A2A协议：打破Agent“孤岛”，开启智能协作新时代

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A2A协议：构建AI代理间的“通用语言”，推动智能协作新纪元。

核心内容：
1. A2A协议如何打破AI系统间的数据孤岛和协作壁垒
2. A2A协议的五大核心理念及其技术实现
3. A2A协议如何支持人类级智能协作和任务自动化

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

当前，企业部署的AI系统面临三大痛点：

1. 数据孤岛
   - HR、财务、供应链AI各自为政，无法跨系统调用数据
2. 协作壁垒
   - 不同厂商开发的AI（如Salesforce客服机器人 vs SAP ERP系统）难以直接对话
3. 效率瓶颈
   - 复杂任务需人工串联多个AI，耗时且易出错

案例：某公司招聘时，HR系统AI无法直接验证候选人资质，需人工在背调平台、薪资系统间反复切换，导致招聘周期长达45天。

A2A的诞生，正是为了解决这些痛点，让不同框架、厂商的智能体（Agent）像人类团队一样无缝协作。

A2A的核心理念

谷歌与50+合作伙伴共同制定的协议框架，围绕五大核心理念展开：

技术亮点：

• Agent Card
  - 每个AI通过JSON格式“名片”声明能力（如“薪资计算”，“法律合规审查”）。

// Agent Card 示例{  "agent_id": "inventory-manager",  "capabilities": ["stock_prediction", "reorder_optimization"],  "response_formats": ["json", "text"],  "authentication_required": true}

• 任务生命周期管理
  - A2A 定义了完整的任务对象生命周期，支持从任务创建、执行、状态更新到完成的全过程跟踪。对于长时间运行的任务，代理可以持续提供实时反馈和状态更新。
• 实时协商机制
  - AI之间可自主协商数据格式（如要求对方提供4K视频而非文字报告）。

A2A协议定义了三类角色：

• 用户（End User）
  - 使用代理系统来完成任务的最终用户（人类或服务）。
  客户（Client）
  - 代表用户从远程代理处执行操作的实体（服务、代理、应用程序）。
  远程代理（Remote Agent）
  - 任务执行者，试图提供正确的信息或采取正确的行动（如背调平台AI）。

1. 能力发现——"社交名片"

技术实现：
每个智能体通过JSON格式的「能力护照」（Agent Card）自我声明，包含技能标签（如"财务审计""图像识别"）、服务接口地址、认证密钥等关键信息。

场景重塑：
▸ 类比电商平台：就像淘宝商家在店铺首页展示「主营类目」「发货时效」「客服响应时间」，采购Client在浏览供应商Agent的「能力护照」时，能快速识别谁能提供最快物流、最严质检。
▸ 案例升级：某跨境电商的选品AI通过扫描全网供应商护照，3秒锁定同时具备「多语言客服」「欧盟CE认证」能力的合作方，淘汰传统人工比价流程。

2. 任务管理——"工单系统"

技术升级：

• 动态优先级
  - 任务对象新增「紧急度标签」（如S/A/B级），触发不同响应策略。
• 跨链存证
  - 关键任务记录同步至区块链，防止协作纠纷（如物流AI谎报签收时间）。

场景重塑：
▸ 类比外卖调度：就像美团系统将订单拆解为「接单→烹饪→配送」子任务，A2A智能体将跨国采购分解为「比价→合同→清关→物流」节点，每个环节自动触发下一流程。
▸ 案例升级：某车企芯片短缺时，采购AI创建S级任务，强制要求供应商AI每15分钟上报库存波动，超时未响应自动切换备用渠道。

3. 协作——"跨域群聊"

技术增强：

• 上下文继承
  - 对话自动关联历史任务（如"参照2023年Q4同类案件处理方案"）。
• 语义纠偏
  - 内置行业术语词典（医疗AI说"禁忌症"，法律AI自动转换为"责任排除条款"）。

场景重塑：
▸ 类比急诊会诊：如同三甲医院的多学科会诊群，当重症监护AI发起急救请求，药理学AI、影像识别AI、保险核算AI同步接入，实时交叉验证治疗方案。
▸ 案例升级：某银行风控AI发现异常交易时，自动组建包含公安反诈AI、央行征信AI的临时群组，3分钟冻结18个关联账户。

4. 用户体验协商——"场景适配"

技术创新：

• 设备指纹识别
  - 自动检测用户设备型号、网络环境（5G/Wi-Fi）、屏幕尺寸。
• 跨模态转换
  - 支持语音报告转图文摘要、视频流抽帧关键画面等17种自适应输出。

场景重塑：
▸ 类比智能家居：就像小米音响在卧室自动切换夜播模式、在客厅启动影院声场，A2A智能体为移动端用户生成「语音简报+重点标记」，为决策层输出「交互式数据看板」。
▸ 案例升级：某地灾预警AI向山区发送「广播音频+短信文字」，向应急指挥中心推送「三维地质模型+无人机航拍直播流」。

四、落地场景：从概念到生产力的跨越

场景1：智能招聘

• 全程无人工干预，且各个环节来自不同的厂商
  发布需求 → 招聘平台AI筛选简历 → 背调AI核验信息 → 薪酬AI生成方案 → 日历AI安排面试

场景2：供应链危机响应

• 跨系统数据实时贯通，响应速度提升
• 台风预警触发物流AI启动B计划 → 供应商AI协商替代方案 → 生产AI调整排期 → 客服AI通知客户延期

谷歌将 A2A 定位为 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）的补充，如果 MCP 是套筒扳手（用于工具），那么 A2A 就是机械师之间的对话（用于协作）。这两个协议在功能上形成完美互补：

• • MCP：专注于单个 AI 模型与外部工具和数据源的连接（模型到数据/工具）
• • A2A：专注于多个 AI 代理之间的通信和协作（代理到代理）