终究是 Google 和 Anthropic，扛下了连接一切 Agent 的所有

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文章摘要

Google Cloud Next ’25大会上，Google展示了其在AI领域的雄心壮志，尤其是在面对亚马逊AWS和微软Azure的激烈竞争时，Google Cloud决心不再仅仅追随，而是通过一系列创新举措先发制人。Google Cloud CEO Thomas Kurian和Alphabet CEO桑达尔·皮查伊在大会上反复强调，AI的核心目标是将“可能性”转化为企业的“生产力”。Google通过Vertex AI平台使用量激增二十倍、超过四百万开发者使用Gemini模型等数据，展示了其在AI领域的强劲增长。然而，这些数字背后，Google真正的底牌是对AI Agent未来潜力的全面押注，尤其是其推出的开放Agent互操作协议Agent2Agent (A2A)。

A2A协议的核心目标是解决AI Agent之间的互操作性问题，打破企业内部不同团队、不同任务、不同框架构建的Agent之间的信息孤岛。Google通过A2A协议，旨在为跨系统、跨领域的Agent协作提供一套标准化的“握手”和“对话”机制。A2A协议基于能力发现、任务管理、协作和用户体验协商等关键原则运作，并建立在成熟的HTTP和JSON标准之上，以确保兼容性和安全性。Google还将A2A作为开源项目发布，并联合了超过50家技术合作伙伴，包括Salesforce、SAP、ServiceNow等行业巨头，共同参与协议的开发和推广。

与Anthropic的模型上下文协议（MCP）相比，A2A协议在解决AI Agent协作问题上更具野心。MCP通过统一协议解决AI模型与数据孤岛的隔离问题，而A2A则试图解决“Agent如何与Agent协作”这一更宏大、更复杂的问题。Google的A2A协议不仅支持文本、音频、视频等多种模态，还通过开源策略加速标准成熟，并争取开发者和企业的认同。Google在发布A2A协议时，并未直接与Anthropic竞争，而是形容两者为“互补”关系，但这场竞争注定会发生。

为了繁荣AI Agent生态，Google还推出了Agent Development Kit (ADK)，这是一个开源的、初期以Python实现的框架，旨在简化单个Agent及复杂多Agent系统的创建过程。Google宣称，开发者仅用不到100行代码就能构建一个功能性的Agent，这极大降低了开发门槛。通过ADK，Google希望鼓励开发者和企业围绕Google Cloud构建各式各样的Agent，从而增加对其底层云服务的依赖和消耗，提振Google Cloud的收入。

此外，Google还在加速将其AI能力融入实际工具，让Agent成为可用的生产力。其AI编程助手Code Assist迎来了Agent化升级，引入能执行多步骤复杂任务的AI代理，并扩展支持Android Studio等环境。同时，Google推出了Firebase Studio，一个基于云和Gemini的全栈AI工作区，旨在显著降低AI应用开发门槛，让开发者乃至非技术用户也能在浏览器中一站式构建、发布和监控应用。

这一系列关键产品发布背后，Google深知成为标准制定者的重要性，在AI Agent走向繁荣的关键节点，它肯定不想让所有AI Agents都听Anthropic的。Google的目标是让AI Agents无处不在，并且要让它们都建立在Google的生态里。通过A2A协议、ADK工具以及一系列AI产品的升级，Google正在加速其AI战略在Google Cloud生态中的落地，试图在AI军备竞赛中占据领先地位。