наФункция A2A MCP Първично използване Случаен случай Агент-до-агент комуникация и сътрудничество Предоставяне на контекст и инструменти (външен API/SDK) за LLMs Core Architecture Клиент-сървър (агент-до-агент) Клиент-хост-сървър (приложение-LLM-външен ресурс) Стандарт интерфейс JSON спецификация, Агент карта, Задачи, Съобщения, Артефакти JSON-RPC 2.0, Ресурси, Инструменти, Памет, Prompts Ключови функции Мултимодален, динамичен, безопасно сътрудничество, управление на задачи, откриване на възможности Модулност, граници на сигурността, повторна употреба на съединители, SDKs, Функция A2A MCPнаПървично използване Случаен агент-на-агент комуникация и сътрудничество Предоставяне на контекст и инструменти (външен API / SDK) за LLMsнаОсновна архитектура Client-server (agent-to-agent) Client-host-server (application-LLM-external resource)наСтандартен интерфейс JSON спецификация, Агентна карта, Задачи, Съобщения, Артефакти JSON-RPC 2.0, Ресурси, Инструменти, Памет, ПомощницинаКлючови характеристики Мултимодално, динамично, сигурно сътрудничество, управление на задачи, откриване на възможности Модулност, граници на сигурността, повторно използване на съединители, SDK, откриване на инструментинаКомуникационен протокол HTTP, JSON-RPC, SSE JSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP с SSE (или streamable HTTP)наЕфективно управление на контекста, паралелна обработка, кеширане за висока производителностнаПриемане и общност Добра начална подкрепа на индустрията, възникваща екосистема Значително приемане от цялата индустрия, бързо развиваща се общностнаФункция A2A MCPна на МЦП Първично използване Случаен агент-на-агент комуникация и сътрудничество Предоставяне на контекст и инструменти (външен API / SDK) за LLMsПървичен случай на употреба на на наОсновна архитектуранаКлиент-сървър (от агент към агент)наКлиент-хост-сървър (приложение-LLM-външен ресурс)нана на Клиент-хост-сървър (приложение-LLM-външен ресурс) наСтандартен интерфейснаJSON спецификация, карта на агента, задачи, съобщения, артефактинаJSON-RPC 2.0, ресурси, инструменти, памет, бутонинаСтандартен интерфейс JSON спецификация, карта на агента, задачи, съобщения, артефакти JSON-RPC 2.0, ресурси, инструменти, памет, бутони Ключови характеристики Мултимодално, динамично, сигурно сътрудничество, управление на задачи, откриване на възможности Модулност, граници на сигурността, повторно използване на съединители, SDK, откриване на инструментиКлючови характеристики Мултимодално, динамично, безопасно сътрудничество, управление на задачи, откриване на възможности Модулност, граници на сигурността, повторно използване на съединители, SDK, откриване на инструменти наПротокол за комуникациянаHTTP, JSON-RPC и SSEнаJSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP с SSE (или стрийминг HTTP)наПротокол за комуникация HTTP, JSON-RPC и SSE JSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP с SSE (или стрийминг HTTP) Ефективно управление на контекста, паралелна обработка, кеширане за висока производителностна на на Приемане и общност Добра начална подкрепа на индустрията, възникваща екосистема Значително приемане от цялата индустрия, бързо развиваща се общностОсиновяване и общност на Значително приемане от цялата индустрия, бързо развиваща се общност Днес Google пусна своя протокол за агент с отворен код, въображаемо наречен или Агент към Агент. Тъй като вече виждаме много импулс зад Anthropic (Модел на протокола за контекст), Google твърди, че Те дори са използвали сърдечен емотикон, за да карат точката вкъщи. А2А МЦП A2A е допълнение към MCP А2А МЦП A2A е допълнение към MCP Не съм толкова сигурен, така че реших да погледна по-дълбоко и да проверя какво ще бъде позицията на A2A в агентическата вселена. Двигател A2A Използването на A2A е изненадващо подобно на MCP. Можете да стартирате няколко A2A агента / сървъра, а след това A2A клиентът може да се свърже с всички тях. Изпълнение на A2A агенти (сървъри) Намерих и трите примера на местните агенти. на на на на Google ADK агент, който може да подаде отчети за разходите за вас CrewAI агент, който може да открие генериране на изображение LangGraph агент, който може да разбере най-новия валутен курс Google AdWords Агент Агент на екипажа Лангграфски агент Начинът, по който A2A сървър позволява на света да знае своите възможности, е чрез "Агентна карта" в JSON формат. { "name": "Reimbursement Agent", "description": "This agent handles the reimbursement process for the employees given the amount and purpose of the reimbursement.", "url": "http://localhost:10002/", "version": "1.0.0", "capabilities": { "streaming": true, "pushNotifications": false, "stateTransitionHistory": false }, "defaultInputModes": [ "text", "text/plain" ], "defaultOutputModes": [ "text", "text/plain" ], "skills": [ { "id": "process_reimbursement", "name": "Process Reimbursement Tool", "description": "Helps with the reimbursement process for users given the amount and purpose of the reimbursement.", "tags": [ "reimbursement" ], "examples": [ "Can you reimburse me $20 for my lunch with the clients?" ] } ] } Изтеглете A2A Client Demo App Нека продължим с клиента. Инструкциите за работа на демо уеб приложението са тук. HTTPS://github.com/google/A2A/main/демо HTTPS://github.com/google/A2A/main/демо След като уеб приложението се изпълнява, можете да получите достъп до него от браузъра си. Клиентът изглежда малко като Gemini AI Studio с дизайн на Google Material. URL: localhost:12000 Първото нещо, което трябва да направим, е да добавим всички агенти към клиента, като посочим основния им URL адрес. Тъй като в моя случай изпълних всички агенти локално, основният им URL адрес беше: на на на на Google ADK локален хост: 10002 crewAI localhost:10001 Локален хост: 10 000 Странична забележка: В рамките на протокола окончателният URL изглежда малко по този начин: https://localhost:10002/.well-known/agent.json Сега можете да видите Те са свързани: all three agents Можете да видите на тук chat history Всички тези event list И всичките task list Доста основни са Settings Изпробвайте Google ADK агент за претенции за разходи Тест LangGraph за Forex курс Тест на CrewAI агент за генериране на изображения Комбиниран тест за множество агенти Искам да видя дали клиентът на A2A може да Така че тествах дали може да комбинира агента за претенции за разходи с агента за валутни курсове. use multiple agents to achieve a single goal Задачата ми е да " Разговорът премина през няколко кръга напред и назад и в крайна сметка получи правилния размер на щатските долари във формата на претенция за разходи. претенция за разход за бира в Германия по време на бизнес пътуване, 5 евро, 4 април 2025 г. Първоначални наблюдения на A2A Харесва ми, че A2A е чист клиент-сървър модел, който може да се изпълнява и хоства от разстояние. Конфигурацията на агента е доста проста, като просто посочвате основния URL адрес, а "Агентна карта" се грижи за контекстния обмен и можете да добавяте и премахвате агенти след като клиентът вече е стартиран. В сегашния демо формат е малко трудно да се разбере как агентите комуникират помежду си и изпълняват сложни задачи.Клиентът се обажда на всеки агент поотделно за различни задачи, така че много прилича на повикване на множество инструменти. Сравнение на A2A с MCP Сега, когато опитах A2A, е време да го сравня с MCP, за който писах по-рано в . от Тази статия Тази статия Докато A2A и MCP имат за цел да подобрят развитието на системи за АИ агенти, те теоретично отговарят на различни нужди.A2A работи на ниво агент към агент, като се фокусира върху взаимодействието между независими субекти, докато MCP работи на ниво LLM, като се фокусира върху обогатяването на контекста и възможностите на отделните езикови модели. И да дадем поглед върху основните им сходства и различия според тяхната протоколна документация: Характеристики Характеристики А2А А2А МЦП Първичен случай на употреба Комуникация и сътрудничество между агенти Комуникация и сътрудничество между агенти Предоставяне на контекст и инструменти (външен API / SDK) за LLMs Предоставяне на контекст и инструменти (външен API / SDK) за LLMs Основна архитектура Основна архитектура Клиент-сървър (от агент към агент) Клиент-сървър (от агент към агент) Клиент-хост-сървър (приложение-LLM-външен ресурс) Стандартен интерфейс JSON спецификация, карта на агента, задачи, съобщения, артефакти JSON-RPC 2.0, ресурси, инструменти, памет, бутони Ключови характеристики Мултимодално, динамично, безопасно сътрудничество, управление на задачи, откриване на възможности Модулност, граници на сигурността, повторно използване на съединители, SDK, откриване на инструменти Протокол за комуникация HTTP, JSON-RPC и SSE JSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP с SSE (или стрийминг HTTP) Фокус на изпълнението Фокус на изпълнението Асинхронна комуникация за управление на товара Асинхронна комуникация за управление на товара Ефективно управление на контекста, паралелна обработка, кеширане за висока производителност Ефективно управление на контекста, паралелна обработка, кеширане за висока производителност Осиновяване и общност Добра начална подкрепа на индустрията, възникваща екосистема Добра начална подкрепа на индустрията, възникваща екосистема Значително приемане от цялата индустрия, бързо развиваща се общност Заключения Въпреки че Google го направи да звучи като A2A е безплатен протокол за MCP, първият ми тест показва, че те са И двете отговарят на нуждите на разработчиците на приложения за ИИ да използват множество агенти и инструменти за постигане на сложни цели.В момента и на двете им липсва добър механизъм за регистриране и откриване на други агенти и инструменти без ръчна конфигурация. overwhelmingly overlapping in purpose and features MCP имаше ранно начало и вече спечели огромна подкрепа както от общността на разработчиците, така и от големите предприятия. A2A е много млад, но вече се похвали със силна първоначална подкрепа от много корпоративни клиенти на Google Cloud. Смятам, че това е страхотна новина за разработчиците, тъй като те ще имат повече възможности за избор. Само времето може да каже кой ще царува върховен, или те дори могат да се обединят в един стандарт. open and standard agent-agent protocols
