A2A

Разработка сложных AI-решений часто требует использования множества специализированных агентов. Однако обеспечение эффективной связи и взаимодействия между этими агентами, которые могут быть созданы с использованием различных фреймворков или разными поставщиками, представляет собой серьезную техническую проблему. Протокол Agent2Agent (A2A) решает эту проблему напрямую, предоставляя открытый стандарт для меж-агентного взаимодействия.

A2A предлагает четкую структуру и общий язык, позволяя различным агентным приложениям обнаруживать возможности друг друга, согласовывать методы взаимодействия и безопасно обмениваться информацией для выполнения сложных задач вместе. Эта инициатива, продвигаемая Google и открытая для сообщества, направлена на создание более взаимосвязанной и функциональной AI-экосистемы.

Ключевые особенности протокола A2A

• 📄 Обнаружение агентов через Agent Card: Публикация и использование стандартизированного файла метаданных agent.json. Это позволяет агентам программно находить другие агенты и понимать их возможности, поддерживаемые навыки, URL-адреса конечных точек и требуемые методы аутентификации перед началом контакта.

• 🔄 Структурированное управление задачами: Определение и отслеживание единиц работы с использованием четкого жизненного цикла задачи (отправлена, в работе, требуется ввод, завершена и т. д.). Клиенты инициируют задачи с уникальными идентификаторами, что обеспечивает надежное управление взаимодействиями, даже длительными процессами.

• 💬 Стандартизированный обмен сообщениями и данными: Использование согласованного формата для циклов связи (Message), состоящих из фундаментальных единиц контента (Part). Это поддерживает текст (TextPart), файлы (FilePart через URI или встроенные байты) и структурированные JSON-данные (DataPart), обеспечивая ясность и предсказуемость при обмене данными.

• 📊 Обработка артефактов: Управление результатами, сгенерированными агентами во время выполнения задачи (например, отчеты, наборы данных или окончательные структурированные результаты), в виде отдельных Artifacts. Они также содержат Parts, что позволяет создавать сложные выходные данные, выходящие за рамки простых текстовых ответов.

• ⚡ Обновления в реальном времени и асинхронные обновления: Реализация tasks/sendSubscribe для длительных задач. Серверы, поддерживающие потоковую передачу, могут отправлять обновления статуса и артефактов в реальном времени клиентам через Server-Sent Events (SSE), повышая оперативность. В качестве альтернативы можно настроить push-уведомления на веб-хук клиента для асинхронных обновлений, когда прямая потоковая передача невозможна.

• 🌐 Открытая спецификация и инструментарий: Использование четко определенной JSON-спецификации для всех структур протокола. Воспользуйтесь преимуществами предоставленных примеров клиентов/серверов (Python, JS), примеров интеграции (CrewAI, LangGraph, Genkit) и инструментов командной строки для ускорения разработки и внедрения.

Практические примеры использования

1. Оркестрация корпоративных рабочих процессов: Представьте себе внутренний процесс, требующий извлечения данных, анализа и создания отчетов. Агент, созданный с использованием определенной библиотеки анализа данных (например, Pandas в Python), может получать задачу через A2A от центрального агента рабочего процесса. После завершения анализа он может передать структурированные результаты (в виде DataPart или FilePart Artifact) обратно через A2A другому агенту, отвечающему за форматирование и отправку сводки для клиента.

2. Интеграция специализированных агентов поставщиков: Ваша компания может использовать предоставленного поставщиком агента для анализа заявок в службу поддержки клиентов и другого внутреннего агента для эскалации сложных проблем конкретным инженерным группам. Используя A2A, агент поддержки может идентифицировать проблему, требующую эскалации, обнаружить соответствующего внутреннего агента через его Agent Card и инициировать задачу через A2A, безопасно передавая соответствующие детали заявки и контекст.

3. Создание модульных агентных систем: Вы разрабатываете приложение-помощник для научных исследований. Вы можете создать агента-"супервизора", который принимает сложный запрос пользователя. Этот супервизор использует A2A для делегирования подзадач: одну агенту, специализирующемуся на поиске научных работ (с использованием его конкретного API), другую агенту, умеющему суммировать текст (возможно, с использованием другой LLM), и, возможно, третью для визуализации данных. A2A облегчает координацию, передачу данных и отслеживание статуса между этими модулями.

Начало работы и участие

Узнайте больше о протоколе:

• 📚 Ознакомьтесь с технической документацией.

• 📝 Просмотрите JSON-спецификацию.

• 🎬 Изучите примеры (клиент/сервер, веб-приложение, CLI, интеграция фреймворков).

A2A — это проект с открытым исходным кодом. Мы приветствуем участие сообщества посредством внесения вклада в спецификацию протокола, примеры реализации или путем присоединения к обсуждению на GitHub. Ваши отзывы помогают формировать будущее интероперабельного AI.