谷歌给Agent造了个“微信”，和MCP功能互补，多智能体协作更顺畅了

今天，在谷歌云Next大会上，谷歌正式发布Agent2Agent（A2A）开放协议。A2A协议让智能体之间的沟通与协作更为顺畅，不同开发者发布的智能体也可以有效通信。

以招聘场景的多智能体系统为例，通过A2A协作，主智能体可以在理解用户需求后，以高效准确的方式，与其他专业智能体互动，合作给出人选建议。用户还可以参与到这一流程中，如指示智能体安排进一步的面试。

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这一协议给智能体配备了一张“名片”，让不同智能体看到彼此的功能。A2A还界定了智能体间沟通的固定方式，允许智能体相互发送消息，以传达上下文、回复、交付物或用户说明等信息。

A2A帮助智能体跨越孤立的数据系统和应用程序，完成协作，有望进一步提升智能体的自主性，并大幅提高其生产力，长期来看有望降低多智能体系统的使用成本。

目前，A2A协议已经获得了50多家企业与组织的技术支持和贡献，包括PayPal、SAP、ServiceNow、埃森哲、德勤、毕马威等知名企业。

A2A协议与Anthropic的MCP（模型上下文协议）属于互补关系，前者关注智能体间通信，后者将智能体与数据、资源和工具连接，让智能体更好地与现实世界交互。

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为了更直观的讲解A2A的原理及其与MCP协议的互补关系，谷歌提供了一个生动的案例：

假设存在一家汽车维修厂，这家店雇佣具备自主行为能力的员工，他们使用千斤顶、万用表和套筒扳手等工具来诊断和修复问题。工人经常不得不诊断和修复他们以前从未见过的问题。维修过程可能涉及与客户的对话、研究以及与零件供应商的合作。

可以将上述场景中的员工类比为智能体，MCP协议处理的是员工对工具的调度，A2A协议处理的是员工与员工、员工与客户（对应AI用户）间的沟通与协作。

具体来看，在修理厂场景中，MCP让员工能使用工具，完成类似“将汽车抬升50cm”、“将扳手往右拧4mm”这样的操作。

而A2A协议则让用户或员工能与其他员工合作，通过持续的沟通和不断改善的计划以实现结果。在汽车修理厂情境里，A2A协议让员工可以主动询问客户或者其他员工：

“给我发一张左侧轮胎的照片。”

“我注意到液体泄漏，这种情况已经发生了多长时间？”

A2A还可以帮助汽车修理厂员工与外部员工合作，例如他们的零件供应商。

上述交互过程中，A2A协议促进了“客户端”智能体和“远端”智能体之间的通信。客户端智能体负责制定和传达任务，而远端智能体负责处理这些任务，提供正确的信息或采取正确的动作。此交互涉及几个关键功能：

1、功能发现：智能体可以使用JSON格式的智能体卡（类似智能体的名片）公布其功能与验证方式，让客户端智能体确定可以执行任务的最佳智能体，并利用A2A与远端智能体进行通信。

2、任务管理：客户端智能体与远端智能体之间的通信以任务完成为导向，双方通过协作满足终端用户的请求。该协议定义的“任务”对象具有完整生命周期——对于即时任务可快速完成；对于耗时较长的任务，各智能体将持续同步任务的最新执行状态。任务最终产出的结果被称为“交付物”。

3、协作：智能体可以相互发送消息，以传达上下文、回复、交付物或用户说明。

4、用户体验协商机制：每条消息均包含若干“内容单元”（如生成的图像等完整内容模块）。每个单元均标注特定内容类型，使客户端与远端智能体能够协商确定所需格式，并特别涵盖UI能力的协调——包括嵌入式框架、视频、网页表单等交互元素的适配。

谷歌与其合作伙伴将A2A建立在HTTP、SSE、JSON-RPC等广泛使用的现有标准之上，这意味着它能与企业日常使用的IT基础设施集成。A2A支持企业级身份验证与授权，其认证方案在发布时即与OpenAPI标准保持同步。

A2A协议支持包括音视频流在内的多种交互模态，并采用灵活设计，既能高效处理即时任务，也能支持需要数小时甚至数天（含人工介入环节）的深度研究任务。

在整个过程中，A2A会向用户提供实时反馈、通知和状态更新。

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结语：采用率未达临界点，将继续拓展用例和场景

在接受科技媒体VeatureBeat采访时，谷歌云业务应用平台副总裁兼总经理Rao Surapaneni称，目前A2A虽获得50多家合作伙伴的采用，但并未达到采用率的“临界点”。

未来，A2A能否成为一项易用、通行的协议，或将在很大程度上取决于企业的采用率。Surapaneni称，谷歌将为A2A寻找更为广阔的用例和场景，实现持续增长。