谷歌的“MCP”：谷歌刚刚发布的A2A（Agent2Agent）协议，让不同供应商的 AI Agent 互相协作

一、背景：开启 AI 代理互操作的新纪元

随着 AI 技术的快速发展，各类企业对 AI Agent（代理）的需求不断增长。这些 Agent 能够自主处理许多日常重复性或复杂的任务，从简化采购流程、协助客户服务，到优化供应链规划，大大提升了企业自动化与智能化水平。

然而，若想让这些 Agent 真正发挥合力，就需要在跨平台、跨框架、跨应用的多代理生态系统中实现“互联互通”。这正是谷歌与众多合作伙伴联合推出 Agent2Agent（A2A）协议 的初衷所在。A2A 致力于在不同底层技术和供应商之间实现标准化的 Agent 协同，让 AI Agent 可以相互通信、交换信息并进行动作协调，形成更强大的企业工作流程自动化方案。

二、A2A 与 MCP：相辅相成的多代理协作体系

在本次发布中，A2A 被定位为对 Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP） 的补充。

• MCP

  专注于为代理提供所需的工具和上下文；

• A2A

  则专注于让不同 Agent 间进行互操作，弥合企业级落地时的各种平台与应用边界。

借助谷歌在大规模代理系统方面的内部实践经验，A2A 以开放、灵活的方式解决了多代理场景面临的关键挑战，让开发者可轻松构建能够“互通互联”的 AI 代理体系，并为企业提供了一种标准化的方法，帮助他们跨不同平台和云环境管理各类 Agent。

三、A2A 诞生：50+ 家科技公司与服务提供商共同推动

本次发布由 谷歌主导，并得到了 50 多家技术合作伙伴 的支持和贡献，包括 Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG、Workday 等知名企业，以及 Accenture、BCG、Capgemini、Deloitte、HCLTech、Infosys、KPMG、McKinsey、PwC、TCS、Wipro 等领先服务提供商的参与。这一庞大的生态系统凸显了行业对多代理协作的共同期待，也预示着 A2A 在未来的发展潜力。

四、A2A 协议设计原则

在与合作伙伴共同设计协议的过程中，谷歌明确了 A2A 的五大核心原则，这些原则既延续了互操作协议的通用需求，也针对多代理协作的特性进行了优化：

1. 自然、非结构化的代理协作

   • Agent 可以以类人对话、上下文推理等非结构化方式进行协作，
   • 即使它们不共享记忆、工具或上下文，也能共同参与复杂场景，真正体现“多代理”能力。

2. 基于现有流行标准

   • A2A 协议构建在 HTTP、Server-Sent Events (SSE)、JSON-RPC 等广泛应用的标准之上，
   • 让企业无需大规模改造自身 IT 技术栈，就能平滑接入多代理环境。

3. 支持企业级认证和授权

   • A2A 在安全层面与 OpenAPI 的认证方案保持一致，
   • 确保大中型企业在使用代理协作时，仍能满足合规性和安全性要求。

4. 支持长期任务的执行

   • A2A 既能处理快速响应，也能在需要数小时乃至数天的深度研究或流程中，保持任务状态同步并提供实时反馈，
   • 使得人机交互、代理协同更具连续性和灵活性。

5. 支持多模态（不仅限于文本）

   • 在 A2A 协议层面，音频、视频等流媒体都能被纳入协作场景，
   • 不再局限于文字信息，进一步拓展了代理协作的广度与深度。

五、A2A 协议的工作机制

A2A 通过定义“客户端代理”（Client Agent）与“远程代理”（Remote Agent）的交互来实现多代理协作，核心包括以下四方面：

1. 能力发现（Capability Discovery）

   • 每个代理通过 JSON 格式的“Agent Card”发布自身能力、接口与限制，
   • 客户端代理可据此定位和选择合适的远程代理，建立通信渠道。

2. 任务管理（Task Management）

   • 协议以“任务”（Task）为中心，
   • 任务既可能是一次性、短时的请求，也可能是需要多轮交互与长时间执行的复杂工作流程。
   • 任务在执行过程中可保持状态同步，最终产出称为“Artifact”的成果。

3. 协作（Collaboration）

   • A2A 允许代理间相互发送消息，包括上下文信息、用户指令、执行结果等，
   • 多个代理间可形成“协同网络”，依次或并行地处理不同环节。

4. 用户体验协商（User Experience Negotiation）

   • 消息由若干“parts”组成，每个 part 对应完整的内容片段（如图像、音频、网页表单等），
   • 客户端代理与远程代理会根据用户的界面能力来动态协商合适的呈现方式。

六、典型应用场景：招聘流程简化

以软件工程师招聘为例，A2A 在提升效率与协同方面尤为突出：

1. 需求发布

   • 招聘经理在统一的 Agent 界面（如 Agentspace）下达指令：寻找符合某城市、某技能栈的候选人。

2. 多代理协作

   • 有的代理与招聘网站 API 对接，
   • 有的代理能检索内部人才库，
   • 也可能有代理专门进行背景调查或简历分析。
   • 客户端代理借助 A2A，调用多个远程代理：

3. 结果汇总

   • 远程代理将信息聚合后返回给客户端代理，招聘经理获得候选人列表，
   • 进而可再指示代理安排面试流程，或启动其他辅助工作流（如背景调查）。

这一过程减少了人工频繁在多平台间切换的成本，实现了多代理各尽其能的真正协作。

七、合作伙伴反馈：共同塑造未来的 A2A 生态

各大厂商与服务提供商对 A2A 的前景普遍看好，并积极贡献技术与业务场景，例如：

• **Intuit：**A2A 将加速代理工作流与财务系统的集成，实现跨平台代理财务协同。
• **Salesforce：**通过支持 A2A，可将 Agentforce 生态扩展到更多第三方代理，丰富数字化劳动力形态。
• **SAP：**A2A 是实现 SAP Joule 与其他 AI 代理跨平台无缝对接的关键。
• **Accenture：**A2A 能帮助跨国企业在不同云环境中统一管理代理，充分释放集体智能。
• **Deloitte：**A2A 在连接技术生态方面具有重要意义，将进一步推动代理 AI 的大规模应用。

这一系列积极反馈意味着 A2A 生态将不断壮大，更多的技术与商业场景也将得以落地。

八、未来展望：标准化互操作的无限可能

A2A 有望成为多代理互操作的通用标准：

• 开发者

  能够借此快速构建覆盖多模态、多平台的 AI 解决方案；

• 企业

  将以统一、可控的方式管理不同供应商的 AI Agent；

• 开源社区

  也将因其开放协议属性而蓬勃发展，进一步促进产品、工具与最佳实践的持续迭代。

谷歌方面表示，A2A 协议草案和代码示例已对外开源，期待更多社区力量来完善协议标准。今年晚些时候，谷歌还将与合作伙伴共同推出“生产就绪”版本，为企业大规模多代理部署提供更成熟的技术支持。

九、总结

谷歌的“MCP”，以及刚发布的 A2A（Agent2Agent）协议，标志着 AI 多代理协作进入新阶段。通过在开放协议层面实现通用互操作，各类 AI Agent 能够在更广泛的业务场景中高效协同，从而为企业带来颠覆性的自动化与创新价值。

原文: https://developers.googleblog.com/zh-hans/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

文章来源：微信公众号-AI技能，原始发表时间：2025年04月10日。