摘要：在AI技术迅速渗透企业核心流程的今天，多代理协作已成为提升效率的关键挑战。不同框架、供应商开发的AI代理往往因协议不互通形成“信息孤岛”，导致企业难以构建动态、灵活的多代理生态系统。为此，谷歌联合超过50家科技企业与服务商（包括Atlassian、Salesf
A2A
在AI技术迅速渗透企业核心流程的今天，多代理协作已成为提升效率的关键挑战。不同框架、供应商开发的AI代理往往因协议不互通形成“信息孤岛”，导致企业难以构建动态、灵活的多代理生态系统。为此，谷歌联合超过50家科技企业与服务商（包括Atlassian、Salesforce、SAP、Cohere、LangChain等），正式推出开放协议Agent2Agent（A2A），旨在为AI代理提供统一的“协作语言”。
A2A协议的核心使命是实现跨框架、跨平台的无缝协作。其设计遵循五大原则：
支持自然协作模式：允许代理以非结构化方式交互，无需共享内存、工具或上下文。兼容现有标准：基于HTTP、SSE、JSON-RPC等通用协议，降低企业集成成本。企业级安全性：支持OpenAPI认证方案，确保权限与数据安全。灵活的任务管理：覆盖从秒级响应到数日深度研究的任务场景，提供实时状态更新。多模态交互：支持文本、表单、音视频流等多样化交互形式。这一设计使A2A能适应复杂的企业需求。例如，在招聘场景中，用户可通过一个代理协调简历筛选、面试安排、背调等多个任务，而无需手动切换不同供应商的系统。
A2A协议定义了清晰的协作流程与组件：
Agent Card：每个代理的“能力说明书”，通过JSON文件（通常位于/.well-known/Agent.json）公开其功能、接口URL和认证要求，便于其他代理发现与调用。任务生命周期：任务（Task）作为协作单元，涵盖提交（submitted）、处理（working）、需输入（input-required）、完成（completed）等状态。客户端可通过tasks/send或tasks/sendSubscribe发起任务，并通过流式传输（SSE）或推送通知（Webhook）实时追踪进度。多模态消息：交互内容由“部分”（Part）构成，支持文本（TextPart）、文件（FilePart）和结构化数据（DataPart）。例如，代理可发送包含表单的请求，或通过视频流实时沟通。典型协作流程：
发现阶段：客户端从目标代理的公开URL获取Agent Card；任务启动：发送初始请求并生成唯一任务ID；动态交互：代理根据任务状态请求额外输入（如用户确认表单）；结果交付：任务完成后生成“工件”（Artifact），如报告或文件。A2A已获得多家头部企业的实践验证：
招聘自动化：企业可通过一个界面协调多个代理——筛选简历、安排面试、执行背调，全程无需人工干预。供应链优化：物流代理与库存代理实时共享数据，动态调整采购计划。客户服务：语音代理与工单系统协作，自动转接复杂问题至人工坐席。合作伙伴评价：
LangChain：联合创始人Harrison Chase表示：“A2A协议满足了开发者对多代理协作的迫切需求。”MongoDB：高级副总裁Andrew Davidson指出：“结合A2A与混合搜索能力，企业可解锁零售、制造等领域的AI新应用。”Salesforce：VP Gary Lerhaupt强调：“A2A将分散的代理能力转化为端到端解决方案，推动数字化劳动力升级。”谷歌计划从两方面完善A2A：
降低企业成本：统一协议减少定制化开发与维护投入；加速创新：开发者可专注核心功能，而非重复解决协作问题；规避锁定风险：企业可自由组合不同供应商的代理，避免被单一平台绑定。谷歌已开源协议代码，并呼吁社区共同完善。开发者可通过GitHub仓库查阅技术规范、运行示例代码，或提交改进建议。
A2A协议的推出，标志着AI代理从“单兵作战”迈向“群体智能”的关键一步。随着更多企业加入生态，未来或许会出现跨行业、跨平台的代理协作网络，真正实现“AI为业务服务”的愿景。对于技术决策者而言，关注A2A的演进，或许是布局下一代企业智能化的重要起点。
来源：高效码农
