Agent 相互协作的新时代

AI代理能自主处理日常重复或复杂任务，为提升工作效率带来契机。当下，众多企业构建并部署自主代理，用于拓展、自动化及强化各类工作流程，像订购笔记本、辅助客服、助力供应链规划等场景都有其身影。

要充分发挥代理型人工智能的优势，关键在于让代理跨越孤立的数据系统与应用程序，在动态多代理生态系统中协同作业。即便代理由不同供应商或框架打造，实现相互操作，也能增强自主性，大幅提升生产力并降低长期成本。

基于此，Google推出全新开放协议Agent2Agent（A2A），获得50多家技术伙伴支持与贡献。A2A协议使AI代理可相互通信、安全交换信息，在各类企业平台或应用上协调操作。Google确信，A2A框架能为客户创造显著价值，让客户的AI代理在整个企业应用环境中高效运行，推动企业工作流程智能化变革。

A2A的设计原则

A2A 是一种开放协议，它为代理之间协作提供了一种标准方式，不受底层框架或供应商的限制。在与合作伙伴设计该协议时，Google遵循了五项关键原则：

拥抱代理能力：A2A 致力于使代理能够以自然、非结构化的模式进行协作，即使它们不共享内存、工具和上下文。Google正在实现真正的多代理场景，而不将代理局限于单一的“工具”。

基于现有标准：该协议建立在现有的流行标准之上，包括 HTTP、SSE、JSON-RPC，这意味着它更容易与企业日常使用的现有 IT 堆栈集成。

默认安全：A2A 旨在支持企业级身份验证和授权，在启动时与 OpenAPI 的身份验证方案相同。

支持长时间运行的任务：Google设计 A2A 时就考虑到了灵活性，并支持各种场景，使其能够出色地完成各种任务，从快速任务到深度研究，这些任务可能需要数小时甚至数天的时间（如果人工参与）。在此过程中，A2A 可以为用户提供实时反馈、通知和状态更新。

与模态解耦：代理世界不仅限于文本，这就是Google设计 A2A 来支持各种模态（包括音频和视频流）的原因。

A2A的工作原理

A2A 促进“客户端”代理与“远程”代理之间的通信。客户端代理负责制定和传达任务，而远程代理负责执行这些任务，以提供正确的信息或采取正确的行动。这种交互涉及以下几个关键功能：

能力发现：代理可以使用 JSON 格式的“代理卡”来宣传其能力，从而允许客户端代理识别能够执行任务的最佳代理并利用 A2A 与远程代理进行通信。

任务管理：客户端与远程代理之间的通信以任务完成为导向，代理负责执行最终用户的请求。此“任务”对象由协议定义，并具有生命周期。它可以立即完成，或者，对于长时间运行的任务，每个代理可以进行通信，以彼此保持同步，了解任务的最新完成状态。任务的输出称为“工件”。

协作：代理可以互相发送消息来传达上下文、回复、工件或用户指令。

用户体验协商：每条消息包含“部分”，即完整形成的内容片段，例如生成的图像。每个部分都有指定的内容类型，允许客户端和远程代理协商所需的正确格式，并明确包含对用户 UI 功能（例如 iframe、视频、Web 表单等）的协商。

真实案例：招聘候选人

借助A2A协作，招聘软件工程师的流程能够得到极大简化。以Agentspace这类统一界面为例，招聘经理等用户可通过自身代理，依据职位描述、工作地点以及技能要求，来搜寻合适的候选人。随后，该代理会与其他专业代理联动，广泛探寻潜在人选。

用户在收到代理给出的推荐后，便能指示其代理安排后续面试，让候选人搜寻环节变得更为便捷高效。待面试流程结束，还能联系另一位代理，协助开展背景调查工作。这一过程清晰展示了AI代理如何跨越不同系统协同运作，助力找到符合要求的候选人，彰显了A2A协作在优化招聘流程方面的强大效能。

A2A如何演进

A2A 有望开启代理互操作的新时代，促进创新，并创建更强大、更灵活的代理系统。我们相信，该协议将为未来铺平道路，使代理能够无缝协作，解决复杂问题，改善我们的生活。

Google正在与合作伙伴和社区携手合作，以开放的方式构建该协议。Google将以开源形式发布该协议，并建立清晰的贡献途径。

值得注意的是，Google计划在今年晚些时候推出该协议的生产版本。

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