Artifacts。

3. 协作机制(Collaboration)：定义了智能体在执行任务过程中如何交换信息。智能体可以通过交换消息来共享上下文、发送回复、传递产物或用户指令。这使得智能体之间能够进行动态协作，例如在需要时请求对方提供澄清或额外信息。该机制支持所谓的"不透明智能体"（Opaque Agents）之间的交互，即智能体无需共享其内部状态或推理逻辑。

4. 用户体验协商(User Experience Negotiation)：允许智能体根据用户的界面能力调整交互方式。协议使用带有内容类型的Parts来实现这一点。客户端和远程智能体可以协商所需的内容格式，并且明确支持协商用户界面的能力，例如是否支持iframe、视频、Web表单等。协议还提到了支持双向音频/视频流交互。

A2A协议的应用场景与用例分析

A2A协议的应用场景非常广泛： A2A协议旨在通过促进智能体间的互操作性，解决企业在利用AI自动化复杂流程时遇到的若干关键问题：

1. 打破系统孤岛：许多企业内部存在多个独立的应用程序和数据系统。A2A旨在打破这些孤岛，让智能体能够跨越系统边界进行通信和协作。
2. 自动化复杂工作流：企业运营中常常涉及跨越多个部门或系统的复杂、多步骤流程。A2A通过使不同功能的专业智能体协同工作，有望实现这些端到端工作流的自动化。
3. 赋能专业智能体协作：不同智能体可能具备不同的专业能力（如数据分析、客户沟通、任务调度等）。A2A提供了一种机制，让这些专业智能体能够组合起来，共同完成更复杂的任务。
4. 提升自主性与生产力：通过减少人工干预和系统切换，让智能体能够更自主地完成任务，从而提高整体运营效率和生产力。

典型用例

官方文档和合作伙伴的公告中提供了一些具体的用例来说明A2A的潜力：

1. 候选人招聘流程：这是一个被多次引用的详细示例。招聘经理可以通过一个统一界面（如Agentspace）指示其个人智能体，根据职位描述、地点和技能要求寻找合适的软件工程师候选人。该智能体随后使用A2A协议与其他专门负责招聘资源（可能来自不同招聘平台或服务商）的智能体进行交互，收集潜在候选人信息。用户收到建议后，可以指示其智能体安排面试。面试结束后，还可以通过A2A调用另一个智能体进行背景调查。这个例子生动地展示了A2A如何协调多个智能体来自动化一个复杂的、多阶段的企业流程。

A2A协议与MCP协议的比较

为了更全面地理解A2A协议，我们需要将其与现有的标准，特别是Anthropic的Model Context Protocol (MCP)进行比较： 前面有分享过什么是MCP可以看下：一文带你搞懂什么是MCP协议

特性/方面	A2A (Agent2Agent)	MCP (Model Context Protocol)
主要目标	实现智能体之间的互操作与协作	连接智能体与外部工具、API和数据资源
交互类型	智能体-智能体 (Agent-to-Agent)	智能体-工具/资源 (Agent-to-Tool/Resource)
关键实体	客户端智能体 (Client Agent), 远程智能体 (Remote Agent)	智能体 (Agent), MCP服务器 (MCP Server), 工具 (Tool)
通信风格	动态、协商式、任务导向、支持非结构化和多模态	结构化、请求-响应式、工具调用导向
数据结构焦点	Agent Card, Task, Artifact, Part	Tool Definition, Function Call/Response, Resource Schema
安全焦点	智能体间认证/授权	智能体访问工具/资源的认证/授权
典型用例	跨系统工作流自动化、多智能体任务分解与协作	智能体利用外部API获取信息、执行操作、访问数据库
互补角色	提供智能体间通信"语言"和"网络层"	提供智能体访问外部能力的"插件系统"

A2A协议的未来展望

A2A协议的推出标志着AI发展的一个重要里程碑。随着越来越多的AI系统支持A2A协议，我们将看到一个真正互联互通的AI生态系统逐渐形成。在这个系统中，AI智能体可以像乐高积木一样自由组合，共同解决人类面临的各种挑战。