赛博禅心 04月11日 00:31
简明理解 Google A2A 协议:这不是 MCP!
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Google 推出的 A2A 协议,旨在实现 AI 代理之间的互通协作。该协议定义了标准化的接口和数据结构,涵盖任务发送、状态跟踪、结果获取和 Agent 能力描述。通过 A2A,AI 代理可以像团队一样协同工作,实现任务分配和结果同步。文章还对比了 A2A 与 Anthropic 的 MCP 协议,突出了两者在 AI 协作方式上的差异,A2A 侧重于代理间的任务分配,而 MCP 则侧重于 AI 模型利用工具解决问题。

✅ **任务发送:** A2A 协议允许 AI 代理通过 `tasks/send` 或 `tasks/sendSubscribe` 向其他代理发送任务请求,请求以 JSON 格式定义,包含任务 ID 和具体的消息内容,例如要求生成项目计划。

🔄 **任务状态跟踪:** 任务具有完整的生命周期,从提交到进行中再到完成。使用 `sendSubscribe`,代理可以订阅 Server-Sent Events (SSE) 接收状态更新,或者通过 Webhook 接收任务进展的推送通知,从而实时了解任务的执行情况。

📦 **结果获取:** 任务完成后,执行方会返回一个 `artifact` 对象,其中包含由 `part` 组成的各种内容单元,如文本、结构化数据或文件。这使得任务的输出结果能够以结构化的方式被接收和处理。

🧬 **Agent 能力暴露:** 每个 AI 代理都需要提供一个标准的能力描述文件 `/.well-known/agent.json`,该文件定义了代理支持的方法、身份验证方式、输入输出格式以及是否支持流式传输等信息,方便其他代理发现和调用。

原创 金色传说大聪明 2025-04-10 21:39 广东

A2A,让 AI 之间「互相派活」

 

今天 Google 发布了 A2A 协议(Agent-to-Agent Protocol),感觉很多报道失实了

有条件的同学,可以直接看 GitHub:
https://github.com/google/A2A

参数定义:
https://github.com/google/A2A/blob/main/specification/json/a2a.json


什么是 A2A?

A2A 是 Google 推出的一个开放通信协议,旨在让 AI 代理(Agent)之间可以互相沟通、协作、派发任务,并同步结果。

它解决的核心问题是:
“多个智能体如何像一个团队一样配合工作?”

想象你是一个项目经理(AI Agent A),你指派另一个人(AI Agent B)去完成任务、实时查看进度、获取结果。


A2A 定义了什么?

A2A 提供了一整套标准化接口与数据结构,主要包括:

✅ 任务发送(Task Initiation)

任何 Agent 都可以通过 tasks/send 或 tasks/sendSubscribe 向另一个 Agent 发出任务请求:

{
"method":"tasks/send",
"params":{
"id":"task-123",
"message":{
   "role":"user",
   "parts":[{
     "type":"text",
     "text":"请生成一份项目计划"
   }]
    }
}
}

🔄 任务状态跟踪(Lifecycle & Streaming)

任务有完整的状态生命周期(如:submitted → working → completed)。
若使用 sendSubscribe,Agent 可以订阅 SSE(Server-Sent Events)接收状态更新:

{ 
"state": "working", 
"timestamp": "2025-04-10T12:00:00Z" 
}

也可以设置 Webhook,让任务进展主动推送回来。


📦 获取结果(Artifacts)

任务完成后,执行方返回一个 artifact 对象,内部是若干 part 组成的内容单元(文本、结构化数据、文件等):

{
  "artifact":{
    "parts":[
      {
        "type":"text",
        "text":"项目计划如下..."
      }
    ]
}
}

🧬 Agent 能力暴露(AgentCard)

每个 Agent 都需要提供一个标准的能力描述文件 /.well-known/agent.json,用于被发现和访问。
其中包含:

    • 支持的方法
    • 身份验证方式
    • 输入输出格式
    • streaming/push 支持与否等

🔁 总结一下

A2A 的使用方法

    1. 发现对方 Agent(通过 agent.json)
    2. 发起任务(send / sendSubscribe)
    3. 订阅状态流 / 等待同步返回
    4. 获取结果 / 交互补充
    5. 完成或失败

什么是 MCP?

MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 提出的协议,让 AI 模型能连接各种工具和数据源。

就像一个人打开工具箱,取出需要的工具来干活。

它解决的是:

    • 连接外部工具:给外面的接口一个 API Call
    • 获取外部数据:访问数据库、文档、API、网页等外部内容,作为上下文

A2A 和 MCP 的关系

这俩完全没关系!!!!

A2A 是AI "我指挥你干活"

    • 比如:“你去写个报告,写完告诉我”
    • 更像团队内部的协作与分工

MCP 是AI "我亲自干活,工具辅助"

    • 比如:“我去数据库里查一下销售记录”
    • 更像一个人自己用工具解决问题

 

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