A2A 是 Google 于 2025 年 4 月发布的一个开放协议，全称 Agent-to-Agent Protocol，旨在解决不同 AI 智能体（Agent）之间互操作性的问题。

核心目标

让不同平台、不同厂商构建的 AI Agent 能够相互发现、通信和协作，而无需了解彼此的内部实现细节。

关键概念

Agent Card 每个 Agent 发布一份 JSON 格式的"名片"（通常位于 /.well-known/agent.json），描述自己的能力、支持的技能、认证方式等，供其他 Agent 发现和调用。

Task（任务） A2A 的核心交互单元。客户端 Agent 向服务端 Agent 发送任务请求，任务有完整的生命周期：submitted → working → completed / failed。

通信方式

  • 短任务：标准 HTTP 请求/响应

  • 长任务：Server-Sent Events（SSE）流式推送

  • 异步任务：支持 Push Notification 回调

Part（内容部分） 消息内容支持多模态，分为 TextPart、FilePart、DataPart，可混合使用。

与 MCP 的区别

维度

A2A

MCP（Model Context Protocol）

定位

Agent ↔ Agent 协作

Model ↔ 工具/数据源

发起方

Agent

LLM/应用

重点

任务委托、多 Agent 编排

上下文注入、工具调用

制定方

Google

Anthropic

两者互补，通常在同一系统中共存：MCP 负责 Agent 连接工具，A2A 负责 Agent 之间协调。

典型使用场景

  • 企业内多个专业 Agent 协作完成复杂流程（如：销售 Agent 委托合规 Agent 审查合同）

  • 跨组织 Agent 服务调用

  • 多 Agent 编排框架（如 LangGraph、AutoGen）中的标准化通信层

目前 A2A 已在 GitHub 开源（google/A2A），并得到 Salesforce、SAP、Atlassian 等多家厂商支持。

有什么具体方面想深入了解？比如协议实现细节、与 MCP 的集成方式，或实际部署案例？