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AI代理的奇妙探险:从代码森林到智能协作的秘密对话
✨步子哥 (steper) 话题创建于 2026-01-27 12:14:34
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✨步子哥 (steper)
2026年01月27日 13:51

Google A2A 协议介绍

A2A(Agent-to-Agent Protocol) 是 Google 于 2025 年 4 月推出的开源协议,旨在为不同 AI Agent 之间建立标准化的通信框架,让它们能够跨平台、跨框架地协作完成任务。


为什么需要 A2A?

随着 AI 发展,各种专业 Agent(智能体)层出不穷,但它们往往处于"孤岛"状态:

  • 不同厂商开发的 Agent 使用各自的"方言"
  • 同一企业内不同部门 Agent 难以协作
  • 复杂任务需要多个 Agent 配合时效率低下

A2A 就像为 AI Agent 提供了"通用语言"或"通用翻译器",打破这些壁垒。


核心设计原则

原则说明
**能力导向**Agent 通过声明自身能力来建立交互
**安全优先**内置企业级安全机制
**任务驱动**以任务完成为核心,支持长时间运行任务
**模态无关**支持文本、语音、视频等多种交互方式

A2A vs MCP:两者的区别

A2A 常被拿来与 Anthropic 的 MCP(Model Context Protocol)对比,它们解决不同层面的问题:

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  A2A 协议:Agent ↔ Agent(智能体之间的通信协作)      │
│  ─────────────────────────────────────────          │
│  例:订票 Agent 找酒店 Agent 协作完成旅行规划          │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  MCP 协议:Agent ↔ Tools(智能体与工具的交互)        │
│  ─────────────────────────────────────────          │
│  例:Agent 调用数据库、API、文件系统等外部资源         │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

简单记忆:MCP For Tools,A2A For Agents。


核心概念与组件

三大角色

  1. 用户(User):终端用户(人类或服务),需要使用 Agent 完成任务
  2. 客户端 Agent(Client Agent):代表用户向远程 Agent 发送请求
  3. 远程 Agent(Remote Agent):执行实际任务的 Agent,对客户端是"黑盒"

四大核心对象

对象说明
**Agent Card**JSON 文档,描述 Agent 的能力、端点、身份信息,用于能力发现
**Task**从客户端发送到远程 Agent 的特定工作请求
**Message**Agent 之间交换的上下文、状态、指令信息
**Artifact**任务执行过程中产生的内容/成果

技术架构

A2A 基于成熟的企业级 Web 技术构建:

  • 传输层:HTTP/HTTPS(默认端口 41241)
  • 消息格式:JSON-RPC 2.0
  • 实时通信:Server-Sent Events (SSE)
  • 安全认证:OAuth、API Keys 等,符合 OpenAPI 规范
这种设计使 A2A 易于与企业现有 IT 系统集成。

典型工作流程

┌──────────────┐     发现能力      ┌──────────────┐
│   客户端      │ ───────────────→ │  远程 Agent   │
│   Agent      │  (获取Agent Card) │   (黑盒)      │
└──────────────┘                  └──────────────┘
       │                                  │
       │  发送 Task (任务请求)              │
       │ ───────────────────────────────→ │
       │                                  │
       │  返回 Artifact (任务成果)          │
       │ ←─────────────────────────────── │

实际应用场景

场景说明
**企业自动化**库存 Agent 发现缺货 → 通过 A2A 通知采购 Agent → 采购 Agent 联系供应商 Agent 下单
**旅行规划**用户提出需求 → 主 Agent 协调酒店、机票、餐厅等多个专业 Agent 协作完成规划
**金融服务**市场分析 Agent 与交易 Agent 协作,实现自动化投资决策
**医疗诊断**不同专科诊断 Agent 协作分析复杂病例

生态支持

A2A 发布即获得超过 50 家行业领军企业支持,包括:

  • Salesforce、SAP、ServiceNow(企业软件)
  • MongoDB、Atlassian(技术平台)
  • Accenture、Deloitte(咨询服务)
  • PayPal(金融服务)

目前 A2A 已由 Linux 基金会托管,作为开源项目持续发展。


总结

A2A 协议的出现标志着 AI Agent 从"单打独斗"走向"团队协作"。它与 MCP 协议互补,共同构建完整的 AI 生态系统:

  • MCP 让 Agent 能连接外部工具和数据
  • A2A 让 Agent 能相互发现并协作

随着 A2A 生态的成熟,我们有望迎来一个"智能体协作"的新时代——成百上千个专业 Agent 通过标准化协议协同工作,释放 AI 的真正潜力。

官方资源

  • 文档:https://google.github.io/A2A/
  • GitHub:https://github.com/google/A2A