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谷歌版MCP来了:Agent2Agent协议,实现跨平台AI Agent互联

Founder Park  · 公众号  · 互联网短视频  · 2025-04-10 10:45

主要观点总结

本文介绍了谷歌推出的A2A协议,该协议能让AI Agent在不同生态系统间安全协作,无需考虑框架或供应商。A2A协议遵循五大设计原则,已得到50多家技术合作伙伴和服务提供商的支持。文章还详细阐述了A2A协议的关键能力,包括能力发现、任务管理、协作和用户体验协商。此外,文章还提及了谷歌的MCP协议与A2A的互补性,并介绍了阿里云在AI领域的最新动态。

关键观点总结

关键观点1: A2A协议简介及作用

谷歌推出A2A协议,旨在让AI Agent在不同生态系统间安全协作,无需考虑框架或供应商。

关键观点2: A2A协议的设计原则

A2A协议遵循五大设计原则:发挥Agent的能力、基于现有标准构建、默认安全、支持长时间运行的任务、模态无关。

关键观点3: A2A协议的关键能力

A2A协议具备能力发现、任务管理、协作和用户体验协商等关键能力。

关键观点4: A2A与MCP的互补性

谷歌解释A2A协议是MCP的补充,两者共同解决客户部署大规模多Agent系统时的问题。

关键观点5: 阿里云在AI领域的最新动态

阿里云宣布百炼上线全生命周期MCP服务,集成了阿里云函数计算、多款大模型和MCP服务。


正文

请到「今天看啥」查看全文


文章转载自「量子位」。

刚,“谷歌版MCP ”来了!

谷歌推出 A2A协议 ,即 Agent2Agent ,能让AI Agent在不同生态系统间安全协作,而无需考虑框架或供应商。

不同平台构建的AI Agent之间可以进行 通信、发现彼此的能力、协商任务 并开展协 ,企业可通过专业Agent团队处理复杂工作流。

重点: 开源的

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话不多说,先来看一个展示。

借助A2A协议,招聘这件事儿还能这么玩:

在谷歌Agentspace统一界面中,招聘经理可以向自己的Agent下达任务,让其寻找与职位描述、工作地点和技能要求相匹配的候选人。

然后,该Agent立马与其它专业Agent展开交互,寻找潜在候选人。

用户会收到推荐人选,之后可指示自己的Agent安排进一步的面试,面试环节结束后,还可以启用另一个Agent来协助进行背调。

总结来说,A2A遵循五大设计原则:

1)发挥Agent的能力 专注于让Agent以自然非结构化的模式进行协作,即使它们之间没有共享内存/工具/上下文信息,致力于实现真正的Agent多场景,不会将某个Agent局限为一种“工具”。

2)基于现有标准构建 该协议是在包括HTTP、SSE、JSON-RPC等现有常用标准基础上构建的,更容易与企业日常使用的现有信息技术堆栈相集成。

3)默认安全 支持企业级身份验证和授权,在推出时其安全性符合OpenAPI级别的认证标准。

4)支持长时间运行的任务 各种场景A2A都能应对,包括从快速完成的任务,到那些可能需数小时甚至数天才能完成的深入研究任务。整个过程中,A2A可为用户提供实时反馈、通知以及状态更新。

5)模态无关 支持包括音频、视频等在内的各种模态。

据了解,A2A已经得到了包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、埃森哲、BCG、Capgemini、Cognizant等在内的50多家技术合作伙伴和服务提供商的支持。

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01

拥有四大能力

一张图来看A2A如何工作。

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“客户端”Agent与“远程”Agent之间进行通信,客户端Agent负责制定和传达任务,远程Agent则负责执行这些任务,或是提供正确信息,或是采取正确行动。

这种交互涉及到几个关键能力。

首先是 能力发现 ,Agent可以使用 JSON格式的“Agent Card”来展示自身的能力 。因此,客户端Agent能够识别出最适合执行某项任务的Agent,利用A2A协议与远程Agent进行通信。

其次是 任务管理 ,客户端Agent与远程Agent之间的通信 以任务完成为导向 ,Agent协同工作满足终端用户的请求。

此“任务”对象由协议定义,并且具有一个生命周期。它可以立即完成,或者对于长时间运行的任务,每个Agent可以相互通信,对任务完成的最新状态保持同步。任务的输出称为“ artifact (工件) ”。

另外是 协作 ,Agent之间可以相互发送消息,交流上下文信息、回复内容、artifacts或用户指令。

最后是 用户体验协商 ,每条消息都包含“部分”,这是一个完整的内容片段,如生成的图像。每个部分都有指定的内容类型,允许客户端Agent和远程Agent协商所需的正确格式,并明确包括对用户UI功能的协商,例如iframe、视频、网页表单等等。

除此之外,谷歌还解释道, A2A是MCP的补充

MCP为Agent提供了实用的工具和上下文背景信息,A2A协议解决客户部署大规模多Agent系统时所发现的问题。

关键是,企业能从一种标准化的方法中受益,管理他们在各种平台和云环境中的Agent。这种通用互操作性对于充分发挥协作型AI Agent的潜力至关重要。

A2A发布后网友们也将其与MCP进行了比较,看下面这张图就更明了了:

MCP有助于连接各种工具和资源,A2A则有助于Agent之间进行通信。

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值得一提的是, 谷歌DeepMind联合创始人兼CEO哈萨比斯 还专门发了一条推文称:

MCP是一个出色的协议,并且它正迅速成为AI Agent时代的一项开放标准。我们非常高兴地宣布,我们将为自家的 Gemini模型和SDK提供对该协议的支持。期待能与MCP团队以及行业内的其他各方进一步共同开发完善该协议。

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02

One More Thing

就在昨天,在阿里云AI势能大会上, 阿里云宣布 百炼上线全生命周期MCP服务

百炼平台集成了阿里云函数计算、200多款业界领先大模型、50多款主流MCP服务,Agent开发所需的算力资源、大模型资源和应用工具链等全都包揽,用户可根据需求选择大模型和MCP服务。

仅需简单的配置工作,无需用户管理资源、开发部署、工程运维,5分钟, 一个专属MCP Agent就水灵灵地搭建 好了

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从各大厂最近动作来看,芜湖,不愧是Agent元年。

参考链接:
[1] https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
[2] https://x.com/legit_api/status/1909943433336103120
[3] https://x.com/omarsar0/status/1909977142311690320
[4] https://www.testingcatalog.com/google-launches-agent2agent-protocol-to-connect-ai-agents-across-platforms/


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