Agent2Agent（A2A）协议是 Google 主导的开放标准，旨在让不同 AI 智能体（Agent）跨平台、跨厂商安全高效协作，推动 AI 多智能体生态的互操作和创新。

一、A2A 协议的核心目标与背景

• 提出背景：AI 智能体应用爆发，开发者和企业面临“多智能体协作难、集成复杂、生态割裂”等问题。
• 核心目标：通过标准化通信接口，让不同厂商、不同框架（如 LangChain、CrewAI、LlamaIndex 等）构建的 Agent 可以像 HTTP 协议下的网站一样互联互通。
• 与 MCP 的关系：A2A 专注于智能体间协作，MCP（Model Context Protocol）专注于 AI 与外部工具/数据源的对接，两者互补。

二、A2A 协议的核心能力

1. 任务驱动通信（Task-based Communication）
   • 智能体之间的每次交互都被建模为“任务”，有明确的起止和状态，便于追踪和管理。
2. 自动发现与能力声明（Agent Discovery & Skills）
   • 每个 Agent 需在标准路径（如 /.well-known/agent.json）公开自己的“AgentCard”，声明自身能力、接口、认证方式等，便于其他 Agent 自动发现和调用。
3. 异步与流式通信（Async & Streaming）
   • 支持长时间运行任务和实时进度推送。通过 Server-Sent Events（SSE）等机制，Agent 可实时推送任务进展、分阶段结果。
4. 多模态消息与结构化数据（Multi-modal Messaging & Structured Forms）
   • 支持文本、结构化数据、文件等多种内容类型，便于复杂任务和多样化场景下的智能体协作。
5. 安全与企业级特性（Security & Enterprise-Ready）
   • 内置认证、访问控制、数据加密、权限管理等机制，适合企业级应用和跨组织协作。

三、A2A 协议的典型架构与工作流程

1. 典型架构

• 用户界面层：发起请求
• Agent 层：主控 Agent 协调多个子 Agent
• 协议层：A2A 协议实现 Agent 间通信
• 外部数据层：通过 MCP 等协议访问外部 API/工具

2. 工作流程举例

1. 主控 Agent 通过 A2A 协议发现并调用其他 Agent（如航班查询 Agent、酒店预订 Agent）。
2. 每个 Agent 通过标准化的任务接口（如 tasks/send、tasks/sendSubscribe）接收任务、返回进度和结果。
3. 任务状态（如 submitted、working、completed）和中间结果可实时推送，支持复杂多阶段协作。

四、A2A 与 MCP 的关系与区别

• MCP：让 AI 模型与外部工具/数据源对接更简单，解决“工具接入碎片化”问题。
• A2A：让不同 Agent 之间可以直接协作，解决“多智能体协作割裂”问题。
• 互补性：一个复杂 AI 应用中，Agent 间通过 A2A 协作，Agent 自身再通过 MCP 调用外部工具/数据。

五、A2A 协议的安全性与企业应用

• 支持企业级认证、访问控制、数据加密等，适合企业和跨组织的多智能体协作场景。
• 相比 MCP，A2A 在安全性和权限管理上更为成熟。

六、A2A 协议的生态与未来

• 开放性：A2A 是开放标准，吸引了 Google、Atlassian、Salesforce、SAP、MongoDB 等众多科技公司参与。
• 生态构建：开发者可基于 A2A 协议开发、集成多种 Agent，推动 AI 多智能体生态繁荣。
• 未来展望：A2A 有望成为 AI Agent 协作的事实标准，推动 AI 应用从“单体智能”走向“群体智能”。