💡 A2A协议允许AI Agents相互通信并安全交换信息，从而在各种企业平台或应用程序上协调操作，构建能够与使用该协议构建的任何其他代理连接的代理，并为用户提供了灵活地组合来自不同提供商的代理的灵活性。

🤝 A2A协议的核心在于促进“客户端”Agent与“远程”Agent之间的通信，客户端Agent负责制定和传达任务，而远程Agent负责执行这些任务，以提供正确的信息或采取正确的行动。

⚙️ A2A的工作机制涉及能力发现、任务管理、协作和用户体验协商。Agent使用JSON格式的“代理卡”来宣传其能力，客户端和远程代理通过任务对象进行通信，并使用消息进行协作，实现用户界面的协商。

🔑 A2A的设计遵循拥抱Agent能力、基于现有标准、默认安全、支持长时间运行任务和与模态无关的五项关键原则，从而实现灵活、安全、跨框架的Agent协作。

💼 A2A在实际应用中，例如在招聘流程中，可以通过统一界面简化招聘软件工程师流程，实现跨系统高效协作。

2025-04-10 18:22 湖北

Agent2Agent协议（A2A）：允许 AI Agents连接到其他Agents（多Agents圈的MCP）；
模型上下文协议（MCP）：允许 AI Agents连接到工具/API；
两者均为开源协议，互不竞争！

更多信息：《动手设计AI Agents：CrewAI版》、《高级RAG之36技》、新技术实战：Manus+MCP/GRPO+Agent/Lazy-GraphRAG、大模型日报/月报、最新技术热点追踪（GPT4-o/数字人/MCP/Gemini 2.5 Pro）

A2A是对 Anthropic 模型上下文协议 (MCP) 的补充，MCP 为Agent提供了实用的工具和上下文。A2A 使开发者能够构建能够与使用该协议构建的任何其他代理连接的代理，并为用户提供了灵活地组合来自不同提供商的代理的灵活性。至关重要的是，企业可以从一种标准化的方法中受益，用于跨不同平台和云环境管理其代理。

A2A 的工作原理

A2A 促进“客户端”Agent与“远程”Agent之间的通信。客户端Agent负责制定和传达任务，而远程Agent负责执行这些任务，以提供正确的信息或采取正确的行动。这种交互涉及以下几个关键功能：

能力发现：Agent可以使用 JSON 格式的“代理卡”来宣传其能力，从而允许客户端代理识别能够执行任务的最佳代理并利用 A2A 与远程代理进行通信。
任务管理：客户端与远程代理之间的通信以任务完成为导向，代理负责执行最终用户的请求。此“任务”对象由协议定义，并具有生命周期。它可以立即完成，或者，对于长时间运行的任务，每个代理可以进行通信，以彼此保持同步，了解任务的最新完成状态。任务的输出称为“工件”。
协作：Agent可以互相发送消息来传达上下文、回复、工件或用户指令。
用户体验协商：每条消息包含“部分”，即完整形成的内容片段，例如生成的图像。每个部分都有指定的内容类型，允许客户端和远程代理协商所需的正确格式，并明确包含对用户 UI 功能（例如 iframe、视频、Web 表单等）的协商。

https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/https://github.com/google/A2A

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