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cca001
2025-04-16 22:44:13
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这次Google得到了包括Salesforce、SAP、ServiceNow、MongoDB等在内的50多家科技公司的支持参与。

A2A协议的设计初衷很简单:

不同来源、不同厂商的Agent能够互相理解、协作。就像WTO旨在消减各国间的关税壁垒一样。

一旦采用A2A,不同供应商和框架的Agent就像一个个的小国家,加入了一个自由贸易区,能够用共同语言交流、无缝协作,联手完成单个Agent难以独立完成的复杂工作流程。

至于A2A是如何运作的,我尽量用现实类比来通俗易懂的解释下:

1. Agent = 国家外交官

每个Agent其实就像一个国家大使馆的外交官。他的名牌上写着自己能干啥、隶属于哪家企业,联络方式如何等。A2A要做的,就是制定一个统一的外交礼仪和沟通流程

过去,A国外交官只会说法语,B国外交官只用西里尔字母写文件,C国外交官要求面谈时必须使用古老的云纹金箔信件。。。而A2A的出现,就是让大家在同一个会议室开会时,都能说一套约定好的通用语言,用相同格式提交文件,让商议好的结果可以被各方理解并执行。

2. Agent Card(代理卡) = 外交国书 / 大使名片

在A2A规范中,每个Agent都要公开一份“Agent Card”,相当于其外交官的身份名片。

包含以下内容:Agent名称、版本、能力描述、支持什么“语言或格式”等等。

现实中,外交官的身份名片让对方知道他是谁,代表哪个国家,有哪些职权。同理,在A2A里,Agent Card列举了“我(这个Agent)能执行哪些技能”、“我的认证方式是什么”、“输入输出格式有哪些”等等。

这样,其他外交官想跟你合作就能很快找到你、理解你的能力,省去了大量沟通障碍。

3. Task(任务)= 双边或多边外交项目

A2A中最核心的概念之一是Task。

当一个Agent想委托另一个Agent去完成什么事情,就像对外发布一份“合作项目意向书”。对方同意接单后,双方会记录一个Task ID,追踪项目进度、交换资料、直到该Task完成为止。

现实外交中,某国家就可能向某兔提议:“我们想合作修一条跨境高铁,麻烦你们派工程队来。”

这就对应A2A的Task:由发起方提出需求(TaskSend),远程Agent表示接受(Task状态变更),然后双方在整个项目过程中随时更新任务进度

里面还有个Artifacts(成果物),就相当于这个项目最后落地的“合同文本、建设成果”。在AI里可能是生成的一份报告、一张图片或任意形式的输出。而在A2A语言里,用 Artifact 表示最终生成的成果。

Message(消息),则是项目前期或中期的各种来回沟通。它可能包含对任务细节的补充说明、要对方再确认某些条件等。这与现实外交中的电报、照会、使节往来是一模一样的。

4. Push Notifications(推送通知)= 外交使馆快报

在A2A里,如果一个Task是长期项目,远程Agent需要花很久时间才能完成,比如DeepResearch动辄十几分钟,某些复杂的Agent动辄一小时,它就可以通过推送通知机制向发起方更新进度。

就像在外交中,如果一个跨国基建项目周期很长,甲国会定期给乙国发通报:“进度到哪儿了?有什么问题需要协调?”

这样能大幅提升异步协作的能力。过去很多AI系统比较原始,只能用同步的“请求-响应”模式,就像放一个人在那24小时监控,一旦响应超时就中断。

A2A允许设置回调接口、服务器端事件(SSE)等方式,把漫长的任务分段汇报,让沟通保持流畅。

5. 身份认证与安全= 外交特权与协议

A2A采用企业级的认证策略,要求通信双方先验证对方的身份凭证。例如在现实外交中,不是谁都能随意闯进某国大使馆,必须持有相应的外交护照、获得许可。

这就是为了防范“冒名顶替”或“恶意窃听”。

在A2A里,“认证头信息”“token”“签名”等一系列安全手段,就相当于外交通行证或盖了公章的外事批准文书,确保你跟我谈判时是真的代表“你所在的国家”,而不是一个假冒的第三方。

这大概,就是A2A的机制,其实你看,跟国与国的外交,或者跟企业与企业之间的协同,没有任何本质的区别。

二. MCP协议

再来看MCP协议,全称Model Context Protocol

这就是Claude的母公司Anthropic在2024年11月推出并开源的一套标准。

A2A解决了AI外交官之间的交流流程问题,但是还有一个棘手的现实,再能言善辩的外交官或者企业商务,要是没有任何可靠的信息来源,对国际局势和资源配置就两眼一抹黑,根本就没法干活。

更何况,在现代社会,外交官往往需要调用种种外部工具,比如签证系统、国际结算系统、情报数据库等等,才能完成任务。

同理,一个Agent若想承担真正的复杂职责,也需要能连上各种数据库、文档系统、企业应用,甚至是硬件设备。

这就像给外交官建立完备的情报局,并授权他们使用某些工具处理事物。

过去,Agent要接入外部资源,常常得各自开发专用插件,与不同工具做深度整合,劳心劳力。

但是,我们现在有MCP了。

MCP致力于标准化大型语言模型(LLM)与外部数据源、工具之间的交互方式。Anthropic的官方比喻很形象:MCP就像AI应用程序的USB-C端口



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