大模型 | 谷歌发布Agent2Agent（A2A）协议：AI智能体的「通用语言」

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今天凌晨，谷歌在Google Cloud Next大会上发布了Agent2Agent（A2A）协议，这一技术标准被业界称为“AI智能体协作的里程碑”。与过往聚焦应用场景的AI协议不同，A2A直指智能体互操作的核心技术难题。本文将从协议架构、协作机制、安全设计等维度，拆解其背后的技术革命。

一、A2A协议架构：如何实现“跨框架、多模态”协作？

A2A的核心目标是为不同AI智能体建立底层无关的通信标准，其技术架构基于三大支柱：

基于HTTP、SSE、JSON-RPC等现有协议构建16，确保跨平台兼容性。例如，使用JSON-RPC定义智能体间的请求-响应模式，而SSE（Server-Sent Events）支持实时数据流传输，适用于视频、音频等流媒体交互。

客户端智能体（ClientAgent）负责任务规划与调度，远程智能体（RemoteAgent）专注执行。两者通过双向通信通道交换上下文信息，例如，客户端可动态调整任务优先级，远程智能体反馈中间结果以优化决策。

协议内置对非结构化数据的处理能力，如文本、图像、视频的混合传输。通过 分块编码（Chunked Encoding） 实现大文件分片传输，避免网络阻塞。

A2A并非简单定义API接口，而是通过以下机制实现智能体间的动态适配：

能力发现机制（AgentCard）让每个智能体通过JSON格式的"名片"声明自身功能。这种名片不仅包含元数据（如支持的输入/输出格式、响应延迟范围和计费模型），还通过自然语言描述能力边界（例如"税务政策咨询专家"）。基于这些信息，客户端智能体能够根据任务需求，动态选择最优的协作伙伴。
任务生命周期管理通过定义任务状态机来实现。该机制支持异步长任务处理，使用唯一任务ID跟踪进度并允许中断-恢复操作。远程智能体可以返回部分计算结果（如"已筛选50%候选人"），使客户端能够根据这些中间反馈实时调整策略。
上下文感知的协作模式通过三类上下文信息实现智能体间的无缝协作：用户意图（原始指令的语义解析结果）、环境状态（如当前地理位置和设备类型）以及历史交互（同一会话中的先前决策路径）。这种设计使得智能体间无需共享底层数据，仅通过上下文传递就能保持逻辑连贯性。
用户体验协商协议。智能体可协商内容呈现形式，例如：
格式适配：根据客户端支持的UI框架（如网页表单、AR眼镜）返回不同数据；
交互增强：在视频流中嵌入可点击的时间戳标记，支持用户直接跳转关键片段。

A2A在设计中优先考虑企业需求，引入以下特性：

零信任安全模型：
所有通信默认启用TLS 1.3加密，智能体需通过OAuth 2.0交换身份令牌。权限控制细化到“单个API调用”级别，例如仅允许特定智能体访问客户隐私数据。
资源隔离与负载均衡：
远程智能体可声明最大并发数、CPU/内存配额，协议层自动分配请求至可用实例，避免过载。
分布式事务管理：
采用Saga模式处理跨智能体事务，若某一环节失败，自动触发补偿操作（如回滚数据库修改）。

与Anthropic的模型上下文协议（MCP）相比，A2A的差异化在于：