Agent2Agent (A2A)：Google出台Mcp互补协议

摘要：想象一下，你的企业里充斥着各种聪明的 AI 智能体，个个身怀绝技，有的擅长处理订单，有的精通客户服务，还有的能帮你写代码... 但问题来了，这些来自不同门派（框架、供应商）的高手们，却像鸡同鸭讲，无法互相沟通协作！这效率怎么能上去？简直是智能体世界的"巴别塔"

想象一下，你的企业里充斥着各种聪明的 AI 智能体，个个身怀绝技，有的擅长处理订单，有的精通客户服务，还有的能帮你写代码... 但问题来了，这些来自不同门派（框架、供应商）的高手们，却像鸡同鸭讲，无法互相沟通协作！这效率怎么能上去？简直是智能体世界的"巴别塔"困境！

AI 智能体间的“沟通鸿沟”日益成为行业瓶颈，于是谷歌联合 Atlassian、Salesforce、SAP 等超过 50 家技术领袖，共同设计并开源了全新的 Agent2Agent (A2A) 协议。A2A 的使命就是直击这一痛点，赋予智能体跨越框架和平台的“通用语”，实现真正的互联互通与协同工作！

好问题！划重点：MCP 更多是关注如何给智能体提供更好的"上下文理解能力"和"工具"，好比是给大侠配上了更锋利的剑和更清晰的地图。而A2A 则专注于解决智能体之间的"沟通与协作"问题，是如何让不同门派的大侠们能够一起组队打怪、协同作战！

可以说，A2A 和 MCP 并非竞争关系，更像是互补的关系。A2A 负责打通智能体之间的"任督二脉"，让它们能够交流任务、协调动作；而 MCP 则可以帮助智能体更好地理解任务背景和可用资源。两者结合，威力倍增，才能真正构建起一个高效、智能的多智能体协作生态！

那么，这个被寄予厚望的 A2A 协议，究竟有何神通？且听我细细道来...

什么是 A2A？

A2A 是一个开放协议，旨在为构建在不同平台和框架上的 AI 智能体提供一种标准的通信方式。它的核心目标是打破智能体生态系统之间的壁垒，赋予它们一种"通用语言"，无论其底层技术如何，都能实现：

• 能力发现：智能体可以向外界展示其能力。

• 交互协商：协商如何与用户互动（文本、表单、双向音视频等）。

• 安全协作：在安全的环境下共同完成任务。

通过 A2A，企业可以构建一个动态的多智能体生态系统，让智能体跨越孤立的数据系统和应用程序进行协作，从而最大化 AI 的潜力。

为什么需要 A2A？（核心价值与设计原则）

A2A 的出现并非偶然，它旨在解决企业在规模化部署智能体时遇到的实际问题。其核心价值在于：

• 提升自主性与生产力：使智能体能够跨系统协作，处理更复杂的任务，从而显著提高生产力。

• 降低长期成本：通过标准化互操作，减少集成和维护的复杂性。

• 释放创新潜力：促进不同智能体能力的组合，激发新的应用场景。

为了实现这些目标，A2A 的设计遵循了五大关键原则：

1. 拥抱智能体能力 (Embrace agentic capabilities)：专注于智能体以其自然的、非结构化的方式协作，即使它们不共享内存、工具或上下文。

2. 基于现有标准 (Build on existing standards)：构建在 HTTP、SSE、JSON-RPC 等广泛使用的标准之上，易于集成到现有 IT 基础架构中。

3. 默认安全 (Secure by default)：支持企业级的身份验证和授权机制，与 OpenAPI 的认证方案保持一致。

4. 支持长时任务 (Support for long-running tasks)：协议设计灵活，既能处理快速请求，也能支持可能耗时数小时甚至数天（有人工介入）的深度研究任务，并能提供实时反馈和状态更新。

5. 模态无关 (Modality agnostic)：不仅限于文本，明确支持音频、视频流等多模态交互。

A2A 如何工作？

A2A 定义了"客户端"智能体（发起任务）和"远程"智能体（执行任务）之间的通信模型。其核心概念包括：

• 智能体名片 (Agent Card)：一个公开的元数据文件（通常位于/.well-known/agent.json），描述智能体的能力、技能、端点 URL 和认证要求，供客户端发现。

• A2A 服务器 (A2A Server)：实现 A2A 协议方法（如tasks/send）的智能体 HTTP 端点。

• A2A 客户端 (A2A Client)：消费 A2A 服务的应用程序或其他智能体。

• 任务 (Task)：工作的核心单元。客户端通过发送消息 (tasks/send或tasks/sendSubscribe) 启动任务。任务有唯一 ID，并经历不同状态（submittedworkinginput-requiredcompletedfailedcanceled）。

• 消息 (Message)：代表客户端（user角色）和智能体（agent角色）之间的通信回合，包含多个"部件"。

• 部件 (Part)：消息或工件内的基本内容单元，可以是文本 (TextPart)、文件 (FilePart，内联字节或 URI）或结构化数据 (DataPart，如 JSON 表单）。

• 工件 (Artifact)：智能体在任务期间生成的输出（如生成的文件、最终结构化数据），也包含"部件"。

• 流式传输 (Streaming)：对于长时任务，支持streaming能力的服务器可通过tasks/sendSubscribe，让客户端接收包含任务状态 (TaskStatusUpdateEvent) 或工件更新 (TaskArtifactUpdateEvent) 的服务器发送事件 (SSE)，实现实时进度跟踪。

• 推送通知 (Push Notifications)：支持pushNotifications的服务器可以将任务更新主动推送到客户端提供的 webhook URL。

典型流程：

1. 发现 (Discovery)：客户端从服务器的周知 URL 获取智能体名片。

2. 启动 (Initiation)：客户端发送tasks/send或tasks/sendSubscribe请求，包含初始用户消息和唯一的任务 ID。

3. 处理 (Processing)：

• (流式): 服务器发送 SSE 事件。

• (非流式): 服务器同步处理并返回最终任务对象。

4. 交互 (Interaction - 可选)：若任务进入input-required状态，客户端使用相同任务 ID 通过tasks/send或tasks/sendSubscribe发送后续消息。

5. 完成 (Completion)：任务达到最终状态（completedfailedcanceled）。

实际案例：候选人招聘

想象一下招聘软件工程师的场景。招聘经理可以在统一界面（如 Agentspace）中指示其智能体，根据职位描述、地点和技能要求寻找候选人。该智能体随后利用 A2A 与其他专门负责招聘（如对接 LinkedIn 或内部 HR 系统）的智能体协作，汇总候选人建议。用户审核后，可以指示其智能体安排面试，甚至调用另一个智能体进行背景调查。这个过程展示了智能体如何通过 A2A 跨系统协作，高效完成复杂任务。

官方Agent示例：CrewAI + A2A 实现图像生成智能体

下面是一个更具体的例子，展示了如何将流行的智能体框架 CrewAI 与 A2A 协议结合，构建一个图像生成智能体。

核心思路:

这个智能体利用 CrewAI 来编排任务，并调用 Google Gemini API 来根据文本提示生成图像。A2A 协议则负责提供一个标准化的接口，允许其他 A2A 客户端发送生成请求，并以"工件 (Artifact)"的形式接收生成的图片。

交互流程 (时序图):

关键组件:

• CrewAI 智能体: 包含图像生成工具和逻辑的核心智能体。

• A2A 服务器: 包装 CrewAI 智能体，提供符合 A2A 协议的 HTTP 端点。

• 图像生成: 使用 Google Gemini API 实现文生图功能。

• 缓存系统: (可选) 用于存储生成的图像，以便后续检索（内存或文件）。

主要特点:

• 通过 Google Gemini 实现文本到图像的生成。