-
-
• AI 智能体能力狂飙，但“各自为战”阻碍发展。谷歌联合超 50 家巨头发布 Agent2Agent (A2A) 开放协议，旨在打通智能体互操作性，实现跨平台、跨厂商的无缝通信、发现与协作。 -
• A2A 基于 HTTP/JSON-RPC 等标准，定义 Agent Card、Task Object 等机制，支持长时、多模态任务，强调安全。 -
• 它定位为补充主打“智能体-工具”交互的 MCP 协议，共同构建技术栈。招聘等实例展示其潜力。 -
• A2A 预示着多智能体系统（MAS）兴起、AI 从“全能”转向“专家协作”、企业 AI 应用深化三大趋势。 -
• 但 A2A 也面临“重复造轮”、提示注入安全软肋、标准主导权与“开放”真实性等尖锐质疑。未来是协作共赢还是标准碎片化，仍存变数。A2A 已开源。
AI 智能体正以前所未有的速度进化，它们能写代码、做分析、管日程，能力日新月异。但繁荣之下，一个痛点日益凸显：这些聪明的“个体”，大多活在自己的小世界里，无法像人类团队一样高效协作。智能体间的“沟通壁垒”，已成为制约 AI 发挥更大价值的“巴别塔”。
为打破僵局，谷歌携手全球超 50 家科技巨头与顶级咨询公司，高调推出了 Agent2Agent (A2A) 开放协议。这枚“重磅炸弹”直指智能体协作难题，它究竟是补充甚至挑战已有基础（如 Anthropic 的 MCP 协议）的革命性创举，还是又一场巨头主导的标准游戏？
这篇文章将带你深入 A2A 的内核，剖析其技术、趋势，并直面那些不容忽视的挑战与争议。
AI 智能体：从能力狂飙到协作渴望
近年来，AI 智能体经历了“大爆炸”式发展，在企业流程自动化、软件开发、科学研究等领域崭露头角。然而，单一智能体即便能力强大，也难以应对现实世界复杂的协作需求。一个完整的业务流程，往往需要跨系统、跨应用的多方配合。缺乏统一的互操作标准，使得智能体如同孤岛，严重制约了 AI 的整体效能。 行业迫切需要一套“通用语言”，让智能体能够自由“对话”、高效“合作”。
重磅发布：谷歌领衔，50+巨头共筑 A2A 生态
A2A 协议的发布，伴随着一个星光熠熠的合作伙伴名单，覆盖了企业软件、AI 平台和专业服务领域的众多领导者（如 Atlassian, Salesforce, SAP, Accenture, Deloitte, McKinsey 等）。
(参与 A2A 协议贡献的部分合作伙伴 Logo 墙)
如此广泛的生态支持，彰显了行业对解决互操作性问题的共识。A2A 的核心使命，就是为不同来源的智能体提供一套标准的通信与协作框架，使其能够：
-
• 安全通信 -
• 能力发现 -
• 任务协调
谷歌及其伙伴旨在借助 A2A，构建一个开放、统一的智能体协作网络，驱动企业自动化和创新的新浪潮。
揭秘 A2A：驱动协作的原则与机制
A2A 的设计兼具前瞻性与实用性。
五大核心设计原则：
-
1. 拥抱智能体能力: 支持智能体以自主、自然的方式协作，而非仅仅作为工具。 -
2. 基于现有标准: 构建于 HTTP, SSE, JSON-RPC 等成熟标准之上，易于集成。 -
3. 默认安全: 内置企业级认证授权考量，对齐 OpenAPI 安全标准。 -
4. 支持长时任务: 灵活处理从秒级响应到数天周期的复杂流程，支持状态反馈。 -
5. 模态无关: 原生考虑多模态交互，为音视频等未来应用预留空间。
A2A 如何工作？
A2A 定义了清晰的交互流程：
-
• 角色: “客户端智能体” (发起方) 与 “远程智能体” (执行方)。 -
• 能力发现: 远程智能体通过标准化的 JSON 文件 “Agent Card” (建议存于 /.well-known/agent.json) 宣告能力，如同智能体的“名片”。 -
• 任务管理: 协作围绕 “Task Object” 进行，包含任务定义和生命周期管理。产出为 “Artifact“。 -
• 协作通信: 通过消息 (Messages) 传递指令、上下文、状态和产物。 -
• 用户体验协商: 消息可包含多个带内容类型的 “Parts” (如文本、图片、表单)，允许协商 UI 呈现方式。
图解 A2A 流程：
(A2A 协议下客户端与远程智能体交互流程示意图)
上图展示了从发现到任务完成的完整交互闭环。
A2A vs. MCP：挑战者还是同盟军？
A2A 的出现，自然让人联想到 Anthropic 发起的 MCP 协议。两者关系如何？
-
• MCP (模型上下文协议): 更侧重定义智能体如何调用外部工具和获取信息，类似智能体的“USB 接口”，规范 Agent-Tool 交互。 -
• A2A (Agent2Agent): 更聚焦智能体之间的直接沟通与协作，类似智能体世界的“网络通信协议”，规范 Agent-Agent 交互。
官方定位 A2A 为 MCP 的补充。 实践中，两者可能需要协同工作：智能体通过 MCP 调用 API，再通过 A2A 与其他智能体协作。与其说是竞争，不如看作是智能体技术栈中相辅相成的两块拼图。当然，未来标准格局如何演变，尚待观察。
A2A 实战：当智能体开始“组队” – 以招聘为例
谷歌官方的招聘场景示例，生动展示了 A2A 的价值：
-
• 痛点: 招聘经理手动处理跨平台寻源、筛选、面试安排等繁琐流程。 -
• A2A 方案: 招聘经理的“助理智能体”通过 A2A，自动协调 LinkedIn 智能体、内推系统智能体、面试安排智能体等，完成从寻源到面试安排的全流程自动化协作。
核心价值： A2A 让不同功能的智能体能够“组队”，自动化处理复杂的端到端业务流程，极大提升效率。
A2A 背后的浪潮：洞察 AI 三大趋势
A2A 的推出，反映并可能加速 AI 领域的三大趋势：
-
1. 多智能体系统 (MAS) 走向实践: A2A 为构建大规模、实用的 MAS 提供了关键的互操作基础。 -
2. 智能范式演进：从“全能”到“专家协作”: A2A 支撑了由多个“专家”智能体组成的协作网络，实现整体性能超越单一模型。 -
3. 企业 AI 应用深化，互操作性成核心: A2A 满足了企业 AI 向核心业务渗透所需的跨系统集成能力，互操作性成为关键引擎。
冷静审视：A2A 光环下的挑战与质疑
尽管前景广阔，A2A 仍面临诸多挑战和来自技术社区的质疑：
挑战一：“重复造轮”的质疑
许多开发者质疑，现有 RESTful API + OpenAPI 是否已足够解决智能体通信问题？A2A 增加的新抽象层是否必要，抑或只是巨头试图主导标准的策略？这引发了对过度工程和潜在厂商锁定的担忧。
挑战二：安全的“阿喀琉斯之踵”——提示注入风险
虽然 A2A 强调安全，但其促成的交互模式可能放大 提示注入 的风险。当智能体处理来自外部（可能不可信）的输入时，攻击者可能通过构造恶意内容来劫持智能体行为。这暴露了底层 LLM 技术的安全软肋，需要超越协议本身的系统性防护。有 AI 安全专家已对此发出警告。
挑战三：“开放”的真实性与标准碎片化隐忧
谷歌主导及众多咨询公司的参与，引发了对其真实开放性和商业动机的讨论。同时，如果其他 AI 巨头不采用 A2A 而另推标准，行业可能陷入 标准碎片化 的困境，反而阻碍互操作目标的实现。关键玩家如 OpenAI 等尚未出现在首批名单中，未来标准走向充满不确定性。
未来已来？A2A 与智能体协作的可能
尽管面临挑战，A2A 作为解决智能体互操作性难题的重要尝试，已迈出关键一步。其开源推进和未来生产版本的发布，将为开发者、企业和最终用户带来新的可能性：
-
• 开发者: 更易构建协作式智能体应用。 -
• 企业: 实现更深层次的流程自动化和集成。 -
• 用户: 体验由多智能体协作提供的更智能、主动的服务。
一个互联互通的智能体生态正初露端倪。
协作，智能体新纪元的“入场券”
AI 智能体的未来在于协作。Agent2Agent (A2A) 协议正是对这一趋势的回应。它提供了一个具体的框架和对话平台，推动行业解决互操作性这一核心瓶颈。
前路挑战与机遇并存。A2A 能否最终成为构建智能体协作未来的基石，尚需时间检验。但它所倡导的开放协作精神，无疑已为我们推开了通往智能体新纪元的一扇门。
（文：子非AI）