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就在刚刚Google Cloud Next 25大会上，谷歌重磅开源Agent2Agent（A2A）协议，这项被类比为"AI界的HTTP协议"的技术标准，彻底打破了智能体间的信息孤岛。这不是一个普通的协议，而是AI Agent协作的"超级高速公路"，让不同厂商、不同框架的AI Agent能够像人类一样无缝沟通、协作、分工，彻底打破AI孤岛的壁垒！
A2A 协议将允许 AI 代理相互通信、安全地交换信息，并在各种企业平台或应用程序上协调操作。
想象一下：你家的智能助手、公司的CRM系统、供应链管理AI，甚至是不同云平台上的Agent，彼此像老朋友一样"聊任务、分工作"，高效完成从简单查询到复杂流程的各种需求。
A2A是什么？解锁AI Agent的"超级连接"
A2A，全称Agent2Agent，是一套开放协议，旨在让AI Agent跨平台、跨框架、跨厂商实现互联互通,不受底层框架或供应商的限制。
不过，我感觉还得需要一段时间，市场目前MCP 还存在很多问题，还没统一，还有一段路需要走....
核心亮点一览：
- 代理能力：A2A 致力于使代理能够以自然、非结构化的模式进行协作，即使它们不共享内存、工具和上下文。无论Agent运行在谷歌云、AWS还是本地服务器，A2A让它们用标准化的"语言"交流，像人类团队一样分工合作。
- 开放生态：谷歌联合50+科技巨头（如Salesforce、SAP、Atlassian）共同打造，协议完全开源，任何开发者都能加入这场AI盛宴。
- 多模态支持：支持文本、语音、视频等多种交互方式，适应从快速任务到长周期工作流的各种场景。
- 安全为本：该协议建立在现有的流行标准之上，包括 HTTP、SSE、JSON-RPC，这意味着它更容易与企业日常使用的现有 IT 堆栈集成。
- 与模态无关： A2A 来支持各种模态（包括音频和视频流）。
A2A vs MCP：AI协作的"双剑合璧"
说到A2A，不得不提另一个热门协议------Anthropic的Model Context Protocol（MCP） 。MCP专注于让AI模型与外部工具和数据连接，而A2A则更进一步，聚焦于Agent之间的协作。
关于MCP之前我写过一篇深入分析讲解MCP 协议文章
打个比方：
- MCP像是给Agent配了一把"万能螺丝刀"，让它们能调用API、访问数据库。
- A2A则是Agent之间的"对讲机"，让它们能互相"喊话"、协调行动。
两者的关系是互补而非竞争。谷歌甚至在自家Agent Development Kit（ADK）中支持了MCP。未来，MCP和A2A的组合，可能成为AI Agent协作的"黄金搭档"！
为什么A2A这么重要？AI孤岛的终结者
过去，AI Agent的痛点显而易见：碎片化。每个公司开发的Agent都像一座孤岛，功能强大但互不联通。想让它们协作？要么靠复杂的定制开发，要么干脆放弃。比如：
- 不同云平台的Agent各自为政，数据和指令无法实时共享，拖慢了企业数字化转型。
A2A的出现，就像给这些孤岛架起了"桥梁"。它通过标准化的协议，让Agent能够：
- 发现彼此：通过JSON格式的"Agent Card"，Agent可以"自我介绍"，告诉别人"我能干什么"。
- 协商任务：像人类一样，Agent会"讨论"任务细节，决定谁来执行、怎么交互。
- 实时同步：支持长任务的实时状态更新，确保协作不掉链子。
这意味着，企业可以轻松构建一个"Agent网络"，让AI像流水线一样高效运转，无论是优化供应链、提升客户体验，还是自动化复杂工作流，A2A都能让效率翻倍！
A2A的落地场景：
候选人寻源
通过 A2A 协作，招聘软件工程师的过程可以显著简化。用户（例如招聘经理）可以委托其代理寻找符合职位列表、工作地点和技能要求的候选人。然后，代理会与其他专业代理互动，以寻找潜在候选人。用户收到这些建议后，可以指示其代理安排进一步的面试，从而简化候选人寻找流程。面试流程完成后，可以联系另一位代理协助进行背景调查。
具体操作视频暂时上传不了，到时候我后期加上。
开发者：A2A如何赋能创新？
对于开发者来说，A2A简直是"神器"：
- 低门槛：基于HTTP、JSON等标准，熟悉Web开发的程序员能快速上手。
- 丰富工具：谷歌提供了Agent Development Kit（ADK）、Agent Garden等开源框架，还有AI Agent Marketplace，开发者可以直接调用现成的Agent模板。
- 社区驱动：A2A的GitHub仓库欢迎全球开发者贡献代码，未来功能只会越来越强。
如何尝试A2A：
可以访问谷歌的A2A官网，下载规范、跑Demo
最后
A2A的发布，不仅是技术的一次飞跃，更是AI生态的一次重塑。它让我们看到一个未来：AI Agent不再是单一工具，而是像人类社会一样，形成分工明确、协作高效的"智能共同体"，不过也面临着很多困难，例如Agent间频繁交互，如何确保数据不泄露？
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