A2A: Google lança protocolo aberto para comunicação entre inteligências de IA

Introdução geral

O A2A (Agent2Agent) é um protocolo de código aberto desenvolvido pelo Google para permitir que as inteligências de IA desenvolvidas por diferentes estruturas ou fornecedores se comuniquem e colaborem entre si. Ele fornece um conjunto padronizado de métodos para que as inteligências descubram os recursos umas das outras, compartilhem tarefas e realizem o trabalho. O principal problema que o A2A resolve é o desafio de as inteligências não conseguirem interoperar na IA empresarial. O projeto está hospedado no GitHub e o código é gratuito e aberto para que qualquer pessoa possa fazer o download e usar ou participar do desenvolvimento. Mais de 50 empresas já apoiaram o acordo, incluindo a Salesforce e a SAP. O Google espera estabelecer uma linguagem comum para as inteligências por meio do A2A e promover a colaboração entre várias inteligências.

Lista de funções

• Oferece suporte à criação de tarefas entre órgãos inteligentes, atribuição e rastreamento de status para processamento de tarefas de longo prazo.
• ofertaAgentCardregistrando os recursos, endereços e requisitos de autenticação das inteligências no formato JSON.
• Compatível com várias formas de interação, incluindo texto, formulários, áudio bidirecional e vídeo.
• Há suporte para o processamento assíncrono de tarefas e as inteligências podem ser executadas em segundo plano.
• Oferece recursos de streaming e atualizações de status de tarefas em tempo real via SSE (Server Push Events).
• Há suporte para notificações push, e as inteligências podem enviar proativamente o progresso da tarefa para o cliente.
• Garantir a segurança da comunicação e proteger a troca de dados entre inteligências.

Usando a Ajuda

O A2A é um protocolo de código aberto que requer algum conhecimento de programação antes de ser usado. Aqui estão as etapas detalhadas para ajudá-lo a começar rapidamente.

Aquisição e instalação

1. Acesso aos repositórios do GitHub
   Abra https://github.com/google/A2A, que é a página oficial do A2A. O README na primeira página descreve o histórico do projeto e as diretrizes básicas.
2. Código de download
   Digite na linha de comando:

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

Faça o download e entre no catálogo:

cd A2A

3. Instalação de dependências
   O A2A é compatível com Python e JavaScript. Para Python, por exemplo, você precisa instalar o Python 3.8+ e executá-lo:

pip install -r requirements.txt

Caso contráriorequirements.txtEntrarsamples/python/commonExibir dependências específicas.

4. exemplo de execução
   O repositório fornece vários exemplos. Tome como exemplo o smartbody Python "Expense Reimbursement" (Reembolso de despesas):

• entrar emsamples/python/agents/google_adk.
• estabelecer.envpreencha a configuração (por exemplo, número da porta, consulte o LEIAME para obter detalhes).
• Em execução:

  python main.py
  

Isso iniciará um servidor A2A básico.

Funções principais

1. configuração do servidor A2A

A essência do A2A é fazer com que as inteligências executem um servidor. As etapas são as seguintes:

• Como escrever um código de corpo inteligente
  Em Python, herdarA2AServerClasse. Por exemplo, uma simples ecointeligência:

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

• Iniciar o servidor
  Implementação:

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

  Outras inteligências podem ser identificadas porhttp://localhost:8080/a2aAcesso.

2. conexão com outras inteligências

O A2A suporta comunicação cliente-servidor:

• Criando um cliente
  fazer uso deA2AClientConexões:

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

• enviar uma mensagem
  Enviar uma mensagem:

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

3. uso dos recursos de descoberta do AgentCard

Todo corpo inteligente tem umAgentCarddocumentando sua função:

• Obter o método:

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

• O JSON retornado inclui o nome do smartbody, uma descrição de seus recursos e operações compatíveis.

4. manuseio de mandatos

O A2A oferece suporte ao gerenciamento de tarefas:

• Apresentação de mandatos
  Enviar uma solicitação de tarefa:

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

• estado de rastreamento
  Informe-se sobre o andamento da missão:

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

5. streaming

Para suportestreamingdo servidor, o cliente pode receber atualizações em tempo real:

• fazer uso detasks/sendSubscribeEnvio de tarefas.
• O servidor retorna status ou resultados via SSE, por exemplo:

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

6. notificações push

apoiar algopushNotificationsdo servidor pode notificar o cliente de forma proativa:

• Configure um webhook:

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

• O servidor envia uma mensagem quando uma tarefa é atualizada.

advertência

• Recomenda-se a execução em um ambiente virtual para evitar conflitos de dependência.
• O código de amostra está na seçãosamplesCatálogo, abrangendo uma variedade de estruturas, como CrewAI, LangGraph.
• Para obter ajuda, faça perguntas em Discussões no GitHub.

Com essas etapas, você pode criar e executar o A2A Intelligence e experimentar seus recursos de comunicação.

Arquivo de protocolo no formato JSON

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

cenário do aplicativo

1. Colaboração em missões empresariais
   Uma inteligência financeira coleta os sinistros, outra inteligência de aprovação os analisa, e o A2A permite que eles trabalhem juntos sem problemas para concluir a automação do processo.
2. Atendimento ao cliente em várias plataformas
   Com uma inteligência lidando com consultas de texto e a outra com solicitações de voz, a A2A garante que elas compartilhem informações para aumentar a eficiência.
3. testes de desenvolvimento
   Os desenvolvedores usam o A2A para simular ambientes corporais com várias inteligências e testar a compatibilidade de protocolos ou estruturas.

QA

1. Quais idiomas são suportados pelo A2A?
   Os exemplos oficiais estão em Python e JavaScript, mas o protocolo é independente de linguagem e pode ser implementado em outras linguagens.
2. É gratuito?
   Sim, o A2A é totalmente de código aberto e o código é gratuito, mas pode haver taxas de servidor para executá-lo.
3. Como o protocolo pode ser aprimorado?
   Envie problemas no GitHub ou forneça feedback privado por meio do Google Forms.

Protocolos A2A: o Google está apostando no futuro da interconectividade do agente de IA?

Os agentes de inteligência artificial (IA) estão passando do conceito à realidade nos aplicativos corporativos, onde se espera que eles lidem de forma autônoma com tarefas repetitivas ou complexas para aumentar a produtividade. Desde a automação do suporte de TI até a otimização do planejamento da cadeia de suprimentos, há um número crescente de casos em que os agentes de IA estão sendo implantados em toda a empresa. No entanto, surgiu um gargalo importante: como esses agentes de diferentes fornecedores, desenvolvidos em diferentes estruturas, podem colaborar de forma eficaz?

Os agentes de IA atuais tendem a agir como silos de informações com os quais é difícil interagir entre os limites de sistemas e aplicativos. Isso limita muito seu potencial de agregar mais valor. Para resolver essa situação, o Google Cloud lançou recentemente um protocolo aberto chamado Agent2Agent (A2A) com mais de 50 parceiros de tecnologia e provedores de serviços, incluindo Atlassian, Salesforce, SAP, ServiceNow e outros.

Rompendo barreiras: o objetivo principal do acordo A2A

O protocolo A2A tem como objetivo fornecer uma maneira padrão para que os agentes de IA se comuniquem com segurança, trocando informações e coordenando ações, independentemente da tecnologia ou do desenvolvedor subjacente. Isso soa como uma "linguagem" e "regras" comuns para o ecossistema cada vez mais fragmentado de agentes de IA.

Em vez de ser invocada apenas como outra ferramenta, a A2A tenta permitir uma colaboração mais natural e não estruturada entre os agentes. Isso é fundamental para lidar com tarefas complexas que exigem que vários agentes trabalhem em conjunto, durante horas ou até mesmo dias. Imagine um gerente de contratações simplesmente dando instruções ao seu agente pessoal e esse agente colaborando automaticamente com outros agentes especializados em triagem de currículos, agendamento de entrevistas e até mesmo realização de verificações de antecedentes, tudo isso sem precisar intervir manualmente nos diferentes sistemas.

É importante observar que o A2A não foi criado do nada, mas foi desenvolvido com base em padrões maduros existentes, como HTTP, SSE, JSON-RPC, etc. Isso reduz a barreira para integrá-lo às arquiteturas de TI existentes. Isso diminui a barreira para que as empresas o integrem à sua arquitetura de TI existente. Ao mesmo tempo, o protocolo enfatiza a segurança e oferece suporte a esquemas de autenticação e autorização em nível empresarial. Além disso, o suporte a várias modalidades, como texto, áudio, vídeo etc., é um bom presságio para seus futuros aplicativos.

Por sua vez, o Google afirma que o design do A2A se baseia em sua experiência com implantações internas em larga escala de sistemas de agentes e tem o objetivo de complementar o Antrópica apresentado Model Context Protocol (MCP)Se o MCP se concentra em fornecer aos agentes as ferramentas necessárias e as informações contextuais, o A2A se concentra mais na comunicação direta e nos processos de colaboração entre os agentes. Enquanto o MCP se concentra em fornecer aos agentes as ferramentas necessárias e as informações contextuais, o A2A se concentra mais na comunicação direta e nos processos de colaboração entre os agentes.

Como funciona o A2A?

De acordo com a especificação preliminar publicada, as interações A2A são centradas em "agentes clientes" (iniciando tarefas) e "agentes remotos" (executando tarefas).

Seus principais mecanismos incluem:

1. Descoberta de capacidade. O Agente remoto declara seus recursos em um "Cartão de Agente" JSON, que ajuda o Agente cliente a encontrar colaboradores adequados. Isso é semelhante a um tipo de "páginas amarelas" para agentes.
2. Gerenciamento de tarefas. As interações são orientadas para a conclusão de "tarefas". O protocolo define o objeto de tarefa e seu ciclo de vida, oferecendo suporte tanto à conclusão imediata quanto a tarefas de longa duração que exigem sincronização de estado. O resultado de uma tarefa é chamado de "artefato".
3. Colaboração. As mensagens são enviadas entre os agentes para transmitir contexto, respostas, artefatos ou instruções do usuário.
4. Negociação da experiência do usuário. As mensagens contêm diferentes tipos de "partes" de conteúdo que permitem que o agente negocie o formato de conteúdo desejado (por exemplo, iframe, vídeo, formulário da Web etc.) para se adequar aos recursos de interface do usuário final.

Um exemplo concreto é o cenário de recrutamento de engenheiros de software mencionado anteriormente. O Agente (Cliente) do usuário pode descobrir e se conectar ao Agente (Remoto) que lida com os dados da plataforma de recrutamento, o Agente (Remoto) que é responsável pelo agendamento do calendário de entrevistas e o Agente (Remoto) que lida com as verificações de antecedentes subsequentes, e coordená-los para trabalharem juntos no processo de recrutamento por meio do protocolo A2A.

Ecologia e desafios: considerações estratégicas para protocolos abertos

A escolha do Google Cloud de lançar o A2A como um acordo aberto e unir tantos parceiros do setor é estratégica.

Em primeiro lugar, isso reflete a ambição do Google de estabelecer um padrão no campo de agentes de IA e dominar o poder dominante. Atrair uma ampla participação por meio de protocolos abertos pode acelerar a formação de um ecossistema de agentes em torno do Google Cloud contra outros concorrentes que podem criar um sistema fechado.

Em segundo lugar, um padrão de interoperabilidade unificado e aberto é certamente bem-vindo para os clientes corporativos. Isso significa maior flexibilidade para misturar e combinar os melhores agentes de diferentes fornecedores, evitando a dependência de uma única plataforma e, com sorte, reduzindo os custos de integração a longo prazo. Diversos parceiros (desde a Box, a Coesão O apoio inicial de parceiros que vão desde a SAP e a Workday até gigantes da consultoria, como a Accenture e a Deloitte, confirma as expectativas do mercado. A participação ativa desses parceiros é um fator fundamental para o sucesso do A2A, não apenas no fornecimento de validação técnica, mas, mais importante, na condução da aplicação prática do protocolo em suas respectivas plataformas e nos projetos de seus clientes.

No entanto, o sucesso do acordo não é uma conclusão precipitada. Os desafios permanecem:

• Velocidade e amplitude de adoção. O valor do protocolo está em sua ampla adoção. Resta saber se um número suficiente de desenvolvedores e empresas será convencido a realmente criar e integrar agentes usando o padrão A2A.
• Evolução e manutenção de padrões. Os padrões abertos exigem uma contribuição contínua da comunidade e mecanismos de governança eficazes para acomodar as tecnologias de IA em rápida evolução.
• Resultados comprovados. A robustez, a eficiência e a segurança dos protocolos no tratamento de tarefas de colaboração extremamente complexas no mundo real precisam ser totalmente testadas em ambientes de produção.

O lançamento do A2A marca uma etapa significativa nos esforços do setor para resolver o desafio da interoperabilidade do AI Agent. Embora ainda esteja em forma de rascunho, com uma versão pronta para produção planejada para o final deste ano, ele mostra uma imagem de um futuro no qual os AI Agents poderão trabalhar juntos além das fronteiras, e a capacidade do Google e de seus parceiros de tornar essa visão uma realidade terá implicações de longo alcance para o futuro da automação empresarial e da adoção da IA.