谷歌 Agent2Agent (A2A)协议：解锁 AI 代理协作的挑战和未来

谷歌宣布的 Agent2Agent (A2A) 是一种全新的开放协议，旨在实现由不同供应商和框架构建的 AI 代理之间的通信与协作。据相关资料显示，随着 AI 代理的普及加速，其生态系统正逐渐变得碎片化，跨系统代理协作的需求日益增加。A2A 的设计目标正是应对这一关键挑战——解决代理之间缺乏互操作性的问题。

A2A 的核心价值在于：通过多个代理协同完成任务，为用户提供无缝体验；简化开发者的开发与集成流程；以及推动一个更具创新性与协作性的 AI 生态系统发展。

本文旨在全面分析 A2A 协议，重点探讨其优势、技术基础、应用场景以及对市场的影响。

1. 引言：AI 代理的崛起与互操作性挑战

近年来，企业在 AI 代理的引入上取得了快速发展。这些代理不再局限于简单的问答或内容生成，而是进化成了“代理型 AI”，能够根据特定目标解决涉及多个步骤的问题。专注于特定任务的代理不断涌现，为业务流程的自动化和效率提升做出了贡献。

然而，这种快速发展也带来了新的难题。由于不同团队、供应商（如 Salesforce、SAP、ServiceNow 等）以及开发框架（如谷歌的 ADK、LangGraph、Crew.ai 等）各自构建的代理层出不穷，它们往往形成彼此孤立的“信息孤岛”。如何让这些多样化的代理实现协作，成为企业 AI 应用面临的最大障碍之一。

这种孤立状态阻碍了跨系统的复杂工作流程自动化，导致开发工作重复、供应商锁定风险加剧，以及用户体验的碎片化。要充分发挥多代理系统的潜力，一个标准化的通信协议——作为代理之间的“通用语言”——显得尤为必要。

正是在这一背景下，谷歌推出了 A2A 协议。在 AI 代理普及可能引发失控复杂性的关键时刻，这一协议被视为及时的解决方案。谷歌希望通过在碎片化成为不可逾越的障碍之前提供这一工具，战略性地影响多代理生态系统的早期构建。

2. 谷歌的 Agent2Agent (A2A) 协议

Agent2Agent (A2A) 是一个开放协议，旨在让 AI 代理无论来自何种供应商或框架，都能安全地通信、交换信息并协调行动。可以将其比喻为代理之间通信的“API”。

A2A 的显著特点是其“开放性”。谷歌以欢迎社区贡献的方式开发这一协议，并在 GitHub 上以开源形式发布，旨在推动广泛的参与和持续改进。

A2A 的主要目标包括：

• 实现可能具有不透明内部结构的自律代理之间的无缝协作；
• 简化与现有企业应用程序和 IT 技术栈的集成；
• 为代理间提供通用语言；
• 解决谷歌在部署面向客户的大型多代理系统时发现的具体问题。

尽管 A2A 被定位为“开放”标准，但谷歌在其中扮演主导角色，并将其与自有工具（如 Vertex AI Agent Builder、ADK 和 Agentspace）紧密整合，值得关注。这表明谷歌可能希望在开放标准框架内占据核心地位，从而为 Google Cloud 创造潜在优势。然而，一些观点对此“开放性”持怀疑态度，认为它可能限制其他接入方式。

A2A工作原理

以下是 A2A 工作原理的示意图：

A2A 促进了“客户端”代理与“远程”代理之间的通信。客户端代理负责制定并发送任务请求，而远程代理则根据自身能力执行任务并返回结果。整个过程就像一场精心设计的对话：客户端代理通过 A2A 协议的标准化接口，向远程代理“询问”它能做什么（通过代理卡 Agent Card 获取能力信息），然后发起任务请求（比如“帮我分析这份数据”或“安排一个会议”）。远程代理接收请求后，会处理任务，并在需要时通过流式传输（Server-Sent Events）或推送通知实时更新进展，最终交付结果。

这不仅仅是技术上的连接——它让 AI 代理像人类团队一样协作。想象一下：一个负责客户服务的代理发现自己需要库存数据，它可以通过 A2A 找到一个专门管理库存的代理，委托任务并获取答案，整个过程无需人为干预。这就像是 AI 之间的“同事关系”，它们能互相理解、分工合作。

更酷的是，A2A 的开放性让这一切不受限于特定平台或供应商。无论是基于 Google 的 ADK、LangGraph，还是其他框架开发的代理，只要遵循 A2A 协议，它们就能无缝对接。这意味着开发者可以自由组合不同代理的能力，构建出真正灵活、强大的多代理系统。

3. A2A 的核心优势

从用户、开发者及生态系统三个角度，详细阐述 A2A 的价值，即“它为何令人兴奋”。

用户视角：无缝体验与复杂任务自动化

对用户而言，A2A 的最大优势在于提供更强大、无缝的 AI 体验。通过 A2A，代理可以在后台协作，完成跨越多个系统和专业领域的复杂任务。用户无需手动切换工具或代理，只需与单一主代理（如 Google Cloud 的 Agentspace）交互，主代理即可通过 A2A 协调其他兼容代理执行任务。

以招聘流程为例：招聘经理指示主代理寻找适合某职位的候选人。主代理通过 A2A，与专门负责候选人筛选的代理、连接人力资源系统的代理，甚至外部招聘公司的代理协作。收到候选人建议后，用户可进一步指示主代理安排面试，甚至自动化背景调查。这样的流程大幅减少用户操作，提升生产力，让 AI 助力解决更复杂的问题。

开发者视角：标准化、简化复杂性与灵活性

对开发者来说，A2A 标准化了代理间的交互，大幅降低了跨系统定制集成的复杂性和脆弱性。开发者不再受限于特定框架（如 ADK、LangGraph、Crew.ai）或供应商，可以构建与任何 A2A 兼容代理连接的代理，从而摆脱对不兼容框架投资的担忧。

这缩短了开发周期，降低了集成成本，使开发者能专注于代理核心功能的开发，而非通信基础建设。此外，开发者还能灵活选择和组合最适合任务的代理或工具，避免在通信协议层面的供应商锁定。

生态系统视角：促进创新与协作

A2A 为一个更丰富的生态系统奠定了基础，在此系统中，专业化代理不断涌现并相互协作，推动创新。作为开放标准，它鼓励多方参与；通过功能发现机制，代理能动态识别并利用彼此的能力。

这加速了高级多代理应用的开发，催生新的协作式工作流程，甚至可能促成专业代理功能的“市场化”。这与“多代理系统的共享愿景”高度契合。

结语

谷歌的 A2A 协议不仅是一个技术工具，更代表了 AI 发展的未来方向——从孤立的智能个体转向协作的代理网络。它通过解决互操作性问题，为企业 AI 应用打开了新的可能性。虽然仍处于早期阶段，但其开放性和潜力使其值得关注。未来，A2A 或将成为多代理生态系统的基石，改变我们工作与创新的方式。