Google 又出招！一文看懂 A2A 協議：AI 智能體告別「雞同鴨講」的關鍵一步？

AI Agent 正夯，但彼此溝通不良、系統各自為政是最大痛點。Google 在 Cloud Next ‘24 大會上開源的 Agent2Agent (A2A) 協議，能否成為解方？這篇帶你深入了解 A2A 是什麼、為何重要、如何運作，以及它將如何塑造 AI 協作的未來。
作者： JHLAI |

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前言

最近 AI 圈什麼最火？「智能體」(Agent) 絕對榜上有名。從自動寫報告、管理行程到處理客服，各種聰明能幹的 Agent 如雨後春筍般冒出來，讓人對 AI 的未來充滿想像。

但不知道你有沒有發現一個有點尷尬的問題？

這些 Agent 雖然個個身懷絕技，卻好像都活在自己的「平行時空」裡。你讓負責銷售分析的 Agent 跑個數據，它可能完全不知道怎麼跟隔壁管理庫存的 Agent 打聲招呼，確認一下實際貨量。每個 Agent、每個系統都像一座孤島，資訊流動困難，協同作業更是窒礙難行。

這就像你組建了一個夢幻團隊，裡面有各領域的頂尖專家，結果發現他們來自不同國家，語言不通、做事風格迥異，開個會都像「雞同鴨講」。再好的個人能力，也難以發揮 1+1 > 2 的團隊綜效。

這個「智能體孤島」和「系統壁壘」的問題，正是目前 AI Agent 發展面臨的一大瓶頸。

就在大家苦惱之際，Google 似乎打算扮演那個「破局者」。在不久前的 Google Cloud Next ‘24 大會上，他們正式開源了 Agent2Agent Protocol (A2A)——第一個旨在標準化智能體之間互動的開放協議。

想深入研究的技術控，可以直接看這裡：https://github.com/google/A2A

消息一出，立刻在 AI 領域引起廣泛關注。A2A 究竟是什麼？它想解決的核心問題是什麼？它又將如何運作？今天，就讓我們一起來深入拆解這個可能改變 AI 協作遊戲規則的 A2A 協議。

到底什麼是 A2A？AI 世界的「通用語」＋「USB 接口」

想像一下，現在的 AI Agent 生態，就像一個還沒有統一標準的規定。來自 Salesforce 的 Agent、來自 SAP 的 Agent、來自 Workday 的 Agent，還有來自無數新創公司的 Agent，大家都在展示自己的能力，但彼此溝通卻很費勁。

大家用的「語言」（數據格式、API 規範）不同，互動的「禮儀」（協作流程、安全機制）也各異。想讓它們順暢合作，完成一個跨系統的任務，簡直難上加難。

A2A 協議，就是 Google 聯合眾多業界夥伴，想要為這個，制定的一套「遊戲規則」。

你可以把它理解成兩個關鍵部分：

  1. 一套「AI 通用語」： 就像我們現實世界中的「普通話」或「英語」，A2A 提供了一套標準化的溝通語言和訊息格式，讓不同背景的 Agent 能夠互相理解對方的意圖和資訊。
  2. 一套「標準互動介面」： 就像電腦上的 USB 接口一樣，無論你的隨身碟、滑鼠是什麼品牌，只要符合 USB 標準，就能插上電腦使用。A2A 定義了 Agent 之間如何安全地建立連接、交換能力資訊、管理任務流程的標準方式。

所以，A2A 的核心目標非常明確：

建立一個開放、標準化的協議，讓來自不同開發者、不同平台、基於不同底層技術的 AI Agent，都能夠無縫、安全地進行發現、溝通與協作。

最終目的？打破系統孤島，讓 Agent 不再是單打獨鬥的個體，而是能夠組成一個高效協作的網絡，共同完成更複雜、更有價值的任務。

為何是現在？為何由 Google 推動？A2A 出現的時機與背景

你可能會問，為什麼是現在需要 A2A 這樣的協議？又為什麼是由 Google 來扮演這個推動者的角色？

時機到了：Agent 技術發展的必然需求

  • Agent 能力的提升： 近年來，大型語言模型 (LLM) 的飛速發展，讓 AI Agent 的理解、推理和執行能力大幅提升，具備了處理更複雜任務的潛力。
  • 應用場景的擴展： 從個人助理到企業自動化，Agent 的應用場景越來越廣泛，跨系統、跨應用協作的需求日益迫切。
  • 「碎片化」的痛點浮現： 正因為參與者眾多、技術路徑各異，導致 Agent 生態呈現「碎片化」狀態。缺乏統一標準，嚴重阻礙了 Agent 潛力的完全釋放。就好比大家都在修路，但軌距不同，火車跑不起來。

Google 的戰略佈局：搶佔下一代 AI 生態制高點

  • 歷史的借鑒 (Android 經驗)： Google 在推動 Android 統一行動作業系統生態方面有著成功的經驗。這次推出 A2A，同樣展現了其試圖透過建立開放標準來主導新興技術生態的雄心。先制定規則，再吸引玩家。
  • 完善自身 Agent 生態： 除了 A2A，Google 同步推出了 Agent 開發套件 (ADK)、測試工具 (Agent Engine) 和 Agent 市集 (Agent Marketplace)，形成了一套組合拳，意圖打造從開發、測試、部署到協作的完整 Agent 生態閉環。
  • 聯盟的力量： Google 深知標準的建立非一家之力可及。一開始就拉攏了 Salesforce、SAP、Workday、Atlassian、MongoDB 等橫跨 CRM、ERP、HR、協作、數據庫等領域的巨頭，以及埃森哲、德勤、麥肯錫等頂級顧問公司。這個強大的「初始朋友圈」，為 A2A 的推廣和落地奠定了堅實基礎。

可以說，A2A 的推出，既是 Agent 技術發展到一定階段的內在需求，也是 Google 佈局未來 AI 戰略的關鍵一步棋。

A2A 是怎麼運作的？拆解 Agent 間的「合作流程」

了解了 A2A 的「為什麼」，接下來我們深入看看它的「怎麼做」。A2A 是如何讓原本「雞同鴨講」的 Agent 實現有效溝通與協作的呢？

我們可以把 Agent 之間的互動，想像成一次專案合作。主要有兩方角色：

  • 客戶端 Agent (Client Agent)： 像是「專案發起人」或「需求方」，它需要其他 Agent 的幫助來完成某個目標。
  • 遠端 Agent (Remote Agent)： 像是「專家顧問」或「執行方」，它擁有特定的能力或資訊，可以響應客戶端 Agent 的請求。

A2A 協議在這兩者之間，定義了一套標準化的「合作流程與溝通機制」，主要包含以下幾個關鍵環節：

1. 能力發現 (Capability Discovery)：找到對的「人」

  • 機制： 每個 Agent 都可以發布一張「Agent 卡 (Agent Card)」。這就像是 Agent 的「公開履歷」，用標準化的格式 (JSON) 描述了自己「我是誰？」、「我擅長做什麼？」(例如：分析銷售數據、預訂機票、處理發票)、「如何聯繫我？」(API 端點)、「需要什麼樣的授權？」等等。
  • 作用： 客戶端 Agent 在需要幫助時，可以像逛「人才市場」一樣，去發現和查找這些 Agent Card，從而找到最適合執行特定任務的遠端 Agent。解決了「找誰幫忙」的問題。

2. 任務管理 (Task Management)：明確「做什麼」與「進度如何」

  • 核心： 所有的協作都圍繞著「任務 (Task)」來進行。客戶端 Agent 會創建一個任務，並將其分配給選定的遠端 Agent。
  • 標準化： A2A 定義了任務的標準結構，包含任務描述、輸入參數、狀態 (如：待處理、進行中、成功、失敗、等待輸入等)、預期輸出等。
  • 生命週期追蹤： 對於需要較長時間執行的任務 (例如：跑一個複雜的數據分析模型)，A2A 允許 Agent 之間持續同步任務狀態，讓客戶端 Agent 隨時了解進度。
  • 成果交付： 任務完成後，遠端 Agent 會產生一個或多個「工件 (Artifact)」，這就是任務的交付成果 (可能是文字報告、數據圖表、JSON 數據、甚至圖片或影片)。A2A 也規範了如何描述和傳遞這些工件。
  • 作用： 這就像一套標準的「專案管理流程」，確保了任務目標清晰、過程可追蹤、結果有標準。

3. 協作 (Collaboration)：靈活的「溝通管道」

  • 機制： 除了結構化的任務管理，A2A 還支援 Agent 之間進行更靈活、類似即時通訊的訊息交換。
  • 內容： 這些訊息可以包含：
    • 上下文補充： 「接著我們上次討論的那個客戶…」
    • 請求澄清： 「你指的『近期』是多久？」
    • 提供回饋： 「這個初步結果看起來不錯。」
    • 傳遞中間產物： 「這是分析到一半的數據，你看一下有沒有問題。」
    • 請求人類介入： 「這個決策需要使用者確認。」
  • 作用： 這為 Agent 提供了處理非完全結構化、需要多輪互動才能解決的問題的能力，讓協作更接近真實團隊的溝通方式。就像專案團隊除了走正式流程，還會在 Slack 或 Teams 裡隨時溝通討論。

4. 使用者體驗協商 (User Experience Negotiation)：確保結果「看得懂、用得上」

  • 挑戰： 同一個任務結果 (工件)，可能需要在不同的地方展示給使用者看 (例如：手機 App、網頁儀表板、聊天機器人介面)。不同的客戶端應用或設備，能呈現的內容格式和互動能力是不同的。
  • 機制： A2A 允許客戶端 Agent 在發起任務或溝通時，告知遠端 Agent 自己（或最終使用者）的「顯示能力」和「偏好」。例如：
    • 「我只能顯示純文字和簡單圖片。」
    • 「我可以渲染複雜的 HTML 和互動式圖表 (iframe)。」
    • 「使用者偏好收到簡短摘要，而不是完整報告。」
    • 「我支援播放影片和接收網頁表單提交。」
  • 作用： 遠端 Agent 在生成結果 (工件) 時，可以根據這些資訊進行「量身訂做」，選擇最適合的格式 (例如，是給一張靜態圖片，還是一個互動圖表？是給完整數據，還是一個摘要？)。這確保了最終使用者無論在哪個介面上，都能獲得最佳的、可用的體驗。

透過這四大核心機制，A2A 建立了一套相對完善的框架，讓不同 Agent 能夠有效地找到彼此、分配和管理任務、進行靈活溝通，並最終交付出符合使用者需求的結果。

A2A 實戰演練：看AI客服如何應對線上購物流程如何化繁為簡！

理論聽起來不錯，但實際用起來會是什麼樣子？讓我們想像一個常見的線上購物場景，看看 A2A 如何讓流程更順暢。

傳統方式 (多系統卡關，資訊不同步)：

  1. 顧客在網站下單。訂單系統 A 記錄了訂單。
  2. 客服人員（或後台系統）需手動（或批次）檢查庫存系統 B，確認商品是否有貨。
  3. 確認有貨後，等待金流系統 C 的付款成功訊息（可能需要人工對帳）。
  4. 付款成功後，人工（或透過排程）將訂單資訊匯出，再匯入倉儲系統 D 安排揀貨、包裝。
  5. 倉儲完成後，將出貨資訊整理好，再手動（或透過特定介面）傳遞給物流系統 E 安排配送。
  6. 顧客來電詢問進度時，客服需要登入不同系統拼湊資訊，耗時且容易出錯。
    • 痛點：人工介入多、系統間資訊傳遞慢且易斷裂、效率低、顧客體驗不佳。

啟用 A2A 協作 (Agent 自動串接，流暢無礙)：

  1. 顧客下單： 顧客在網站下單。網站背後的「訂單處理 Agent」(客戶端 Agent) 接收到請求，立即啟動處理流程。
  2. Agent 自動協作 (透過 A2A)：
    • 能力發現 & 任務管理： 訂單 Agent 知道需要確認庫存、處理付款和安排出貨。它透過 A2A 協議，即時發現並聯繫了公司內部的「庫存 Agent」、「支付 Agent」和「倉儲物流 Agent」(這些都是遠端 Agent)。
    • 它向「庫存 Agent」發送任務 (Task)：「查詢商品 SKU-123 是否有庫存 > 1」。庫存 Agent 迅速查詢後透過 A2A 回覆：「有庫存 5 件」。
    • 訂單 Agent 接著向「支付 Agent」發送任務：「處理訂單 #456 金額 $1000 的信用卡付款」。支付 Agent 處理完畢後，透過 A2A 回覆：「付款成功」。
    • 訂單 Agent 再向「倉儲物流 Agent」發送任務：「請為訂單 #456 出貨商品 SKU-123，收件人地址是…」。
  3. 狀態更新與通知：
    • 協作 (Collaboration)： 倉儲物流 Agent 在揀貨、出貨後，會主動透過 A2A 將最新的狀態更新（例如「已出貨」）和物流追蹤碼（作為工件 Artifact）即時回傳給訂單 Agent。
    • 使用者體驗協商 (UX Negotiation)： 訂單 Agent 收到「已出貨」狀態後，根據顧客設定的通知偏好（例如透過 Email 或 App 推播），自動發送包含物流追蹤碼的通知。顧客也可以隨時透過聊天機器人或 App 向「訂單查詢 Agent」詢問進度，該 Agent 能透過 A2A 即時從其他相關 Agent 獲取並整合最新狀態，提供一致且準確的回覆。

看出差別了嗎？

有了 A2A，整個訂單處理流程就像一條自動化的流水線。從下單、確認庫存、付款、倉儲到物流安排、狀態通知，都由不同的專職 Agent 在背後透過標準的 A2A 協議，即時、自動、順暢地串接完成。大大減少了人工錯誤、系統間的等待時間和資訊落差，顯著提升了營運效率和顧客滿意度。

A2A vs. MCP：不是取代，而是分工合作的好夥伴

談到 Agent 的溝通標準，就不能不提另一個備受關注的協議——MCP (Model Context Protocol)，主要由 Anthropic 等公司倡導。MCP 更側重於讓大型模型或 Agent 能夠標準化地呼叫和使用外部工具 (Tools) 或 API。

那麼，A2A 和 MCP 是什麼關係？是競爭對手嗎？

答案是：它們是互補的，解決不同層面的問題，更像是分工合作的好夥伴。

  • MCP：專注於「Agent 如何使用工具」。

    • 場景： Agent 需要查天氣、算匯率、讀取資料庫、執行一段程式碼… 這些「工具」通常有明確的輸入和輸出。
    • 角色： 像是為 Agent 提供了一個標準化的「工具箱使用手冊」和「萬能接口」，讓 Agent 可以可靠地調用各種外部能力。
    • 好比： 你教機器人如何精確地使用螺絲刀、扳手、電鑽。

  • A2A：專注於「Agent 如何與其他 Agent 協作」。

    • 場景： Agent 需要分配任務給另一個 Agent、進行多輪討論以釐清需求、共享非結構化資訊、協調複雜的工作流程…
    • 角色： 像是為 Agent 團隊提供了一套「團隊協作規範」和「高效溝通平台」，讓它們能夠像人類團隊一樣合作。
    • 好比： 你教一群機器人如何開會、分配工作、互相配合、匯報進度。

一個強大的 Agent 應用，很可能兩者都需要：

  • 它需要 MCP 來連接和控制各種外部 API 和工具。
  • 它需要 A2A 來與其他 Agent（可能是來自不同系統、不同供應商的）進行溝通和協作。

就像一個厲害的工匠，既要會熟練使用各種工具 (MCP)，也要懂得如何與其他工匠或客戶有效溝通協作 (A2A)。

未來的想像：A2A 將開啟怎樣的智能協作新紀元？

A2A 的出現，為我們描繪了一個令人興奮的未來圖景：

  • 無縫的個人體驗： 你的個人助理 Agent 可以輕鬆調用工作 Agent 處理公司事務，同時連接購物 Agent 幫你下單，再協調日曆 Agent 安排送貨時間，一切都在背後自動完成。
  • 超級自動化的企業流程： 企業內部的銷售、行銷、客服、供應鏈、財務等各個系統的 Agent，能夠像一個高度協同的神經網絡一樣運作，即時共享數據、洞察，自動觸發流程，甚至主動預警風險。
  • 創新的跨界應用： 不同公司、不同行業的 Agent 也能夠在安全、標準化的框架下進行合作，催生出我們現在難以想像的創新服務和商業模式。

當然，羅馬不是一天造成的。A2A 目前還處於早期階段 (草案規範)，雖然有眾多巨頭加持，但要真正成為被廣泛採用的行業標準，還需要時間、需要社群的共同建設和持續完善。標準的落地、工具鏈的成熟、開發者的普及、安全性的考驗，都是未來需要克服的挑戰。

結語：擁抱連結，迎接協作智能的時代

Google A2A 協議的開源，不僅僅是一個技術事件，它更像是一個重要的信號：AI 的未來，在於連結與協作。

單個 Agent 的能力再強，也難以應對真實世界的複雜性。只有當無數的 Agent 能夠像一個有機整體一樣，互相溝通、協調、合作，才能真正釋放出 AI 的巨大潛力，從「單點智能」走向「群體智能」、「協作智能」。

對於我們來說，無論是技術開發者、企業決策者，還是對 AI 充滿好奇的普通使用者，都應該開始關注和理解 A2A 這類旨在促進「連結」的標準：

  • 開發者： 開始學習 A2A 規範，關注相關框架和工具的發展，思考如何讓你的 Agent 融入這個協作網絡。
  • 企業： 思考如何利用 Agent 協作來打破內部系統壁壘，優化業務流程，提升營運效率和創新能力。
  • 所有人： 保持開放的心態，理解互聯互通是技術發展的大勢所趨，並思考在一個更智能、更自動化的未來，我們如何與 AI 更好地協同工作。

A2A 的道路才剛剛開始，但它所指向的那個 Agent 互聯互通、協作共生的未來，無疑值得我們期待和探索。

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