dev{tools}: A2A – kolejny protokół AI tym razem od Google

w dniu

 W świecie, w którym agentowe podejście do architektury systemów opartych na sztucznej inteligencji zyskuje na popularności, Google zaprezentował zupełnie nowy standard komunikacyjny — A2A, czyli Agent-to-Agent Protocol.



To otwarty protokół, który ma szansę stać się tym dla agentów AI, czym HTTP był dla internetu.

Czym jest A2A?

A2A (Agent-to-Agent Protocol) to propozycja Google dotycząca standaryzacji komunikacji pomiędzy inteligentnymi agentami.

Celem A2A jest:

  • umożliwienie współpracy wielu agentów w sposób bezpieczny, spójny i rozszerzalny,

  • standaryzacja mechanizmu wymiany wiadomości,

  • ułatwienie modułowej architektury agentowej, niezależnie od implementacji poszczególnych agentów.

Strona projektu: google.github.io/A2A

Dlaczego A2A?

Wraz z rosnącym zainteresowaniem architekturami typu AI agent + tool + memory, zaczęły się pojawiać problemy związane z:

  • chaotyczną komunikacją między komponentami,

  • brakiem formalnego protokołu wymiany danych,

  • trudnościami w skalowaniu, testowaniu i monitorowaniu współpracy agentów.

A2A ma na celu rozwiązanie tych problemów i umożliwienie łatwego tworzenia rozproszonych, specjalizowanych agentów, które potrafią ze sobą rozmawiać w zunifikowany sposób.

Kluczowe założenia A2A

  • Standard JSON jako format wiadomości,

  • Role i tożsamości agentów są jawnie zdefiniowane (każdy agent posiada id, capabilities i persona),

  • Struktura wiadomości z message_type, sender, receiver, content i metadata,

  • Protokół konwersacji — A2A pozwala agentom prowadzić konwersacje stanu, a nie tylko wymieniać zapytania,

  • Bezpieczeństwo i prywatność — uwzględniono możliwość uwierzytelniania, podpisów i kontroli dostępu.

Przykładowy format wiadomości


{
  "message_type": "task_request",
  "sender": {
    "id": "agent-calendar",
    "persona": "Calendar Assistant"
  },
  "receiver": {
    "id": "agent-email",
    "persona": "Email Agent"
  },
  "content": {
    "task": "Send meeting invite",
    "time": "2025-06-10T14:00:00Z"
  },
  "metadata": {
    "conversation_id": "abc123",
    "timestamp": "2025-06-01T12:00:00Z"
  }
}

Wspierane typy wiadomości A2A

A2A wyróżnia różne typy komunikatów, m.in.:

  • task_request – prośba o wykonanie zadania,

  • task_response – odpowiedź (np. sukces, błąd, dane),

  • event_notification – informacja o zmianie stanu lub zdarzeniu,

  • feedback, query, handoff, intent, memory, plan – typy konwersacyjne wspierające złożone interakcje.

Kiedy warto sięgnąć po A2A?

A2A przydaje się wszędzie tam, gdzie masz:

  • wiele agentów AI pełniących różne funkcje (planowanie, wyszukiwanie, analizowanie, podejmowanie decyzji),

  • potrzebę modularności i skalowalności – agentów można łatwo zastępować lub rozwijać,

  • interfejsy API LLM (np. OpenAI, Gemini, Claude), z których chcesz zbudować większą strukturę agentową,

  • świadomość kontekstu – dzięki metadanym każdy agent rozumie, do czego odnosi się wiadomość.

Przykład zastosowania – Agent Meeting Planner

Wyobraźmy sobie agenta planującego spotkania, który:

  1. prosi innego agenta o przeszukanie kalendarza (task_request),

  2. przekazuje dane do trzeciego agenta odpowiedzialnego za generowanie e-maila (handoff),

  3. zbiera potwierdzenia (feedback) i odsyła status do użytkownika.

Dzięki A2A wszystko odbywa się w ramach jednego spójnego protokołu – bez potrzeby wymyślania własnych formatów komunikacji.

Narzędzia i przyszłość

Na stronie A2A GitHub znajdziesz:

  • specyfikację JSON Schema,

  • gotowe przykłady konwersacji,

  • parsery i adaptery w Pythonie,

  • wsparcie dla popularnych agent frameworks (LangChain, ReAct, AutoGen).

A2A może stać się HTTP dla agentów AI – fundamentem interoperacyjności w świecie agentowych systemów rozproszonych.

MCP vs. A2A – dwa protokoły, różne cele

Choć MCP i A2A wywodzą się ze świata interakcji z modelami językowymi i agentami, służą zupełnie różnym celom. W rzeczywistości wzajemnie się uzupełniają, a nie konkurują.

🧠 MCP – Model Context Protocol

  • 🎯 Cel: przekazanie uporządkowanego kontekstu do modelu językowego (LLM).

  • 📦 Zakres: obejmuje prompt, dane wejściowe, reguły działania – wszystkie ujęte w strukturze JSON.

  • 💬 Użycie: komunikacja pomiędzy aplikacją a LLM, np. w celu wykonania zadania generatywnego.

  • 🧩 Modularność: struktura może być rozbudowywana o dodatkowe metadane.

  • 🔄 Interoperacyjność: jeden format może działać z różnymi modelami LLM (OpenAI, Claude, Mistral itp.).

A2A – Agent-to-Agent Protocol

  • 🎯 Cel: umożliwienie komunikacji między niezależnymi agentami AI.

  • 🔄 Zakres: transmisja wiadomości typu task_request, task_response, notification itp.

  • 🗣️ Użycie: koordynacja i delegowanie zadań między agentami (np. jeden planuje, drugi wykonuje).

  • 🌐 Infrastruktura: wymaga serwera A2A do pośrednictwa i routowania wiadomości.

  • 🔌 Integracja: agenci mogą używać MCP jako jednego ze sposobów interakcji z LLM.

Podsumowanie

  • MCP to język opisu kontekstu dla modeli językowych.

  • A2A to protokół konwersacji między autonomicznymi agentami.

  • Można je stosować razem: agent komunikuje się z innym agentem za pomocą A2A, a z LLM – za pomocą MCP.



A2A to przełomowy krok w kierunku standaryzacji komunikacji między inteligentnymi agentami.

Dzięki strukturze wiadomości, jawnej identyfikacji nadawców i odbiorców oraz obsłudze konwersacji, A2A ułatwia tworzenie złożonych, skalowalnych i współpracujących środowisk AI.

Jeśli tworzysz własne agentowe rozwiązania — warto się z nim zapoznać już teraz.

Komentarze

Prześlij komentarz