基本概念

• 定义 ：A2A 协议明确定义了两个智能体之间的互动方式，一个智能体作为 “客户端” 发起请求或任务，另一个作为 “远程” 智能体接收请求并尝试完成任务。
• 通信机制 ：基于 JSON-RPC 2.0 over HTTP(S)，并支持 Server-Sent Events (SSE) 来流式传输更新，以实现异步多步工作流。

核心功能

• 能力发现 ：每个智能体可通过 Agent Card 展示自身能力，客户端智能体据此找到最适配任务的智能体并发起请求。
• 任务管理 ：以 Task 对象为核心抽象，管理任务从提交到最终结果交付的完整生命周期，包括任务的提交、状态追踪、取消及结果获取等功能。
• 协作交互 ：智能体之间可通过 Message 和 Part 机制，在任务执行过程中进行结构化的、多模态的信息交换，如传递上下文、请求用户输入、共享中间结果等。
• 用户体验协商 ：依据 Part 的 MIME 类型和元数据，智能体能动态协商最适合终端用户的交互方式和内容呈现格式，提升用户体验。

技术特点

• 更高的解耦性 ：智能体间无需提前知晓彼此的接口地址、API 格式等，通过能力发现机制即可协作，降低了系统耦合度。
• 丰富的任务状态管理 ：可处理长时间运行的任务，各代理间能同步任务执行进度，客户端可实时获取状态更新。
• 面向自然语言和多模态 ：消息支持文本、音视频等多种格式，客户端可直接将用户需求以自然语言描述放进 Task 中。
• 灵活拓展和协同 ：即使智能体数量增多，也不会面临指数级连接问题，各代理可动态加入或移除。

优势

• 互操作性强 ：实现了不同开发者构建、托管在不同平台、使用不同框架的智能体之间的互操作性，降低了集成异构智能体的技术门槛。
• 简化协调机制实现 ：提供了实现协调策略的基础设施，如能力发现、任务管理和消息传递等，便于构建高效的多智能体协调机制。
• 原生支持异构性 ：允许不同能力、基于不同底层模型的智能体协作，只要遵循 A2A 协议规范即可。
• 促进模块化、可重用性与组合性 ：符合 A2A 规范的智能体可被视为可互换、可重用的 “智能组件”，便于在不同应用中复用并构建更复杂的系统。

应用场景

• 客户支持自动化 ：可实现 24/7 全天候服务，先由初级智能体处理常见问题，遇到复杂问题时呼叫高级智能体协助。
• 低延迟管道 ：在需要低延迟的场景中，如实时数据处理和交互式应用，A2A 能快速执行任务，减少等待时间。
• AI 工作流原型开发 ：帮助开发者快速连接不同智能体，实现任务自动化和复杂工作流管理。

与其他技术的关系

• 与 MCP 的互补 ：MCP 协议专注于智能体与工具或外部上下文的交互，而 A2A 协议专注于智能体之间的交互。在实际应用中，二者可协同工作，如在执行 A2A 任务时，远程智能体可利用 MCP 调用工具，或把 A2A Agent 封装成 MCP 工具。
• 与 Autogen 框架的关系 ：Autogen 是多智能体对话框架，侧重于定义不同角色的 Agent 及其对话模式等内部逻辑。A2A 则是通信协议，为不同框架构建的智能体提供标准化跨框架、跨组织的通信方式。
• 与 LangGraph 库的关系 ：LangGraph 库用于构建有状态的多智能体应用，将智能体交互建模为计算图。A2A 可为 LangGraph 构建的复杂 Agent 或群体提供标准化的跨框架通信方式。

发展现状与未来展望

• 发展现状 ：目前，A2A 协议已得到谷歌、Salesforce、SAP 等众多知名企业的支持，相关社区和生态系统也在不断发展壮大，为开发者提供了丰富的学习和实践资源。
• 未来展望 ：随着人工智能技术的不断发展，A2A 多智能体交互技术将在更多领域得到应用，如智能家居、智能交通、医疗健康等。同时，A2A 与 MCP 协议的结合将更加紧密，共同推动构建强大的智能体生态系统。