作者 | Nirdiamant
編輯 | 云昭
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
MCP，市面上已經有不少干貨解讀了，但作為經常被拿來對比的 A2A，內容卻很少，今天為大家詳細解讀下 A2A 的架構。
想象你走進一個繁忙的辦公室，才華橫溢的專家們正在處理各類復雜項目。一個角落里，研究分析師在挖掘數據；旁邊，設計專家在繪制視覺方案；另一邊，物流協調員在安排貨運。當這些專家需要協作時，他們只需相互交談——共享信息、提出問題、整合才能，解決那些單靠個人無法完成的任務。
但如果每位專家都被封閉在一個隔音室里，雖然仍能出色完成自己的工作，卻無法與他人溝通，那么整個辦公室的集體效能就會瞬間崩塌。
這正是當前 AI 智能體所面臨的挑戰。盡管單個 AI 系統在某些專門任務上越來越強，但它們之間往往無法高效協作。這正是 Agent-to-Agent（A2A）框架的用武之地——它是一種讓 AI 系統像團隊一樣協同工作的通信機制。
為什么 AI 智能體需要“對話”
如今的 AI 世界就像一個個“專才孤島”：有的智能體擅長日程安排，有的精通數據分析，還有的擅長寫作創意。但即使這些專長組合在一起能解決更復雜的問題，它們通常仍是各自為戰。
想象一個看似簡單的請求：“幫我規劃下個月去芝加哥的商務行程。”這個任務其實需要多個方面的專長：
- 日程管理：找出可用時間
- 旅行知識：預訂合適的航班和酒店
- 預算控制：做出性價比高的選擇
- 地理智能：高效安排會議地點和時間
我們當然可以構建一個超級系統，統籌所有這些功能 —— 一個全能的“超級智能體”。但這樣做有兩個大問題：
- 開發復雜：每加入一個新功能，就必須集成到核心系統中，可能會破壞現有功能。
- 重復造輪子：市面上已有成熟的航班預訂、日歷管理等服務，沒必要每家公司都重造一遍。
A2A 的解決方案是：讓你專注于構建你最擅長的智能體，其它功能通過連接其他專家智能體來實現。這種模塊化方式，讓多個專才智能體能協作解決更復雜的問題，而不必每個團隊從零開始做一遍。
如果缺乏通信機制，每個專長系統就只能處理問題的一小部分，用戶就得在它們之間手動協調，變成“人肉調度中心”。
為 AI 建立通用語言
A2A 提供了一個通用語言，讓不同背景、由不同團隊開發的 AI 智能體可以相互交流。就像在國際公司中統一使用英語或普通話那樣，一旦建立通用語言，協作就成為可能。
A2A 不僅定義了信息如何交換，還定義了任務如何在時間維度上被協調：
- 介紹協議：智能體可通過“Agent Card”（類似數字簡歷）互相發現和了解彼此的能力。
- 任務管理：智能體可以分配任務并跟蹤進度。例如，日歷智能體可以向旅行智能體正式發出請求，并監控任務狀態。
- 豐富通信格式：不僅限于文字，還支持圖片、結構化數據、文件等協作必需的格式。
- 澄清機制：如果任務信息不明確，智能體可暫停任務并請求澄清，就像人類同事會補充提問一樣。
A2A 如何運作：幕后協同一覽
假設你對你的 AI 助理說：“幫我策劃下周末女兒的生日派對。”
在你看不到的幕后，主助理（比如叫 Alex）會識別這個請求涉及多個領域，并利用 A2A 這樣協作：
- 發現專家智能體：Alex 會在其 Agent Card 目錄中查找擅長活動策劃、餐飲建議和邀請函設計的智能體。技術上，它會請求這些智能體的 Agent Card（一般是托管在像 https://agent-domain/.well-known/agent.json 的 JSON 文件），里面列出能力、通信端點和認證信息。
- 創建任務并發送請求：
- 向活動策劃智能體發出請求：“為8歲女孩的生日派對（下周六下午）推薦場地和活動方案。”
- 向餐飲顧問請求：“為12位孩子和6位成人提供蛋糕與食物方案。”
- 向設計智能體發出任務：“設計兒童生日派對邀請函模板。”
- 任務狀態管理：
- 每個任務都有唯一ID，狀態從“已提交 → 處理中 → 完成/失敗/待補充信息”。
- 若活動策劃智能體回復：“你的預算是多少？”（狀態改為 input-required），Alex 會基于用戶資料或提問用戶，然后更新任務狀態。
- 餐飲顧問返回結構化菜單、價格和飲食偏好數據（DataPart），Alex 可將其轉為用戶界面展示。
- 設計智能體制作邀請函圖片文件，并作為 FilePart 封裝成 Artifact（工件），標記任務完成。
- 實時進度流：長時間任務可以通過 SSE（Server-Sent Events）實時更新進度。
- 認證機制：智能體之間使用 OAuth、API Key 等企業級協議進行認證。
最終你只與 Alex 對話，完全無需操心背后調度了多少個 AI，整個過程協調流暢，結果自然一致，這就是 A2A 的魅力。
A2A 在 AI 生態中的定位
A2A 并不是孤立存在的，它是更廣泛 AI 互操作趨勢的一部分。另一個重要協議是 MCP（Model Context Protocol），專注于讓單個智能體更好地使用工具和上下文。
可以這樣理解：
- A2A：像是讓同事之間能順暢溝通的協作協議。
- MCP：像是為每位員工配備他們需要的工具和信息。
它們并不沖突，而是互補。一個智能體可以通過 MCP 獲取執行任務的工具和上下文，然后通過 A2A 與其他智能體協同完成多步驟任務。
這代表了 AI 設計理念的轉變 —— 從“萬能型孤島”模型走向“專才網絡協作”，就像人類社會演化出分工與協作一樣。
A2A 的技術架構
在這些通俗比喻背后，A2A 實際上實現了一整套技術機制，使智能體協作成為可能：
- 客戶端-服務器模型：任意 A2A 交互中，一個智能體是客戶端（發起方），另一個是服務器（響應方）。角色可以視上下文切換。
- Agent Card（能力卡片）：JSON 格式的能力清單，通常托管在標準路徑（如 /.well-known/agent.json），包含：
- 智能體能力與支持操作
- 通信端點 URL
- 認證方式要求
- 支持的消息與內容類型
- 任務狀態管理（Task Lifecycle）：
- 每個任務都有唯一 ID
- 生命周期包括：submitted、working、input-required、completed、failed、canceled
- 還包含時間戳、任務歸屬等元信息
- 消息結構（Message Structure）：
- TextPart：普通文字或富文本內容
- DataPart：結構化數據（如 JSON）
- FilePart：二進制或文件引用
- 每條消息由若干部分（Part）組成：
- 每部分都有 MIME 類型說明其內容格式
- 傳輸協議：
- 通常使用 HTTP/HTTPS
- 標準 REST 接口用于任務創建與更新
- Server-Sent Events (SSE) 用于任務實時進度推送
- 可選 Webhook 支持異步通知
- 安全機制：
- OAuth 2.0 流程
- API 密鑰
- JWT 令牌
- 訪問控制權限
這一架構足以支撐從簡單問答到長時間運行的復雜協作流程。
圖片
總結：集體智慧大于個體能力之和
A2A 的真正力量，在于我們不再局限于單個 AI 的功能，而是構建一個“專才協作網絡”。正如人類社會因分工和協作而快速進步，AI 也將在智能體間協作的基礎上實現質的飛躍。
A2A 帶來以下優勢：
- 模塊化進化：只需替換某個智能體，無需重構整個系統
- 漸進式自動化：原本需要人工協調的任務，可由智能體自動完成
- 專精能力釋放：不再追求“全能但平庸”的 AI，而是打造各領域最強智能體
未來的 AI，不是一個無所不能的超級智能，而是一群高效協作的專業智能體。A2A 正是實現這種協作的通信基礎設施，助力 AI 真正進入處理現實世界復雜任務的新時代。
展望未來
隨著 A2A 等框架推動 AI 智能體協作能力不斷提升，我們將從“控制工具”走向“委托任務”。用戶體驗將越來越簡單，而 AI 的能力卻愈發強大 —— 這是成熟技術的標志。
就像一群圍坐會議桌前的同事集思廣益，AI 智能體通過 A2A 協議，可以融合各自的專業視角，提出任何單一智能體都無法實現的解決方案。
這，正是 A2A 的承諾 —— 不只是更聰明的個體 AI，而是更聰明的協作。
參考鏈接：https://medium.com/@nirdiamant21/googles-agent2agent-a2a-explained-751340c78e99
