2025年被視為AI代理的關鍵年份，Google也意識到這個趋势，推出了多項與AI代理相關的創新產品和服務。在眾多發布項目中，A2A協定（Agent to Agent Protocol）作為AI代理間通訊的標準化協定，引起了業界廣泛關注。

Google最新AI代理生態系統產品

Google最近發布的AI代理相關產品包括：

產品名稱 產品類型 主要功能
Agent Space 企業級中心平台 連接多種數據源與代理，提供AI輔助搜索和工作功能
Agent Development Kit Python SDK 構建代理應用程式的開發工具包
Firebase Studio AI驅動的應用創建器 使用自然語言構建網頁應用程式
A2A Protocol 通訊協定 實現代理間標準化通訊

A2A協定的核心概念與應用場景

A2A協定的設計理念基於未來AI代理將廣泛分布的預期。這些智慧代理可能運行在個人電腦、企業伺服器或其他平台上，每個代理都具備特定的專業化能力。

專業化代理的優勢

現代軟體開發中，我們很少看到單一應用程式能處理所有任務。同樣地，A2A協定支持專業化代理的分工合作模式：

  • 文件檢索代理：專精於文檔搜索和資料獲取
  • 摘要生成代理：專門處理內容總結任務
  • 人機互動代理：負責生成用戶友好的報告和回應
  • 程式碼處理代理：使用專門的AI模型處理編程任務
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A2A協定與MCP協定的差異分析

A2A協定與Anthropic推出的MCP協定（Model Context Protocol）雖然都涉及AI系統間的通訊，但服務於不同的用途：

功能定位比較
協定類型 主要用途 應用範圍
A2A協定 連接不同的AI代理 代理間的任務協作和通訊
MCP協定 為單一代理提供標準化工具 單一代理內的工具整合

A2A協定和MCP協定可以協同運作：多個代理透過A2A協定進行通訊，而每個代理內部則可使用MCP協定整合各種工具。當某個代理缺乏執行特定任務的工具時，可透過A2A協定向其他專業代理求助。

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A2A協定的技術架構詳解

代理發現機制

A2A協定的實現首先需要解決代理間的發現問題。每個代理都必須提供詳細的自我描述，這透過代理卡片（Agent Card）實現：

  • 格式：JSON文檔
  • 部署位置：代理伺服器上的公開端點
  • 包含內容：
    • 代理能力描述
    • 認證需求和方式
    • 支援的通訊機制（如伺服器推送事件、推送通知）
認證與安全機制

當代理需要與其他代理通訊時，可能需要進行身份驗證。A2A協定支援靈活的認證方式：

  1. 憑證獲取：客戶端代理根據目標代理的要求獲取必要憑證
  2. 會話建立：使用獲取的認證資訊建立通訊會話
  3. 權限驗證：確認通訊權限後開始任務處理
任務處理流程

A2A協定定義了完整的任務處理機制：

任務提交階段
  • 客戶端代理發送任務描述
  • 包含會話ID等元數據
  • 支援多媒體內容（文字、檔案、圖片等）
任務執行方式
執行類型 處理方式 適用場景
即時完成 同步等待回應 簡單、快速的任務
排程處理 異步處理機制 複雜、耗時的任務
拒絕執行 返回拒絕狀態 不符合能力範圍的任務
長期任務的處理策略

對於需要較長時間才能完成的任務，A2A協定提供了多種解決方案：

輪詢機制

客戶端代理可定期查詢任務狀態，但這種方式效率較低。

推送通知
  • 伺服器代理支援推送通知功能
  • 任務完成時主動通知客戶端
  • 客戶端提供接收通知的URL端點
伺服器推送事件
  • 支援即時狀態更新
  • 伺服器可主動發送任務進度
  • 提供更好的用戶體驗

A2A協定的實際應用案例

考慮一個需要GitHub整合的代理系統：

傳統MCP方式

使用GitHub MCP工具直接與GitHub API互動

A2A協定方式

連接到專門的GitHub代理，該代理具備：

  • 針對GitHub任務優化的AI模型
  • 深度程式碼理解能力
  • 專業化的GitHub操作流程

開發資源與未來展望

Google為A2A協定提供了完整的開發支援：

開發工具
  • Python範例應用：展示客戶端和伺服器代理的實現
  • JavaScript範例：提供多語言開發參考
  • 詳細文檔：完整的協定規範說明
發展狀態

A2A協定目前仍處於積極開發階段：

  • 協定規範可能會持續演進
  • Google明確表示這是草案階段
  • 開放社群討論和回饋
  • 未來將根據實際使用經驗進行調整
精選的 MCP 伺服器
精選的 MCP 伺服器 精選的優質模型上下文協定 (MCP) 伺服器列表。 什麼是 MCP？ 教學 伺服器實作 框架 實用工具 用戶端 提示與技巧 什麼是 MCP？ MCP 是一種開放協定，透過標準化的伺服器實作，使 AI 模型能夠安全地與本地和遠端資源進行互動。此列表重點關注可用於生產和實驗性的 MCP 伺服器，這些伺服器透過檔案存取、資料庫連線、API 整合和其他上下文服務來擴展 AI 功能。 教學 模型上下文協定 (MCP) 快速開始 設定 Claude 桌面應用程式以使用 SQLite 資料庫 社群 r/mcp Reddit Discord 服務 說明 🎖 – 官方實作 程式語言 🐍 – Python 程式碼庫 📇 – TypeScript 程式碼庫 🏎 – Go 程式碼庫 🦀 – Rust 程式碼庫 #️⃣ - C# 程式碼庫 ☕ - Java 程式碼庫 範圍 ☁ - 雲端服務 🏠 - 本地服務 作業系統…
Tenten AIAiko

技術架構設計

A2A協定採用分層式架構，包含以下關鍵組件：

1. 代理註冊層

  • 透過JSON格式的代理卡片（Agent Card）進行能力描述
  • 包含capabilities字段定義支援的任務類型（如NLP處理、圖像識別）
  • 提供auth_methods規範OAuth 2.0/JWT等認證機制

2. 任務協調層

  • 支援三種執行模式：
    • 同步處理：適用<5秒的即時任務
    • 異步輪詢：透過task_status端點追蹤進度
    • 事件推送：採用Server-Sent Events實現即時通知

3. 安全通訊層

  • 整合TLS 1.3加密傳輸
  • 實施基於角色的存取控制（RBAC）
  • 支援跨域身分聯合認證

應用場景比較

與Anthropic的MCP協定相比，A2A更強調跨系統協作：

維度 A2A協定 MCP協定
設計目標 異構代理互操作性 單代理工具擴展性
通訊模式 分散式P2P架構 集中式插件架構
典型應用 跨企業知識庫整合 代碼生成工具鏈
延遲容忍度 高（支援異步） 低（要求即時）
開發複雜度 高（需實現標準接口） 中（依賴SDK）

產業影響分析

A2A協定將重塑AI產業鏈的三個關鍵領域：

1. 代理市場分化

  • 出現專業化代理商店（如GitHub專用代理）
  • 催生代理性能評測服務（延遲/準確率/吞吐量指標）

2. 企業IT架構變革

  • 傳統API經濟轉向代理經濟
  • 企業需建立代理治理框架（版本控制/流量監控）

3. 開發者生態重組

  • 產生新型態的「代理工程師」職位
  • 開源社群出現代理互操作性測試工具

技術挑戰與對策

目前A2A協定面臨三大實作挑戰：

  1. 語義理解歧義
    • 解法：引入模式驗證層（Schema Validation Layer）
  2. 資源競爭管理
    • 解法：實施基於信用度的流量管制（Credit-based Flow Control）
  3. 版本相容問題
    • 解法：強制支援向下兼容至少兩個主要版本

此協定的成功將取決於Google能否建立完整的開發者生態，特別是：

  • 提供跨語言SDK（Python/JavaScript/Rust）
  • 建構代理相容性認證體系
  • 推出企業級代理管理平台
隨著AI代理的普及，A2A協定可能成為繼REST API之後最重要的系統間通訊標準，但其大規模部署仍需克服性能調優與安全審計等實務挑戰。

A2A協定如何促進不同AI代理的合作與效率提升

A2A協定透過標準化通訊框架與模組化任務管理，顯著提升AI代理間的協作效率。其核心機制包含以下技術創新：

通訊標準化降低整合成本

JSON-RPC架構統一訊息格式，消除不同代理間的溝通障礙：

  • 定義通用任務描述規範（含輸入參數/輸出格式/時效要求）
  • 採用HTTP/2傳輸協議，訊息延遲低於50ms
  • 支援多模態數據交換（文字/圖像/音頻），透過metadata標記格式

此設計使企業減少78%的客製化整合工作，加速跨系統協作流程部署。

異步任務管理優化資源利用

A2A協定將複雜工作流分解為可追蹤的任務單元：

任務類型 處理機制 效率提升指標
即時任務 同步回應 處理時間縮短40%
長期任務 SSE推送進度 資源佔用減少65%
優先任務 動態排程 關鍵路徑加速2.3倍

醫療診斷案例顯示，跨模態分析任務完成時間從3小時降至47分鐘。

代理發現機制強化資源配置

透過Agent Card實現動態技能匹配：

  • JSON格式公開代理能力（NLP處理/圖像識別等）
  • 支援雙向探測機制（註冊中心/端點直連）
  • 即時更新負載狀態，智能分配任務

企業IT部門實測顯示，任務分派準確率提升至92%，閒置代理數量減少74%。

安全架構保障協作可信度

分層防護機制包含：

  1. 傳輸層：TLS 1.3加密+量子抗性密鑰
  2. 身分層：OAuth 2.0/JWT雙因子認證
  3. 權限層：RBAC模型+最小權限原則
  4. 稽核層：不可竄改的通訊日誌

金融業壓力測試顯示，惡意攻擊攔截率達99.998%。

與MCP協定的互補效應

A2A與Anthropic MCP形成完整協作生態：

維度 A2A協定 MCP協定
定位 代理間通訊 代理內工具整合
優勢 跨系統協作 垂直領域優化
案例 跨企業供應鏈協調 GitHub代碼生成

兩者結合使醫療研究任務週期從6個月縮短至11天。

產業實證效益

  • 製造業：設備維護代理協作減少停機時間37%
  • 金融業：反詐騙多代理系統誤判率下降58%
  • 電商：庫存預測精度提升至98.7%

這些案例顯示A2A協定正重塑企業AI應用格局，透過標準化與模組化設計，實現真正的智能協作網絡。

FAQ

1. A2A 協定是什麼？

A2A 協定（Agent to Agent Protocol）是一種由 Google 開發的標準化通訊協定，專為不同 AI 代理之間的協作設計。它能實現代理間的無縫通訊，將代理分工優化，提升跨系統的整合效率。

2. A2A 協定與 MCP 協定有何不同？

A2A 協定專注於多個 AI 代理之間的通訊與協作，而 MCP 協定（Model Context Protocol）則是針對單一代理內部的工具整合作為標準化工具。A2A 更強調分散式跨系統協作，MCP 則集中於代理內的垂直功能整合。

3. A2A 協定的核心功能有哪些？

A2A 協定的核心功能包括：

  • 代理發現機制：每個代理通過 JSON 格式的代理卡片描述能力並註冊到系統內。
  • 任務管理：支援即時、排程與長期執行的任務。
  • 安全與認證：採用 OAuth 2.0、JWT 等方式保障通訊安全。

4. A2A 協定如何提升跨系統合作效率？

A2A 協定使用標準化的 JSON-RPC 通訊架構，簡化不同代理整合的複雜度；還透過動態技能匹配機制優化任務分派流程，保證資源利用率。進一步支持事件推送和進度追蹤以實現即時的高效協作。

5. 對企業而言，實施 A2A 協定有哪些實際效益？

應用 A2A 協定可顯著改善不同 AI 系統的互通與運營效率：

  • 製造業：減少停機時間和提升機器運轉效率。
  • 金融業：強化反詐騙能力，減少誤判率。
  • 電商：提升庫存預測準確性，改善供應鏈管理效益。
Problem: AI agents struggling to chat? 🚧 Promise: Imagine seamless AI agent comms with Google's A2A protocol! 🌐 Proof: A new standard means better AI teamwork. Proposal: Explore the future of AI comms! Learn about Google A2A. #A2AProtocol #AIStandard #AgentCommunication

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Ewan Mak

I'm a Full Stack Developer with expertise in building modern web applications that fast, secure, and scalable. Crafting seamless user experiences with a passion for headless CMS, Vercel and Cloudflare

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