Протокол Google от агента к агенту (A2A) здесь-теперь давайте сделаем его наблюдаемым

13 августа 2025 г.

Могут ли ваши инструменты искусственного интеллекта действительно работать вместе, или они все еще застряли в бункерах? С новым GoogleПротокол агента-агента (A2A), дни изолированных агентов ИИ пронумерованы. Этот новый стандарт позволяет специализированным агентам общаться, делегировать и сотрудничать - при этом новая эра модульных, масштабируемых систем ИИ. Вот как A2A может преобразовать ваши рабочие процессы, и почему сделать его наблюдаемым так же важно, как и сделать его возможным.

Почему агент-агент является прорывом для совместного искусственного интеллекта

Чтобы понять, почему A2A такой прорыв, он помогает взглянуть на то, как развивались агенты ИИ. До сих пор большинство агентов опирались на протокол контекста модели (MCP), механизм, который позволяет им обогащать свои ответы, призывая к внешним инструментам, API или функциям в режиме реального времени.

MCP изменил правила игры, соединяющий агенты ко всему, от баз знаний и аналитических панелей до внешних услуг, таких как Github и Jira, давая им гораздо больше контекста, чем то, что хранится в их учебных данных.

Тем не менее, MCP все еще в основномАрхитектура с одним агентом: Агент улучшает себя, вызывая инструменты.

GoogleA2AПротокол делает вещи на шаг вперед. Он вводит стандарт для того, как несколько агентов ИИ могут открывать, понимать и сотрудничать друг с другом - распределять части запроса агенту, наиболее способному его разрешить.

В мире, где агенты обучаются для нишевых доменов (например, финансы, здравоохранение, поддержка клиентов или DevOps), эта модель многоагентного сотрудничества может пересмотреть то, как мы создаем интеллектуальные приложения-модулярные, масштабируемые и высокоспециализированные.

Индустрия уже прошла мульти - аи следующая

Чтобы понять, почему A2A является таким значимым шагом, он помогает увеличить и увидеть более широкую тенденцию в современной инфраструктуре:

Через DNS, CDN, Cloud и даже AI мы видели переход от полагаться на одного поставщика к организацииМногоорушенные экосистемыЭто оптимизирует для производительности, затрат, надежности и подгонки к использованию.

• DNS: Где однажды один поставщик DNS был нормой, многие предприятия теперь используютMulti-DNSСтратегии для более быстрого разрешения, лучшего географического охвата и встроенного отказа.
• CDN: Перемещение от одного CDN кМульти-CDN АрхитектурыПозволяет компаниям направлять трафик в зависимости от задержки, региона или стоимости, в то время как повышение избыточности и производительности на грани.
• Облако: С AWS, Azure, GCP и другими, предлагающими дифференцированные услуги,мульти-облакатеперь стратегический выбор. Команды выбирают лучшие в своем классе услуги между поставщиками и снижают зависимость от любого поставщика.

Эта стратегия «мульти» - это не только управление рисками, а в специализации и оптимизации.

Теперь, в домене ИИ, мы являемся свидетелями той же схемы. В то время как ранние пользователи выбрали одну модель фундамента (например, GPT-4, Gemini, Claude), следующее поколение интеллектуальных систем, вероятно, будетМногоагентные системыПолем Один агент может быть оптимизирован для интерпретации данных, другой для принятия решений, а другой-для специфического для домена соблюдение.

Внутри A2A: как агенты обнаруживают и делегируют в режиме реального времени

Протокол Google A2A позволяет динамически сотрудничать агенты. Подумайте об этом сценарии:

Пользователь спрашивает:"Какая погода в Нью -Йорке?"

Агент 1 получает запрос, но не имеет доступа к данным о погоде в реальном времени. Тем не менее, он знает (через протокол A2A), что агент 2 специализируется на обновлениях в прямом эфире. Он запрашивает агент 2, получает точные данные и обслуживает их обратно пользователю - безвременно.

Это взаимодействие основано на нескольких ключевых понятиях:

• Хост -агент (клиент -агент):Инициационный агент, который получает пользовательский запрос и делегирует его, если это необходимо.
• Отдаленный агент:Агент, способный выполнять специализированные задачи, когда вы вызываете другой.
• Агентная карта:Основанный на JSON Descriptor, опубликованный агентами, для рекламы своих возможностей и конечных точек-проводя разумные задачи других агентов.

A2A облегчает связь между агентом «клиента» и «удаленным» агентом.

Я попытался реализовать базовое взаимодействие A2A локально, используяСпецификация с открытым исходным кодом от GoogleПолем Это удивительно модульный и расширяемый-подобно тому, как APIS революционизировал общение с услугами к услугам, A2A может сделать то же самое для оркестровки агента в агенту.

Вот снимок из моей местной реализации:

Аотдаленный агентСлушает на порту 8001, готовые к получению задач. Он рекламирует свои возможности через карту агента и соответственно выполняет входящие запросы.

Апринимающий агентСначала обнаруживает удаленный агент, извлекает свои возможности и отправляет запрос на соответствующую конечную точку, определенную на карте агента. Затем он получает и возвращает окончательный ответ.

Достижение сквозной видимости в многоагентных системах

Многоагентные системы ИИ приносят новые мощные возможности, но также новые риски. В традиционных архитектурах наблюдаемость останавливается на краю вашего стека. Но в мире A2A один запрос пользователя может пройти через цепочку агентов - в течение всего, работающего в разных системах, принадлежащих разным командам и зависеть от различных API.

Каждое взаимодействие с агентом - это, по сути, сервисный вызов. Это означает:

• Добавлена задержка
• Больше точек неудачи
• Большая сложность, когда что -то идет не так

Возьмите чат -бот для приложения для бронирования билетов. Это может полагаться на внутренние микросервисы для доступности и платежей, но вызовуте агенту погоды или агенту полета с помощью A2A. Если один из этих агентов медленно или не отвечает, весь опыт разрушается. И это трудно исправить то, что вы не видите.

Здесь имеет значение. Отображая ваши услуги и зависимости от агента - Внутренние и внешние - вы можете:

• Определите, где происходит замедление или ошибки
• Понять, как агенты взаимодействуют через цепь
• Быстро изолировать коренные причины, когда что -то не удается

Инструменты, какКарта интернет -стека CatchPointПомогите командам визуализировать эти потоки. Это используетМониторинг производительности интернета(IPM), чтобы проиллюстрировать, как проходят запросы через внутренние компоненты и выходят на API внешних агентов, что дает понять, где существуют зависимости и где могут возникнуть проблемы.

Карта интернет -стека CatchPoint

Так же, как мы превратились из одного CDN до мульти-CDN или от монолитных приложений до микросервисов, мы сейчас вступаем в возрастМногоагентный интеллектПолем И так же, как мы научились контролировать эту распределенную систему, нам теперь нужно будет контролировать многоагентные системы с той же строгостью.

Потому что будущее - это не просто ИИ - это ИИ работает вместе. Модульный. Распределен, совместный. И IPM - это то, что делает эту видимость возможной.

Узнать больше:Посмотрите, как интернет -карта стека может помочь вам опередить сбои -Запланируйте демонстрацию сегодняПолем

---

Оригинал