A2A: Google veröffentlicht offenes Protokoll für die Kommunikation zwischen KI-Intelligenzen

Allgemeine Einführung

A2A (Agent2Agent) ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Protokoll, das es KI-Intelligenzen, die von verschiedenen Frameworks oder Anbietern entwickelt wurden, ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Das Kernproblem, das A2A löst, ist die Herausforderung, dass Intelligenzen in der Unternehmens-KI nicht miteinander interagieren können. Das Projekt wird auf GitHub gehostet und der Code ist frei und offen für jeden, der ihn herunterladen und nutzen oder sich an der Entwicklung beteiligen möchte. Mehr als 50 Unternehmen haben die Vereinbarung bereits unterstützt, darunter Salesforce und SAP. Google hofft, durch A2A eine gemeinsame Sprache für Intelligenzen zu etablieren und die Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen zu fördern.

Funktionsliste

• Unterstützt die Erstellung, Zuweisung und Statusverfolgung von Aufgaben für die Bearbeitung von Langzeitaufgaben durch interintelligente Stellen.
• AngebotAgentCardDabei werden die Fähigkeiten, Adressen und Authentifizierungsanforderungen der Intelligenzen im JSON-Format aufgezeichnet.
• Kompatibel mit verschiedenen Formen der Interaktion, einschließlich Text, Formulare, Zwei-Wege-Audio und Video.
• Asynchrone Aufgabenverarbeitung wird unterstützt, und Intelligenzen können im Hintergrund laufen.
• Bietet Streaming-Funktionen und Aktualisierungen des Aufgabenstatus in Echtzeit über SSE (Server Push Events).
• Push-Benachrichtigungen werden unterstützt, und die Intelligenz kann den Fortschritt einer Aufgabe proaktiv an den Kunden senden.
• Gewährleistung der Kommunikationssicherheit und des Schutzes des Datenaustauschs zwischen den Geheimdiensten.

Hilfe verwenden

A2A ist ein Open-Source-Protokoll, für dessen Verwendung einige Programmierkenntnisse erforderlich sind. Hier finden Sie detaillierte Schritte, die Ihnen helfen, schnell loszulegen.

Anschaffung und Installation

1. Zugriff auf GitHub-Repositories
   Öffnen Sie https://github.com/google/A2A, das ist die offizielle Seite von A2A. Die README auf der ersten Seite beschreibt den Projekthintergrund und grundlegende Richtlinien.
2. Code herunterladen
   Geben Sie in der Befehlszeile ein:

git clone https://github.com/google/A2A.git

Laden Sie den Katalog herunter und geben Sie ihn ein:

cd A2A

3. Installation von Abhängigkeiten
   A2A unterstützt sowohl Python als auch JavaScript. Im Falle von Python müssen Sie Python 3.8+ installieren und ausführen:

pip install -r requirements.txt

Falls nichtrequirements.txtEingabesamples/python/commonSpezifische Abhängigkeiten anzeigen.

4. laufendes Beispiel
   Das Repository enthält mehrere Beispiele. Nehmen Sie den Python-Smartbody "Expense Reimbursement" als Beispiel:

• gehen insamples/python/agents/google_adk.
• einrichten..envDatei, tragen Sie die Konfiguration ein (z.B. die Portnummer, siehe README für Details).
• Laufen:

  python main.py
  

Dadurch wird ein A2A-Basisserver gestartet.

Hauptfunktionen

1. den A2A-Server einrichten

Der Kern von A2A besteht darin, die Intelligenzen einen Server betreiben zu lassen. Die Schritte sind wie folgt:

• Schreiben von intelligentem Body Code
  In Python wird die Vererbung vonA2AServerKlasse. Zum Beispiel, eine einfache Echo-Intelligenz:

from common.server import A2AServer
class EchoAgent(A2AServer):
def handle_message(self, message):
return {"content": {"text": f"回声: {message.content.text}"}}

• Starten Sie den Server
  Umsetzung:

  agent = EchoAgent()
  agent.run(host="0.0.0.0", port=8080)
  

  Andere Intelligenzen können identifiziert werden durchhttp://localhost:8080/a2aZugang.

2. die Verbindung zu anderen Intelligenzen

A2A unterstützt die Kommunikation zwischen Client und Server:

• Einen Client erstellen
  ausnutzenA2AClientVerbindungen:

  from common.client import A2AClient
  client = A2AClient("http://localhost:8080/a2a")
  

• eine Nachricht senden
  Senden Sie eine Nachricht:

  message = {"content": {"text": "测试消息"}, "role": "user"}
  response = client.send_message(message)
  print(response["content"]["text"])
  

3. die Nutzung der AgentCard-Ermittlungsfunktionen

Jeder intelligente Körper hat eineAgentCardund dokumentieren seine Funktion:

• Holen Sie sich die Methode:

  curl http://localhost:8080/a2a/card
  

• Das zurückgegebene JSON enthält den Namen des Smartbodys, eine Beschreibung seiner Fähigkeiten und der unterstützten Operationen.

4. die Bearbeitung von Mandaten

A2A unterstützt das Aufgabenmanagement:

• Einreichung von Mandaten
  Senden Sie eine Aufgabenanfrage:

  task = {"task_type": "analyze", "data": "示例数据"}
  task_id = client.submit_task(task)
  

• Verfolgungsstatus
  Erkundigen Sie sich nach dem Fortschritt der Mission:

  status = client.get_task_status(task_id)
  print(status)  # 如：submitted, working, completed
  

5. streaming

Zur Unterstützungstreamingdes Servers, kann der Client Aktualisierungen in Echtzeit erhalten:

• ausnutzentasks/sendSubscribeEinreichung von Aufgaben.
• Der Server liefert den Status oder die Ergebnisse z. B. über SSE:

  event: TaskStatusUpdateEvent
  data: {"task_id": "123", "state": "working"}
  

6. push-Benachrichtigungen

etw. unterstützenpushNotificationsdes Servers kann den Client proaktiv benachrichtigen:

• Richten Sie einen Webhook ein:

  client.set_push_notification_webhook("https://your-webhook-url")
  

• Der Server sendet eine Nachricht, wenn eine Aufgabe aktualisiert wird.

caveat

• Es wird empfohlen, mit einer virtuellen Umgebung zu arbeiten, um Abhängigkeitskonflikte zu vermeiden.
• Der Beispielcode befindet sich in dersamplesKatalog, der eine Vielzahl von Frameworks wie CrewAI, LangGraph umfasst.
• Wenn Sie Hilfe benötigen, stellen Sie Fragen unter Discussions auf GitHub.

Mit diesen Schritten können Sie A2A Intelligence erstellen und ausführen und seine Kommunikationsfähigkeiten testen.

Protokolldatei im JSON-Format

https://github.com/google/A2A/blob/main/specification/json/a2a.json

Anwendungsszenario

1. Zusammenarbeit bei Unternehmensmissionen
   Eine Finanzintelligenz sammelt Forderungen, eine andere prüft sie, und A2A lässt sie nahtlos zusammenarbeiten, um die Prozessautomatisierung abzuschließen.
2. Plattformübergreifende Kundenbetreuung
   Die eine Intelligenz bearbeitet Textanfragen, die andere Sprachanfragen, und A2A sorgt dafür, dass sie Informationen austauschen, um die Effizienz zu steigern.
3. Entwicklungstests
   Entwickler verwenden A2A, um Umgebungen mit mehreren intelligenten Körpern zu simulieren und die Kompatibilität von Protokollen oder Frameworks zu testen.

QA

1. Welche Sprachen werden von A2A unterstützt?
   Die offiziellen Beispiele sind in Python und JavaScript, aber das Protokoll ist sprachunabhängig und kann auch in anderen Sprachen implementiert werden.
2. Ist es kostenlos?
   Ja, A2A ist vollständig quelloffen und der Code ist kostenlos, aber es können Servergebühren anfallen, um es zu betreiben.
3. Wie kann das Protokoll verbessert werden?
   Reichen Sie Probleme auf GitHub ein oder geben Sie privates Feedback über Google Forms.

A2A-Protokolle: Setzt Google auf die Zukunft der KI-Agenten-Interkonnektivität?

Agenten für künstliche Intelligenz (KI) werden vom Konzept zur Realität in Unternehmensanwendungen, wo von ihnen erwartet wird, dass sie sich wiederholende oder komplexe Aufgaben selbstständig erledigen und so die Produktivität steigern. Von der Automatisierung des IT-Supports bis zur Optimierung der Lieferkettenplanung gibt es immer mehr Fälle, in denen KI-Agenten unternehmensweit eingesetzt werden. Es hat sich jedoch ein entscheidender Engpass herauskristallisiert: Wie können diese Agenten von verschiedenen Anbietern, die auf unterschiedlichen Frameworks aufbauen, effektiv zusammenarbeiten?

Derzeitige KI-Agenten verhalten sich in der Regel wie Informationssilos, mit denen sich nur schwer über System- und Anwendungsgrenzen hinweg interagieren lässt. Dies schränkt ihr Potenzial, einen größeren Wert zu liefern, stark ein. Um dieses Problem zu lösen, hat Google Cloud vor kurzem ein offenes Protokoll namens Agent2Agent (A2A) mit mehr als 50 Technologiepartnern und Dienstleistern, darunter Atlassian, Salesforce, SAP, ServiceNow und anderen, eingeführt.

Barrieren abbauen: das Kernziel des A2A-Abkommens

Das A2A-Protokoll soll eine Standardmethode für die sichere Kommunikation von KI-Agenten bieten, die unabhängig von der zugrunde liegenden Technologie oder dem Entwickler Informationen austauschen und Aktionen koordinieren können. Dies klingt nach einer gemeinsamen "Sprache" und "Regeln" für das zunehmend fragmentierte KI-Agenten-Ökosystem.

A2A ist nicht nur ein weiteres Tool, sondern versucht, eine natürlichere, unstrukturierte Zusammenarbeit zwischen Agenten zu ermöglichen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Bewältigung komplexer Aufgaben, bei denen mehrere Agenten im Tandem arbeiten und die sich über Stunden oder sogar Tage erstrecken. Stellen Sie sich vor, ein Personalverantwortlicher gibt seinem persönlichen Agenten Anweisungen und dieser Agent arbeitet automatisch mit anderen Agenten zusammen, die sich auf das Screening von Lebensläufen, die Planung von Vorstellungsgesprächen und sogar die Durchführung von Hintergrundüberprüfungen spezialisiert haben - und das alles, ohne manuell in die verschiedenen Systeme eingreifen zu müssen.

Es ist wichtig zu wissen, dass A2A nicht aus dem Nichts entstanden ist, sondern auf bestehenden ausgereiften Standards wie HTTP, SSE, JSON-RPC usw. aufbaut. Dies senkt die Hürde für Unternehmen, es in ihre bestehende IT-Architektur zu integrieren. Gleichzeitig betont das Protokoll die Sicherheit und unterstützt Authentifizierungs- und Autorisierungssysteme auf Unternehmensebene. Darüber hinaus ist die Unterstützung mehrerer Modalitäten wie Text, Audio, Video usw. ein gutes Zeichen für künftige Anwendungen.

Google seinerseits sagt, dass das Design von A2A auf seinen Erfahrungen mit groß angelegten internen Implementierungen von Agentensystemen beruht und die Absicht hat, die Anthropisch eingeführt Model Context Protocol (MCP)Während MCP sich darauf konzentriert, den Agenten die notwendigen Werkzeuge und Kontextinformationen zur Verfügung zu stellen, konzentriert sich A2A mehr auf die direkte Kommunikation und die Kooperationsprozesse zwischen den Agenten. Während MCP sich darauf konzentriert, den Agenten die notwendigen Werkzeuge und Kontextinformationen zur Verfügung zu stellen, konzentriert sich A2A mehr auf direkte Kommunikation und kollaborative Prozesse zwischen den Agenten.

Wie funktioniert A2A?

Nach dem veröffentlichten Entwurf der Spezifikation sind A2A-Interaktionen auf "Client-Agenten" (Initiierung von Aufgaben) und "Remote-Agenten" (Ausführung von Aufgaben) ausgerichtet.

Zu seinen wichtigsten Mechanismen gehören:

1. Entdeckung der Fähigkeiten. Der entfernte Agent deklariert seine Fähigkeiten in einer JSON-"Agentenkarte", die dem Client-Agenten hilft, geeignete Kooperationspartner zu finden. Dies ist vergleichbar mit einer Art "Gelben Seiten" für Agenten.
2. Aufgabenverwaltung. Die Interaktionen sind auf den Abschluss von "Aufgaben" ausgerichtet. Das Protokoll definiert das Aufgabenobjekt und seinen Lebenszyklus und unterstützt sowohl die sofortige Erledigung als auch Aufgaben von langer Dauer, die eine Zustandssynchronisierung erfordern. Das Ergebnis einer Aufgabe wird als "Artefakt" bezeichnet.
3. Kollaboration. Nachrichten werden zwischen Agenten gesendet, um Kontext, Antworten, Artefakte oder Benutzeranweisungen zu übermitteln.
4. Verhandlung über die Benutzererfahrung. Nachrichten enthalten verschiedene Arten von Inhalts-"Teilen", die es dem Agenten ermöglichen, das gewünschte Inhaltsformat (z. B. iframe, Video, Webformular usw.) auszuhandeln, um es an die Schnittstellenfähigkeiten des Endbenutzers anzupassen.

Ein konkretes Beispiel ist das bereits erwähnte Einstellungsszenario für Software-Ingenieure. Der Agent (Client) des Nutzers kann den Agenten (Remote), der die Daten der Rekrutierungsplattform verwaltet, den Agenten (Remote), der für die Planung des Interviewkalenders zuständig ist, und den Agenten (Remote), der die anschließenden Hintergrundprüfungen durchführt, erkennen und sich mit ihnen verbinden und sie über das A2A-Protokoll koordinieren, damit sie gemeinsam am Rekrutierungsprozess arbeiten.

Ökologie und Herausforderungen: Strategische Überlegungen zu offenen Protokollen

Die Entscheidung von Google Cloud, A2A als offene Vereinbarung einzuführen und so viele Branchenpartner zu vereinen, ist strategisch.

Dies spiegelt in erster Linie Googles Bestreben wider, einen Standard im Bereich der KI-Agenten zu etablieren und die Vormachtstellung zu übernehmen. Die Gewinnung einer breiten Beteiligung durch offene Protokolle kann die Bildung eines Agenten-Ökosystems rund um die Google Cloud gegenüber anderen Wettbewerbern, die möglicherweise ein geschlossenes System aufbauen, beschleunigen.

Zweitens ist ein einheitlicher, offener Interoperabilitätsstandard für Unternehmenskunden sicherlich willkommen. Er bedeutet eine größere Flexibilität bei der Kombination von Best-of-Breed-Agenten verschiedener Anbieter, wodurch die Bindung an eine einzige Plattform vermieden und die langfristigen Integrationskosten hoffentlich gesenkt werden können. Zahlreiche Partner (von Box, bis Cohere Die frühe Unterstützung durch Partner von SAP und Workday bis hin zu Beratungsriesen wie Accenture und Deloitte bestätigt die Erwartungen des Marktes. Die aktive Beteiligung dieser Partner ist ein Schlüsselfaktor für den Erfolg von A2A, nicht nur bei der technischen Validierung, sondern vor allem bei der praktischen Anwendung des Protokolls auf ihren jeweiligen Plattformen und in den Projekten ihrer Kunden.

Der Erfolg des Abkommens ist jedoch keine ausgemachte Sache. Es bleiben Herausforderungen:

• Geschwindigkeit und Umfang der Einführung. Der Wert des Protokolls liegt in seiner breiten Akzeptanz. Es bleibt abzuwarten, ob sich genügend Entwickler und Unternehmen überzeugen lassen, tatsächlich Agenten zu entwickeln und zu integrieren, die den A2A-Standard verwenden.
• Entwicklung und Pflege von Normen. Offene Standards erfordern einen kontinuierlichen Beitrag der Gemeinschaft und wirksame Governance-Mechanismen, um den sich rasch entwickelnden KI-Technologien gerecht zu werden.
• Bewährte Ergebnisse. Die Robustheit, Effizienz und Sicherheit der Protokolle bei der Bewältigung extrem komplexer Aufgaben der Zusammenarbeit in der Praxis muss in Produktionsumgebungen umfassend getestet werden.

Die Veröffentlichung von A2A ist ein wichtiger Schritt in den Bemühungen der Branche, das Problem der Interoperabilität von KI-Agenten zu lösen. Obwohl sie noch im Entwurfsstadium ist und eine produktionsreife Version für später in diesem Jahr geplant ist, zeichnet sie ein Bild von einer Zukunft, in der KI-Agenten über Grenzen hinweg zusammenarbeiten können. Die Fähigkeit von Google und seinen Partnern, diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, wird weitreichende Auswirkungen auf die Zukunft der Unternehmensautomatisierung und die Einführung von KI haben.