A2A Protocol
Протокол A2A (Agent2Agent) — это открытый протокол взаимодействия, разработанный Google, который обеспечивает беспрепятственное общение и сотрудничество между AI-агентами в разных фреймворках и поставщиках, независимо от их базовой архитектуры.
https://github.com/google/A2A?ref=aipure&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:11/04/2025
Что такое A2A Protocol
Протокол Agent2Agent (A2A) — это инициатива Google с открытым исходным кодом, разработанная для решения одной из самых больших проблем внедрения AI в корпоративной среде — обеспечение эффективной совместной работы AI-агентов, построенных на разных фреймворках и поставщиках. Протокол предоставляет стандартизированный способ для агентов общаться, обмениваться возможностями и координировать задачи, сохраняя при этом безопасность. Он дополняет протокол контекста модели (MCP) Anthropic, фокусируясь на взаимодействиях на уровне «агент-агент», а не на операциях отдельных языковых моделей. Благодаря поддержке более 50 технологических партнеров, включая таких крупных игроков, как Salesforce, SAP, ServiceNow и MongoDB, A2A стремится создать универсальную структуру для обмена данными между агентами в корпоративной среде.
Ключевые особенности A2A Protocol
Протокол A2A (Agent2Agent) — это протокол с открытым исходным кодом, разработанный Google, который обеспечивает беспрепятственное взаимодействие и совместимость между AI-агентами в различных фреймворках и от разных поставщиков. Он предоставляет стандартизированный способ для агентов обнаруживать возможности, управлять задачами, обмениваться мультимодальным контентом и координировать сложные рабочие процессы, сохраняя при этом безопасность корпоративного уровня и функции синхронизации в реальном времени.
Обнаружение агентов и реклама возможностей: Агенты могут публиковать свои возможности через Agent Cards в формате JSON, что позволяет другим агентам обнаруживать и определять наиболее подходящих партнеров для конкретных задач
Стандартизированное управление задачами: Предоставляет унифицированные методы для отправки, получения и отмены задач с поддержкой длительных операций и обновлений статуса в реальном времени посредством потоковой передачи и push-уведомлений
Поддержка мультимодального контента: Обеспечивает обмен различными типами контента, включая текст, файлы, структурированные данные, аудио и видео, через систему Parts и Artifacts
Безопасность корпоративного уровня: Встроенные функции безопасности для аутентификации, авторизации и шифрования, обеспечивающие безопасную связь агентов в корпоративных средах
Варианты использования A2A Protocol
Автоматизация сложных рабочих процессов: Организация многоэтапных бизнес-процессов, таких как планирование цепочки поставок или рабочие процессы найма, между различными AI-агентами и системами
Кроссплатформенная интеграция: Обеспечение беспрепятственного взаимодействия между AI-агентами, созданными на различных платформах, таких как Salesforce, SAP и ServiceNow, для унифицированных корпоративных операций
Совместное решение проблем: Несколько специализированных AI-агентов работают вместе для решения сложных задач, таких как обработка документов, анализ данных и принятие решений
Преимущества
Открытый исходный код и нейтральность к поставщикам, что способствует широкому распространению и вкладу сообщества
Построен на установленных стандартах (HTTP/JSON) для легкой интеграции с существующими системами
Готовность к использованию в корпоративной среде с надежными функциями безопасности и поддержкой длительных задач
Недостатки
Все еще на ранних стадиях, и внедрение еще не достигло переломного момента
Конкурирующие протоколы (такие как AGNTCY) могут фрагментировать рынок
Как использовать A2A Protocol
Шаг 1. Изучите основные понятия: Ознакомьтесь с ключевыми понятиями A2A, такими как карточки агентов, сервер/клиент A2A, задачи, сообщения, части, артефакты, потоковая передача и push-уведомления
Шаг 2. Прочтите документацию: Просмотрите техническую документацию на google.github.io/A2A и спецификацию JSON на github.com/google/A2A/blob/main/specification
Шаг 3. Настройте карточку агента: Создайте файл метаданных agent.json в /.well-known/agent.json, описывающий возможности, навыки, URL-адрес конечной точки и требования аутентификации вашего агента
Шаг 4. Реализуйте сервер A2A: Настройте HTTP-конечную точку, которая реализует методы протокола A2A, используя примеры реализаций на Python или JavaScript из репозитория GitHub
Шаг 5. Создайте клиент A2A: Создайте клиентское приложение, которое может обнаруживать агентов через карточки агентов и отправлять запросы на серверы A2A, используя предоставленные клиентские библиотеки
Шаг 6. Инициализируйте связь: Попросите ваш клиент получить карточку агента, затем отправьте запросы tasks/send или tasks/sendSubscribe с сообщениями для инициации связи между агентами
Шаг 7. Управляйте жизненным циклом задач: Реализуйте логику для отслеживания состояний задач (отправлено, выполняется, требуется ввод, завершено и т. д.) и обработки потоковых обновлений или push-уведомлений, если они поддерживаются
Шаг 8. Протестируйте интеграцию: Используйте предоставленные примеры агентов и демонстрационное веб-приложение для тестирования вашей реализации A2A и проверки совместимости
Шаг 9. Добавьте расширенные функции: При необходимости реализуйте дополнительные возможности, такие как потоковая передача, push-уведомления или многоагентное взаимодействие в зависимости от ваших потребностей
Шаг 10. Разверните и отслеживайте: Разверните агентов с поддержкой A2A в рабочей среде и отслеживайте их связь и выполнение задач
Часто задаваемые вопросы о A2A Protocol
Протокол A2A (Agent2Agent) - это открытый протокол, созданный Google, который обеспечивает связь и взаимодействие между AI-агентами, построенными на различных фреймворках и поставщиках. Он предоставляет общий язык для общения агентов друг с другом, независимо от их базовой технологии.
Видео A2A Protocol
Популярные статьи
VideoIdeas.ai: Полное руководство по созданию вирусных видео на YouTube в вашем уникальном стиле (2025)
Apr 11, 2025
Полный обзор GPT-4o: Лучший генератор изображений с искусственным интеллектом для всех в 2025 году
Apr 8, 2025
Reve 1.0: Революционный генератор изображений с использованием ИИ и руководство по использованию
Mar 31, 2025
Gemma 3 от Google: откройте для себя самую эффективную модель ИИ на сегодняшний день | Руководство по установке и использованию 2025
Mar 18, 2025
Последние ИИ-инструменты, похожие на A2A Protocol
Hapticlabs
Hapticlabs — это инструмент без кодирования, который позволяет дизайнерам, разработчикам и исследователям легко создавать, прототипировать и развертывать погружные тактильные взаимодействия на устройствах без программирования.
Deployo.ai
Deployo.ai — это комплексная платформа для развертывания ИИ, которая обеспечивает бесшовное развертывание, мониторинг и масштабирование моделей с встроенными этическими рамками ИИ и совместимостью с различными облачными провайдерами.
CloudSoul
CloudSoul — это AI-платформа SaaS, которая позволяет пользователям мгновенно развертывать и управлять облачной инфраструктурой через разговоры на естественном языке, делая управление ресурсами AWS более доступным и эффективным.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на A2A Protocol
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake для больших языковых моделей — это облачная служба по запросу с многоквартирной архитектурой, которая позволяет предприятиям приватно обучать, настраивать и развертывать масштабные модели ИИ, используя устойчивую инфраструктуру суперкомпьютеров, питаемую почти на 100% возобновляемой энергией.
MeshChain
MeshChain - это революционная децентрализованная вычислительная сеть, которая использует технологию блокчейн для предоставления масштабируемых, безопасных и экономически эффективных вычислительных ресурсов, специально разработанных для рабочих нагрузок ИИ, обучения, вывода и рендеринга игр.
RunPod
RunPod — это облачная платформа для вычислений, созданная для AI, которая предоставляет экономичные сервисы GPU для разработки, обучения и масштабирования моделей машинного обучения.
Cerebras
Cerebras Systems — это пионерская компания в области вычислений ИИ, создающая самый большой и самый быстрый процессор ИИ в мире — Wafer Scale Engine (WSE) — разработанный для ускорения рабочих нагрузок на обучение и вывод ИИ.