一文彻底搞懂谷歌的Agent2Agent(A2A)协议

前段时间，相信大家都被谷歌发布的Agent2Agent开源协议刷屏了，简称A2A。

谷歌官方也表示，A2A是在MCP之后的补充，也就是MCP可以强化大模型/Agent的能力，但每个大模型/Agent互为孤岛，不能相互协作干活，我们一直需要在中间做协调，虽然AI帮我们干了一部分活，但我们还需要盯着他们，就有点鸡肋，现在有了A2A，Agent理论上就可以下场真正干活了，我们只需要验收成果。

举个现实中的例子，让大家更能感受到A2A的魅力。

我们现在想让AI帮你策划一场完美的周末旅行。我们需要先去问AI A（行程规划大师）搞定了路线，然后复制粘贴给AI B（机票酒店预订专家），结果B说格式不对读不懂... 你又手动输给AI C（当地美食玩乐推荐官），最后对着三个分裂的窗口，感觉自己才是那个“人工智能”。这种AI越多、用户越累的“智能”困境，是我们现在使用AI时的一个通病。

行业里天天喊AI Agent要爆发，但Gartner预测（据不完全统计，超过70%的用户觉得同时操作多个单一功能AI Agent效率低下，体验割裂），多数Agent还停留在“单打独斗”的阶段。然而，另一边却是对复杂任务自动化需求的指数级增长,这种“供需倒挂”的矛盾，就是 A2A 要解决的核心痛点。

01 A2A 是什么

别被“Agent2Agent”这个名字吓到，说白了，A2A就是谷歌给AI智能体们定的一套“通用社交礼仪”+“标准沟通语言”。

A2A已获得50+科技公司支持

就像互联网世界的HTTP和TCP/IP协议一样，让原本“鸡同鸭讲”的各种Agent，能互相找到对方、听懂对方的话、还能一起协作干活。本质上，就是把之前各种机构、公司、个人等不同平台，甚至是不同架构搭建的AI Agent，在他们之间架起一座桥，让所有AI Agent都能在上面沟通，互相操作。

02 A2A 一些关键信息介绍

A2A 关键技术组件与概念：Agent2Agent (A2A) 框架的核心在于其定义的一系列标准化技术组件，旨在确保异构AI智能体（Agent）之间能够进行有效、可靠且安全的互操作。这些关键组件主要包括：

02.1 通信协议 (Communication Protocol)：

A2A 定义了一套标准的通信协议，用于规范智能体间消息的交换规则、语法结构和传输机制。

这包括明确消息的封装格式（例如，可能基于JSON、Protobuf等标准化格式）、必须包含的元数据、以及通信所依赖的网络传输层协议（如HTTPS、gRPC或WebSockets）。该协议旨在确保不同实现环境下的智能体能够建立连接并准确传递意图。

02.2 Agent 身份 (Agent Card)：

为了实现动态协作，A2A 包含了一套机制，允许智能体以标准化的方式声明其自身标识、功能特性、服务接口（输入/输出参数、预期行为）以及可能的非功能性属性（如服务质量、成本模型等）。

同时，框架提供或指定了服务发现机制（可能通过中心化注册库、分布式哈希表或点对点广播等方式），使智能体能够依据任务需求查询并定位具备特定能力的其它智能体。

02.3 数据模式与本体 (Data Schema & Ontology):

为保证信息交换的语义一致性与准确性，A2A 强调使用明确定义的数据模式（Schema）或共享本体（Ontology）。

这些规范定义了交互过程中所涉及数据对象的结构、类型、属性以及它们之间的关系。通过采用统一或可映射的语义表示，可以最大限度地减少因不同智能体对信息理解歧义而导致的协作失败。

02.4 交互模式 (Interaction Patterns):

A2A 不仅限于简单的消息传递，还定义了一系列标准化的交互模式，用于支持不同复杂程度的协作场景。这些模式可能包括基本的同步请求-响应（Request-Response）、异步事件通知（Asynchronous Notification）、发布-订阅（Publish-Subscribe），乃至更复杂的多轮对话、协商（Negotiation）、委托（Delegation）或合同网协议（Contract Net Protocol）等，为结构化、目标导向的协作流程提供了模板。

02.5 安全与信任机制 (Security & Trust Mechanisms):

鉴于智能体间交互的敏感性，A2A 将安全与信任机制作为基础架构的重要组成部分。

这涵盖了智能体身份的认证（Authentication）、访问权限的控制与管理（Authorization/Access Control）、通信内容的机密性与完整性保护（如使用TLS/SSL加密），以及可能用于建立和维护智能体间信任关系的方法（例如，基于证书、信誉系统或可验证凭证等）。这些机制是保障A2A生态系统安全、稳定运行的基石。

这些组件共同构成了Agent2Agent框架的基础，旨在创建一个开放、标准化的环境，促进AI智能体生态系统的发展与繁荣，使得不同来源、不同能力的智能体能够有效地协同工作，完成更为复杂的任务。

好了，相关概念说的差不多了，看不懂没关系，下面我们用大白话简单跟你分析一下。

03 A2A到底怎么“玩”的？

A2A可以让Agent协作起来，怎么协作，下面我一一给你给你捋明白了。

03.1 亮明身份 (Agent Card)：每个Agent得先用A2A规定的“格式”说清楚：“我是谁？我能干啥？（比如订机票、写代码、分析数据）”。这样别的Agent才能找到它。

03.2 精准对接 (Protocol Communication)：找到了合适的队友，就得按A2A的“通信协议”发号施令或请求帮助，传递标准化的任务信息（比如目的地、日期、要求）。

03.3 协同执行 (Schema & Interaction)：双方使用A2A定义的“数据格式”(Schema) 交换信息，确保理解一致，并按照预设的“交互模式”（比如请求-响应、订阅通知）完成任务协作。

就这样，Agent之间就能相互协作了，简单总结一下就是，每一个Agent都有一个自己的身份（Card）说明自己是谁，能干什么，然后我们要执行一个任务，我们只需要告诉我们的规划Agent，这个负责规划的Agent就能根据我们派给他的任务，去找到有能力来执行相对应任务的各种各样的Agent来帮我们把活干了，我们不再需要在中间做协调。

简单举个例子：

我下周准备去硅谷的出差，我只需要跟我的规划Agent说：“下周我要去硅谷出差，帮我预订机票酒店，并把日程同步到日历。”然后，规划Agent就会通过A2A，就能自动调用：

• 一个订机票Agent，搞定航班；
• 一个订酒店Agent，锁定住宿；
• 一个日历Agent，同步行程。

整个过程我们可能毫无感知，但后台已经是“一群AI为我们打工”，想想还是有点小激动。

Last but not least

孤立的Agent只是代码，互联的Agent才是未来。

所以，在未来接入A2A，关键在于我们需要清晰定义自家Agent的能力边界和接口规范，以及处理好跨Agent调用的安全和信任问题，这很重要。