今天小编分享的科学经验：“谷歌版MCP”来了！开源A2A，不同厂商Agent也能协作，欢迎阅读。
刚刚，" 谷歌版 MCP" 来了！
谷歌推出A2A 協定，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、协商任务并开展协作，企业可通过专业 Agent 团队处理复杂工作流。
重点：开源的。
话不多说，先来看一个展示。
借助 A2A 協定，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 展开互動，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：该協定是在包括 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）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。
拥有四大能力
一张图来看 A2A 如何工作。
" 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。
这种互動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 協定与远程 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 " 对象由協定定义，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，如生成的影像。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 協定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。
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 是一个出色的協定，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 提供对该協定的支持。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協定。
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。
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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