Google 重磅发布 A2A 协议:开启 AI Agent 协作新时代,全面支持 MCP

Google 今天早上发布了 Agent2Agent Protocol (A2A)。A2A 是朝着 通用智能代理协作 迈出的关键一步。它让跨平台、跨厂商的 AI Agent 真正实现协同工作,标志着从“单体智能”走向“多体系统智能”的跃升。

链接? - https://google.github.io/A2A/

Google 重磅发布 A2A 协议:开启 AI Agent 协作新时代,全面支持 MCP

Agent-to-Agent(A2A)协议 是 Google 与 DeepMind 联合提出的标准,用于构建远程智能代理之间的通信与协作体系。

MCP(Multi-Agent Collaboration Protocol) 得到全面支持,同时 A2A 是其补充协议,解决 MCP 在实际应用中的不足。

? A2A 与 MCP(Anthropic)关系?

  • 不是竞争,而是 互补。目标都是为了解决 agent 调用中标准缺失的问题,促进跨平台兼容。
  • A2A 专注于 代理间协作(Agent-to-Agent)
  • MCP 提供 上下文与工具标准(Model Context Protocol)
  • 二者组合可构建真正“端到端自治”的 agent 生态系统。
    Google 重磅发布 A2A 协议:开启 AI Agent 协作新时代,全面支持 MCP

? A2A 协议五大设计原则

原则
说明
1. 拥抱代理智能特性
支持无共享记忆、上下文或工具的多代理协作
2. 基于已有标准
构建于 HTTP、SSE、JSON-RPC 等广泛使用的标准
3. 默认安全
启用与 OpenAPI 同级别的企业认证体系
4. 支持长任务与状态管理
支持异步、持久任务(例如候选人筛选、背景调查)
5. 模态无关
支持文本、音频、视频等多模态协作

? 工作机制(How A2A Works)

A2A 定义了两类角色:

Google 重磅发布 A2A 协议:开启 AI Agent 协作新时代,全面支持 MCP
  • Client Agent:发起任务、指派协作
  • Remote Agent:接收任务、返回结果(称为 Artifact)

关键组件:

  • Agent Card:JSON 格式的能力描述文件(代理的“名片”)
  • Task Object:任务生命周期描述,包括状态更新、完成标记等
  • 消息通信:用于传递上下文、结果、用户指令等
  • User Experience Negotiation:针对最终用户界面能力(视频/iframe等)协商内容格式

?️ 实例演示:候选人筛选

在一个类似 Agentspace 的平台上:

  1. 用户(HR)委托主代理寻找某岗位的候选人
  2. 主代理调用多个远程人才匹配代理,收集简历
  3. 用户确认后,自动安排面试、背景调查
  4. 整个流程无需人工跨系统切换,大幅提升招聘效率

? 下一步路线

  • 当前已开放协议草案 + 示例代码
  • 今年晚些将推出 生产级版本
  • 官方鼓励开发者与企业通过 GitHub 共同参与贡献

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