在人工智能快速发展的今天，AI智能体之间的协作变得愈发重要。谷歌于2025年4月10日发布的A2A（Agent-to-Agent Protocol）协议，为解决AI智能体之间的互操作性问题提供了新的解决方案。A2A协议旨在打破不同公司、不同技术框架之间的壁垒，让AI智能体能够无缝对话与协作，实现真正的跨平台、跨厂商智能体协作。
本文将详细介绍A2A协议的核心目标、设计原则、工作原理、协议内容、应用场景以及与其他协议的关系。希望本文对您了解A2A协议有所帮助，也欢迎关注Aibase（https://www.aibase.com/zh），获取更多AI领域的前沿资讯和优质资源。
Aibase提供最新的AI资讯、产品推荐和技术解读，是了解AI行业动态的优质平台。并收录了全球人工智能AI软件排名，涵盖热门AI应用、AI对话聊天、AI编程工具等多类别的产品排名，是寻找优质AI工具的绝佳去处。
核心目标
A2A协议的核心目标是允许AI智能体之间相互通信，安全地交换信息，并在各种企业平台或应用程序上协调行动。这一目标的实现将极大地推动AI技术在企业级应用中的广泛落地，提升工作效率和创新能力。
设计原则
谷歌与合作伙伴在设计A2A协议时，遵循了以下五个关键原则:
拥抱智能体的核心能力
A2A协议专注于让智能体以自然、非结构化的方式进行协作，即使它们不共享内存、工具和上下文信息。这一原则确保了协议能够适应多样化的智能体类型，实现真正的多智能体场景。
基于现有标准构建
A2A协议建立在HTTP、SSE（Server-Sent Events）、JSON-RPC等流行标准之上，便于与企业现有的IT技术栈集成。这种基于现有标准的设计，降低了企业采用A2A协议的门槛，提高了其兼容性和可扩展性。
默认安全
安全性是A2A协议的核心考量之一。协议设计支持企业级的身份验证和授权，发布时达到与OpenAPI身份验证方案同等的安全级别。这确保了AI智能体之间的通信安全可靠，符合企业级应用的要求。
支持长时间运行的任务
A2A协议设计灵活，既能处理快速任务，也能支持可能需要数小时甚至数天（有人工介入时）的深度研究等场景。协议提供了实时反馈、通知和状态更新机制，确保用户能够随时了解任务进展。
支持多种模态
A2A协议不仅限于文本，还支持音频和视频流等多种形式的内容。这一设计使得协议能够适应多样化的应用场景，满足不同用户的需求。
工作原理
A2A协议的核心是促进“客户端智能体”和“远程智能体”之间的通信。客户端智能体负责构思并传达任务，而远程智能体则负责执行这些任务。以下是A2A协议的关键能力:
能力发现
智能体使用JSON格式的“智能体名片”（Agent Card）宣传自己的能力。客户端智能体通过Agent Card识别最适合执行特定任务的智能体，并通过A2A协议与之通信。
任务管理
客户端和远程智能体之间的通信围绕任务完成展开。协议定义了“任务”对象，具有完整的生命周期，包括提交、处理中、需输入、完成/取消/失败等状态。任务的输出被称为“成果”（artifact）。
协作
智能体可以互相发送消息，传递上下文信息、回复、成果或用户指令。这种协作机制使得多个智能体能够高效地协同工作，完成复杂的任务。
用户体验协商
每条消息包含“内容片段”（parts），这是完整的内容块，如生成的图片。每个片段都有指定的内容类型，允许智能体协商所需的正确格式，并明确包含对用户界面能力的协商，如内联框架、视频、网页表单等支持。
协议内容
A2A协议规定了以下部分:
代理发现
客户端通过获取AgentCard JSON（通常来自/.well-known/agent.json）发现代理及其能力。谷歌预定义了四种发现方式，包括直接公布、通过注册表方式、通过智能体商店、认证后发现。
任务生命周期
任务按TaskState定义的状态流转，如提交 -> 处理中 -> [需输入] -> 完成/取消/失败。这种生命周期管理机制确保了任务的高效执行和状态的透明化。
通信
使用包含Part（文本/文件/数据）的Message对象进行通信，任务输出表示为含Part的Artifact。这种通信机制支持多种内容类型，提高了协议的灵活性。
流式处理
长任务可通过tasks/sendSubscribe使用SSE提供实时更新，更新以TaskStatusUpdateEvent和TaskArtifactUpdateEvent形式发送。这种流式处理机制确保了用户能够实时了解任务进展。
推送通知
代理可通过tasks/pushNotification/set提供的webhook URL主动通知客户端任务更新，支持认证机制。这种推送通知机制提高了任务管理的效率。
认证
在AgentCard和PushNotificationConfig中定义，可涉及多种方案，如API密钥/OAuth/JWT。这种认证机制确保了通信的安全性。
表单
可通过消息/工件中的DataPart请求和提交结构化数据。这种表单机制支持复杂任务的执行，提高了协议的实用性。
应用场景
A2A协议适用于各种需要多个专业化Agent协作的场景，以下是一些典型的应用场景:
招聘流程自动化
主Agent协调多个子Agent，分别负责筛选候选人简历、安排面试时间、进行背景调查等，使招聘流程在一个统一的工作流中顺畅衔接。
复杂企业工作流
不同Agent分别承担法律合同条款分析、财务风险评估、报告汇总等任务，实现企业内部复杂工作流的自动化。
IT服务管理
员工通过一个Agent请求新的笔记本电脑，该Agent与负责库存检查、采购审批和设备配置的其他Agent进行交互，实现IT服务管理的自动化。
供应链管理
多个Agent分别负责需求预测、库存优化、物流调度和供应商沟通，协同优化整个供应链链条。
客户支持增强
一线客服Agent遇到无法解答的专业问题时，可通过A2A将问题转交给具备相关知识的二线专家Agent，提升客户支持的效率和质量。
个人助理智能化
用户的个人助理Agent将特定任务委托给更专业的外部Agent来完成，提升个人助理的智能化水平。
个性化学习
学习平台由多个Agent组成，通过A2A协作为用户提供定制化的学习体验，满足不同用户的学习需求。
网络运营自动化
自主Agent利用A2A进行通信，主动监控网络状态、诊断故障并自动执行修复操作，提升网络运营的自动化水平。
与其他协议的关系
A2A协议与Anthropic公司的模型上下文协议（MCP）是互补的开放协议。MCP为智能体提供有用的工具和背景信息，连接各种工具和资源;而A2A则专注于智能体之间的互操作性，推动跨Agent协同体系的构建。两者结合，能够更好地实现AI智能体之间的协作和协同工作。
结语
A2A协议的发布标志着AI智能体协作进入了一个新的阶段。通过解决AI智能体之间的互操作性问题，A2A协议为企业级应用提供了强大的支持，推动了AI技术在更多领域的落地和应用。随着A2A协议的不断推广和应用，我们期待看到更多创新的AI协作场景和解决方案的出现。
（举报）