文章摘要
【关 键 词】 人工智能、互操作协议、开源、企业应用、智能体协作
谷歌推出了一种名为Agent2Agent（A2A）的新型互操作协议，旨在实现不同平台和生态中的AI智能体之间的安全、标准化协作。该协议的核心目标是打通智能体间的互操作性，支持跨平台、多模态的协同工作。通过A2A，智能体可以彼此通信、发现对方能力、协商任务分配，并协作完成复杂的企业级流程，即便它们来自不同的技术体系。这一特性使得构建由多个专职智能体组成的企业级智能系统成为可能。例如，在企业级流程中，某个智能体可以负责候选人筛选，另一个安排面试时间，还有一个负责背景调查，而这一切都可以在统一的agentic接口中完成。
A2A协议是开源的，并正在与Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG和Workday等50多家公司共同开发，旨在成为智能体和AI应用程序的互操作性语言。值得注意的是，这里没有OpenAI或Anthropic的支持。Google Cloud商业应用平台副总裁兼总经理Rao Surapaneni表示，A2A让不同专业和数据节点的智能体更容易获得所需的上下文。他还表示，谷歌之所以与50多家合作伙伴和客户共同推进A2A的建设，正是希望打造出一个“具备企业级就绪、安全可信的互操作能力”的协议。
A2A协议促进了谷歌所称的客户端智能体与远程智能体之间的通信。客户端智能体负责从最终用户获取任务并传递，而远程智能体则执行该任务。A2A协议依赖于几个关键能力，包括能力发现、任务管理、协作和用户体验协商。这些能力是基于该协议构建的，使得智能体能够以自然、非结构化的模式工作，即使它们不共享内存、工具和上下文。该协议还建立在HTTP和JSON等现有标准之上，因此更容易与现有技术栈集成。
A2A并非市场上唯一的互操作性协议。在过去的几个月里，至少出现了两种智能体互操作性标准：Anthropic的模型上下文协议（MCP）和由思科牵头的集体制定的AGNTCY。Surapaneni保证A2A将与MCP并行运行，并认为MCP和A2A是互补的功能。他表示，A2A主要聚焦于智能体之间的通信，而MCP则有助于连接工具和资源。有网友解释说，这在与MCP的关系上属于“拥抱并扩展”的范畴，建议对于正在构建MCP服务器的开发者，应该参考A2A规范，了解诸如身份验证和带外数据交付等关键功能的实现路线图。
各大机构和AI公司普遍认同，未来的世界将不会由某一个单一的AI模型主导，而是由多个模型共同驱动。因此，智能体基于不同语言和框架构建，也是一种顺理成章的趋势。然而，要实现真正成熟的智能体生态系统，关键在于智能体能够与来自其他公司的智能体进行通信与协作。但这一目标远非易事。行业标准的建立通常需要较长时间才能普及，并且依赖大量企业的广泛支持与参与。如果A2A、MCP或AGNTCY等协议希望成为连接所有AI智能体的标准方式——无论它们由谁构建、基于何种框架——就必须实现大规模的落地应用与生态采纳。Surapaneni表示，尽管已有超过50家合作伙伴参与A2A的共建工作，但目前的采用程度仍未达到临界点。
所有这些协议都将持续演进，特别是在AI发展速度如此之快的背景下，我们将不断发现新的使用场景和应用需求，这也将推动协议持续发展。Surapaneni并未拒绝与其他致力于智能体互操作性协议的联盟合作。他表示，A2A始终欢迎新成员加入，并且该协议将是一个动态代码，会根据社区的建议和需求不断更新。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek-v3
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