A2A: Google выпускает открытый протокол для общения между ИИ-интеллектами

Последние ресурсы по искусственному интеллектуОпубликовано 5 месяцев назад Круг обмена ИИ

Общее введение

A2A (Agent2Agent) - это протокол с открытым исходным кодом, разработанный компанией Google для обеспечения взаимодействия и сотрудничества интеллектуальных систем искусственного интеллекта, созданных разными разработчиками и производителями. Он предоставляет стандартизированный набор методов, позволяющих интеллектам узнавать о возможностях друг друга, делиться задачами и выполнять работу. Основная проблема, которую решает A2A, заключается в том, что в корпоративном ИИ интеллекты не могут взаимодействовать друг с другом. Проект размещен на GitHub, и его код является бесплатным и открытым для всех, кто может скачать и использовать его или принять участие в разработке. Более 50 компаний уже поддержали соглашение, в том числе Salesforce и SAP. Google надеется с помощью A2A создать общий язык для интеллектов и продвинуть сотрудничество между несколькими интеллектами на землю.

Список функций

Поддерживает создание, назначение и отслеживание статуса задач между интеллектуальными органами для длительной обработки задач.
предложениеAgentCardЗапись возможностей, адресов и требований к аутентификации интеллектов в формате JSON.
Совместимость с различными формами взаимодействия, включая текст, формы, двустороннее аудио и видео.
Поддерживается асинхронная обработка задач, и интеллекты могут работать в фоновом режиме.
Предоставляет возможности потоковой передачи данных и обновления статуса задач в реальном времени с помощью SSE (Server Push Events).
Поддерживаются Push-уведомления, и интеллектуальные системы могут проактивно отправлять клиенту информацию о ходе выполнения задач.
Обеспечение безопасности связи и защита обмена данными между интеллектами.

Использование помощи

A2A - это протокол с открытым исходным кодом, который требует некоторых знаний в области программирования перед использованием. Ниже приведены подробные шаги, которые помогут вам быстро начать работу.

Приобретение и установка

Доступ к репозиториям GitHub
Откройте https://github.com/google/A2A, которая является официальной страницей A2A. В README на первой странице описана история проекта и основные принципы.
Код загрузки
Введите в командной строке:

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

Загрузите и войдите в каталог:

cd A2A

Установка зависимостей
A2A поддерживает как Python, так и JavaScript. Для Python, например, вам нужно установить Python 3.8+ и запустить его:

pip install -r requirements.txt

Если нетrequirements.txtЗаходите наsamples/python/commonПросмотр конкретных зависимостей.

пример работы
В репозитории представлено несколько примеров. В качестве примера можно взять смарт-тело Python "Expense Reimbursement":

входитьsamples/python/agents/google_adk.
создать.envфайл, заполните конфигурацию (например, номер порта, подробнее см. в README).
Бег:
```
python main.py
```

Это запустит базовый сервер A2A.

Основные функции

1. Настройка сервера A2A

Суть A2A заключается в том, чтобы интеллекты управляли сервером. Это происходит следующим образом:

Написание интеллектуального кода тела
В Python наследованиеA2AServerКласс. Например, простой эхо-интеллект:

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

Запустите сервер
Реализация:
```
agent = EchoAgent()
agent.run(host="0.0.0.0", port=8080)
```
Другие виды интеллекта можно определить поhttp://localhost:8080/a2aДоступ.

2. Связь с другими интеллектами

A2A поддерживает клиент-серверное взаимодействие:

Создание клиента
пользоватьсяA2AClientСоединения:

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

отправить сообщение
Отправить сообщение:

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

3. использование возможностей обнаружения AgentCard

Каждое разумное тело имеетAgentCard, документируя его функции:

Получите метод:
```
curl http://localhost:8080/a2a/card
```
Возвращаемый JSON содержит название смарт-тела, описание его возможностей и поддерживаемые операции.

4. Обработка мандатов

A2A поддерживает управление задачами:

Представление мандатов
Отправьте запрос на выполнение задания:
```
task = {"task_type": "analyze", "data": "示例数据"}
task_id = client.submit_task(task)
```
состояние слежения
Поинтересуйтесь ходом выполнения задания:
```
status = client.get_task_status(task_id)
print(status)  # 如：submitted, working, completed
```

5. потоковое вещание

Для поддержкиstreamingсервера, клиент может получать обновления в режиме реального времени:

пользоватьсяtasks/sendSubscribeПредставление заданий.
Сервер возвращает статус или результаты, например, через SSE:
```
event: TaskStatusUpdateEvent
data: {"task_id": "123", "state": "working"}
```

6. Push-уведомления

адъювантpushNotificationsсервер может проактивно уведомить клиента:

Настройте веб-крючок:

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

Сервер отправляет сообщение, когда задача обновляется.

предостережение

Рекомендуется запускать в виртуальном окружении, чтобы избежать конфликтов зависимостей.
Код примера находится вsamplesКаталог, охватывающий различные фреймворки, такие как CrewAI, LangGraph.
Чтобы получить помощь, задавайте вопросы в Discussions на GitHub.

Выполнив эти шаги, вы сможете создать и запустить A2A Intelligence и оценить его коммуникационные возможности.

Файл протокола в формате JSON

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

сценарий применения

Совместная работа в рамках корпоративной миссии
Одна финансовая служба собирает претензии, другая проверяет их, а A2A позволяет им работать вместе для полной автоматизации процесса.
Кросс-платформенное обслуживание клиентов
Одна разведка обрабатывает текстовые запросы, другая - голосовые, а A2A обеспечивает обмен информацией для повышения эффективности.
тестирование разработки
Разработчики используют A2A для моделирования многоинтеллектуальных сред и тестирования совместимости протоколов и фреймворков.

QA

Какие языки поддерживает A2A?
Официальные примеры написаны на Python и JavaScript, но протокол не зависит от языка и может быть реализован на других языках.
Это бесплатно?
Да, A2A полностью с открытым исходным кодом, и код бесплатен, но за работу сервера может взиматься плата.
Как можно улучшить протокол?
Отправляйте проблемы на GitHub или оставляйте частные отзывы через Google Forms.

Протоколы A2A: делает ли Google ставку на будущее взаимосвязи ИИ-агентов?

Агенты искусственного интеллекта (ИИ) переходят от концепции к реальности в корпоративных приложениях, где от них ожидается автономное выполнение повторяющихся или сложных задач для повышения производительности. От автоматизации ИТ-поддержки до оптимизации планирования цепочки поставок - все больше случаев, когда агенты ИИ внедряются на предприятиях. Однако возникло ключевое узкое место: как эти агенты от разных производителей, построенные на разных платформах, могут эффективно взаимодействовать?

Современные агенты искусственного интеллекта, как правило, действуют как информационные оболочки, с которыми сложно взаимодействовать через границы систем и приложений. Это значительно ограничивает их потенциал для получения большей ценности. Чтобы решить эту проблему, Google Cloud недавно запустил открытый протокол Agent2Agent (A2A) с более чем 50 технологическими партнерами и поставщиками услуг, включая Atlassian, Salesforce, SAP, ServiceNow и других.

Преодоление барьеров: основная цель соглашения A2A

Протокол A2A призван обеспечить стандартный способ безопасного взаимодействия ИИ-агентов, обмена информацией и координации действий независимо от базовой технологии или разработчика. Это похоже на общий "язык" и "правила" для все более фрагментированной экосистемы ИИ-агентов.

A2A не просто используется как еще один инструмент, а пытается обеспечить более естественное, неструктурированное взаимодействие между агентами. Это очень важно для решения сложных задач, требующих совместной работы нескольких агентов в течение нескольких часов или даже дней. Представьте, что менеджер по найму просто дает указания своему личному агенту, а тот автоматически взаимодействует с другими агентами, специализирующимися на отборе резюме, назначении собеседований и даже проверке биографии, и все это без необходимости ручного вмешательства в различные системы.

Важно отметить, что A2A был создан не на пустом месте, а на основе существующих стандартов, таких как HTTP, SSE, JSON-RPC и т. д. Это снижает барьер для его интеграции в существующую ИТ-архитектуру. Это снижает барьер для предприятий, чтобы интегрировать его в существующую ИТ-архитектуру. В то же время протокол делает упор на безопасность и поддерживает схемы аутентификации и авторизации корпоративного уровня. Кроме того, поддержка различных модальностей, таких как текст, аудио, видео и т. д., служит хорошим залогом его будущего применения.

Со своей стороны, Google утверждает, что дизайн A2A основан на опыте крупномасштабных внутренних развертываний систем Agent и призван дополнить Антропология представил Model Context Protocol (MCP)Если в MCP основное внимание уделяется предоставлению агентам необходимых инструментов и контекстной информации, то в A2A больше внимания уделяется прямой коммуникации и процессам сотрудничества между агентами. Если MCP фокусируется на предоставлении агентам необходимых инструментов и контекстуальной информации, то A2A больше фокусируется на прямой коммуникации и процессах сотрудничества между агентами.

Как работает A2A?

Согласно опубликованному проекту спецификации, взаимодействие A2A сосредоточено вокруг "клиентских агентов" (инициирующих задачи) и "удаленных агентов" (выполняющих задачи).

Его основные механизмы включают:

Обнаружение возможностей. Удаленный агент объявляет о своих возможностях в "Карточке агента" JSON, которая помогает агенту-клиенту найти подходящих коллабораторов. Это похоже на своего рода "желтые страницы" для Агентов.
Управление задачами. Взаимодействие ориентировано на выполнение "задач". Протокол определяет объект задачи и его жизненный цикл, поддерживая как немедленное завершение, так и длительные задачи, требующие синхронизации состояния. Результат выполнения задачи называется "артефактом".
Сотрудничество. Сообщения отправляются между агентами для передачи контекста, ответов, артефактов или команд пользователя.
Переговоры о пользовательском опыте. Сообщения содержат различные типы "частей" контента, которые позволяют Агенту согласовывать желаемый формат контента (например, iframe, видео, веб-форма и т.д.) в соответствии с возможностями интерфейса конечного пользователя.

В качестве конкретного примера можно привести сценарий подбора инженера-программиста, о котором говорилось ранее. Агент пользователя (клиент) может обнаружить и подключиться к агенту (удаленному), который обрабатывает данные рекрутинговой платформы, агенту (удаленному), который отвечает за планирование календаря собеседований, и агенту (удаленному), который обрабатывает последующие проверки биографии, и скоординировать их для совместной работы над процессом найма через протокол A2A.

Экология и проблемы: стратегические соображения для открытых протоколов

Решение Google Cloud запустить A2A как открытое соглашение и объединить такое большое количество отраслевых партнеров имеет стратегическое значение.

Прежде всего, это отражает стремление Google установить стандарт в области ИИ-агентов и овладеть доминирующей властью. Привлечение широкого круга участников с помощью открытых протоколов может ускорить формирование экосистемы агентов вокруг Google Cloud в противовес другим конкурентам, которые могут создать закрытую систему.

Во-вторых, единый открытый стандарт совместимости, безусловно, приветствуется корпоративными заказчиками. Это означает большую гибкость, позволяющую смешивать и сочетать лучшие в своем роде агенты от разных производителей, избегая привязки к одной платформе и, как мы надеемся, снижая долгосрочные затраты на интеграцию. Многочисленные партнеры (от Box до Cohere Ранняя поддержка со стороны партнеров - от SAP и Workday до таких гигантов консалтинга, как Accenture и Deloitte, - подтверждает ожидания рынка. Активное участие этих партнеров является ключевым фактором успеха A2A, не только в обеспечении технической валидации, но, что более важно, в стимулировании практического применения протокола на своих платформах и в проектах своих клиентов.

Однако успех соглашения не является предрешенным фактом. Проблемы остаются:

Скорость и широта внедрения. Ценность протокола заключается в его широком распространении. Пока неясно, удастся ли убедить достаточное количество разработчиков и предприятий в необходимости создания и интеграции агентов, использующих стандарт A2A.
Эволюция и поддержание стандартов. Открытые стандарты требуют постоянного участия сообщества и эффективных механизмов управления для адаптации к быстро развивающимся технологиям ИИ.
Проверенные результаты. Надежность, эффективность и безопасность протоколов при решении чрезвычайно сложных задач совместной работы в реальном мире должны быть полностью проверены в производственных условиях.

Выпуск A2A знаменует собой значительный шаг в усилиях индустрии по решению проблемы совместимости агентов ИИ. Пока он находится в черновом варианте, а выпуск готовой версии запланирован на конец этого года, он рисует картину будущего, в котором агенты ИИ смогут работать вместе, преодолевая границы, и способность Google и ее партнеров воплотить это видение в реальность будет иметь далеко идущие последствия для будущего автоматизации предприятий и внедрения ИИ.