Google 推出了一个类似MCP的 开放协议：A2A（Agent2Agent） ，旨在让不同平台、不同厂商构建的 AI Agent 能够互相通信、协作和协同完成任务。

它是一个类似“AI 代理之间的通用语言”，让企业内部或跨平台的多个 Agent 互通有无、共同工作，形成一个智能协同体。

“让不同公司的 AI Agent 能像人类一样互相合作、对话、分工完成任务。”

你可以把它想象成是：

  • 🧠 AI 代理之间的“通用语言”
  • 🌐 类似 HTTP 是网页通信协议，A2A 是 Agent 之间通信的协议
  • 👷‍♂️ 专门为多个 Agent 协同工作而生

🚀 背景动因：

当前的 AI Agent 面临一个大问题：

  • 每个 Agent 都是**“孤岛”**，只能自己干活，不能找别的 Agent 帮忙
  • 它们用的是不同平台、不同架构、不同格式，无法互通
  • 想让一个 Agent 管理邮件、另一个处理简历，根本无法沟通

A2A 就是为了解决这个痛点：

✅ 让 Agent 能够 像拼乐高一样互相对接
✅ 让企业能组建一个**“AI 团队”**协作处理任务

🎯 核心目标：

  1. 打破 Agent 间“信息孤岛”
  2. 支持跨厂商、跨云环境的协作
  3. 降低系统整合复杂度和长期维护成本

A2A 与 MCP 有啥区别？

👉 A2A 像是 Agent 之间对话
👉 MCP 像是 Agent 调用“工具箱”里的东西

A2A 的设计原则（5 大核心理念）

多模态与异步能力

A2A 支持：

  • 多模态通信（文本 + 图像 + 音频 + 视频）
  • 多语言/自然语言任务协作（适配 LLM 输出）

  • 异步长时间任务挂起/恢复

    • Agent 可暂停任务执行，待资源准备后继续处理
    • 适用于视频渲染、数据训练等非实时任务

A2A 是如何工作的？

A2A 协议构建在以下核心结构之上：

工作原理流程图

``` 你：我想找一个会生成 PPT 的 AI Agent

↓（Agent Card 发现）

Agent A：我找到了 Agent B，它专门做 PPT

↓（发任务）

Agent A → Agent B：请根据这份内容生成一个 10 页的商业计划书

↓（执行任务）

Agent B：已完成，请看这里：[artifact_url]

↓（你下载文件 or 发给下一个 Agent） ```

🧭 Agent Card（能力描述卡）

🌟 功能作用：

  • 告诉其他 agent：“我能干什么”、“我支持哪些接口”、“我接受哪种格式”
  • 是 Agent 的“API 自我描述文件”

💡 示例字段：

``` { "id": "agent://vendor/example-agent", "name": "Resume Analyzer Agent", "capabilities": ["parseresume", "rankcandidates"], "inputformat": "application/json", "outputformat": "application/json+artifact", "authentication": { "type": "OAuth2", "scopes": ["task.read", "task.write"] } }

```

Task（任务对象）

A2A 协议的核心是“任务”：

每个任务都像一张待办事项，包含：

  • 任务 ID
  • 谁发的（发起者 Agent）
  • 谁来干（接收者 Agent）
  • 状态：准备中、进行中、成功、失败
  • 输出结果（称为 Artifact）

它还支持“长任务”——比如视频分析、文档审批可以跑几小时没问题。

Artifact（任务产物）

这是任务的最终结果，比如：

  • 文本总结
  • 图片、表格、PPT
  • JSON 文件、数据库查询结果

A2A 会自动管理这些产物的引用地址和格式，让下一个 Agent 能继续处理。

Message Part（消息内容块）

Agent 和人/其他 Agent 交流时，内容可以很丰富，不只是文字。

A2A 允许发送：

这让 Agent 的响应可以直接嵌入到前端 UI，变得更智能、更好用！

应用场景：

多个 Agent 像流水线一样协作完成一个复杂任务。

案例：候选人招聘协作

以招聘软件工程师为例：

  1. 招聘经理使用 Agentspace 任务界面，请求找符合条件的候选人

  2. 主 Agent 识别并分派子任务给：

    • 候选人检索 Agent（匹配简历与职位）
    • 面试安排 Agent
    • 背景调查 Agent
  3. 所有 Agent 在 A2A 协议下协作、信息同步
  4. 用户看到聚合的推荐信息并选择下一步行动

价值：无需开发多个 API 集成，只需遵循 A2A，所有 Agent 可自然协作，降低开发负担。

A2A 已获得 50+ 技术公司与咨询机构支持，

包括：

🌐 技术平台支持方：

  • Google Cloud, LangChain, MongoDB, Salesforce, SAP, ServiceNow, Intuit, PayPal, JetBrains 等
  • Agent 框架支持：LangChain、Box Agent、Articul8 Agent-of-Agents（ModelMesh）

🏢 企业咨询合作方：

  • Accenture、BCG、Deloitte、McKinsey、Infosys、Wipro、TCS、KPMG 等

🧱 应用方向：

  • 客户体验自动化（AskAI、Box）
  • 企业自动化与流程编排（SAP、Salesforce、Workday）
  • AI Agent 开发工具链支持（Weights & Biases、LangChain、JetBrains）

安全认证机制

企业场景对安全要求高，A2A 支持：

  • OAuth2：标准授权协议
  • API Token：简化接入
  • 双向 TLS：加密连接

Agent 之间的每次通信都需要权限校验，防止滥用。

要了解有关 A2A 框架的更多信息，请深入研究完整的规范草案并探索可用的代码示例，以检查协议的结构及其代码实验。

GitHub：https://github.com/google/A2A

官方介绍：https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/