实现AI Agent间互联通信的A2A协议技术介绍

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AI大模型的应用越来越广泛，企业内部和跨系统的多个AI智能体（AI Agent）间协作的需求日益增长。然而，不同AI系统之间往往存在“孤岛效应”，导致数据和能力难以互通。为解决这一问题，Google推出了A2A协议（Agent-to-Agent Protocol），旨在为AI智能体提供一种标准化的协作框架，使其能够像人类对话一样自由组队、分工协作。与MCP协议(Model Context Protocol)的基于服务器-客户端架构的工具调用，和ANP协议（Agent Network Protocol）的以去中心化和语义互联为核心的Agent间通信不同，A2A协议则是将Agent同时作为服务器和客户端进行互联，每个Agent既是调用其他Agent的客户端，也是能够被其他Agent调用的客户端。本文将解析A2A协议的技术原理与流程，并与MCP协议、ANP协议进行对比，探讨其异同与适用场景。

推荐的阅读材料：

• A2A协议官网： https://a2a-protocol.org/
• A2A协议GitHub仓库：https://github.com/a2aproject/A2A
• A2A协议论文：https://arxiv.org/abs/2504.16902
• 一些讲解文章：https://www.ibm.com/think/topics/agent2agent-protocol

1 为什么还需要A2A协议

举例来说，如果你开发了一个交通购票Agent，一个订酒店Agent，一个文档翻译Agent，一个旅游助手Agent，一个天气预报Agent，一个地理地图Agent，那么当你的目的是完成一场旅行策划时，我们仍需人工分别到各个Agent上完成信息查询，这时候，一个统一的以旅行策划为目的的Agent帮你跟这些Agent沟通关键信息，并完成最终方案制定就显得非常重要。

也许有人说那么我开发一个Agent囊括以上所有能力不就可以了吗？虽然也不是不行，但是不建议。正如人还术业有专攻呢，每个Agent很可能也分别由不同专业领域的人、不同部门开发，而且考虑到当前AI大模型的能力，以及原子性和可复用性，分开实现其实是最好的方案。

2 A2A协议的核心原理与流程

2.1 核心原理

A2A协议的设计灵感来源于分布式系统和微服务架构，基于HTTP/JSON-RPC标准，专注于企业级智能体协作。其核心思想是通过标准化接口，实现不同智能体之间的任务分发、状态管理和多模态通信。

• Agent Card（智能体名片）：每个智能体通过JSON格式的元数据文件（如/.well-known/agent.json）公开自身能力（如支持的任务类型、认证方式、交互格式）。

{
  "name": "采购助手",
  "capabilities": ["设备采购", "比价", "库存查询"],
  "authentication": {"schemes": ["OAuth 2.0"]},
  "supported_formats": ["text", "webform", "image"]
}

• 任务生命周期管理：任务（Task）是A2A的基本协作单元，支持状态追踪（如submitted、working、completed）和异步更新（通过SSE或Webhook）。
• 多模态通信：支持文本、流式数据、网页表单、视频嵌入等交互形式，适配多样化用户界面。
• 安全性：集成OAuth 2.0、TLS加密、细粒度权限控制等机制，保障企业级数据安全。

2.2 典型工作流程

以员工采购笔记本电脑为例：

• 能力发现：HR系统AI通过查询Agent Card，发现采购系统AI具备“设备采购”能力。
• 任务发起：

{
  "task_id": "req-20250715-001",
  "task_type": "IT采购",
  "parameters": {
    "设备类型": "笔记本电脑",
    "配置要求": "16GB内存/512GB SSD",
    "预算上限": "8000元"
  }
}

• 任务执行：采购AI调用供应商数据库，生成3个选项并通过A2A返回带图片的选购方案。
• 结果交付：返回多模态交付物（Artifact），如：

{
  "artifact_type": "采购方案",
  "content": [
    {
      "型号": "Dell XPS 15",
      "价格": "7899元",
      "图片": "base64编码图片",
      "订购链接": "https://..."
    }
  ]
}

3 A2A与ANP、MCP协议的对比

维度	A2A协议	MCP协议	ANP协议
核心理念	企业内部复杂协作	统一工具调用和获取资源信息	去中心化智能体互联
架构	客户端-远程代理模式（依赖中心化服务）	客户端-服务器架构	纯P2P架构（无需中心节点）
身份认证	OAuth 2.0、API Key等企业级方案	Oauth 2.0、Token	W3C DID（去中心化身份标识符）
信息组织	JSON-RPC结构化数据	JSON-RPC结构化数据	JSON-LD + 语义网（支持跨域推理）
任务管理	明确的任务生命周期与状态管理	明确单一的任务	依赖自定义接口定义协作逻辑
适用场景	企业级自动化（如供应链、客服协作）	工具调用、资源获取、提示词模板	开放网络协作（如跨平台医疗数据共享）
优势	标准化程度高，适合企业集成	标准化，开放生态，扩展性强	灵活性强，支持开放生态
劣势	耦合度较高，跨平台适配成本大	存在拓扑依赖	缺乏统一任务管理机制，需自行设计逻辑

4 异同分析与优劣势总结

• 相同点
  • 目标一致：均旨在提升智能体间的协作能力，解决AI孤岛问题。
  • 技术基础：均采用JSON作为数据交换格式，支持HTTP等通用协议。
• 差异与优劣势
  • A2A协议的优势：
    • 企业级支持：内置安全机制、任务状态管理，适合复杂业务流程（如ERP系统集成）。
    • 标准化程度高：通过Agent Card和预定义接口降低集成成本，尤其适合已有IT系统的企业。
  • A2A协议的劣势：
    • 耦合度高：任务状态和接口规范的强制性可能导致跨平台适配困难。
    • 灵活性不足：多模态通信虽丰富，但需依赖预定义的交互格式。
  • ANP协议的优势：
    • 去中心化设计：基于W3C DID和语义网技术，天然支持跨平台身份认证与数据互操作。
    • 开放性强：通过JSON-LD链接数据，可灵活扩展应用场景（如元宇宙、开放科学）。
  • ANP协议的劣势：
    • 复杂性高：语义网技术的学习成本较高，且需依赖社区生态。
    • 任务协作弱：缺乏原生任务管理机制，需自行设计接口逻辑（如通过Interface定义行为）。

5 总结

• A2A协议更适合企业内部或合作伙伴间的深度集成，例如供应链优化、跨系统自动化流程。其标准化和安全性保障使其成为企业数字化转型的首选。
• ANP协议则更适合开放生态下的智能体协作，如跨机构医疗数据共享、去中心化金融（DeFi）场景。其灵活性和语义互联特性为未来AI互联网奠定基础。
• 协同趋势：两者并非完全对立，可互补使用。例如，通过ANP实现身份认证和底层通信，再通过A2A处理企业级任务协作，形成“开放网络+企业落地”的混合架构。

未来，随着AI协作需求的多样化，协议间的融合与分层设计将成为主流，推动智能体生态从孤立工具走向真正的互联网络。

参考资料

1. https://github.com/a2aproject/A2A
2. https://a2a-protocol.org/
3. https://www.ibm.com/think/topics/agent2agent-protocol
4. https://codelabs.developers.google.com/intro-a2a-purchasing-concierge?hl=zh-cn
5. https://medium.com/@saeedhajebi/a2a-protocol-an-in-depth-guide-78387f992f59
6. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/agent2agent-protocol-is-getting-an-upgrade
7. https://www.solo.io/topics/ai-infrastructure/what-is-a2a
8. https://arxiv.org/abs/2504.16902

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