あなたのAIツールは本当に一緒に働くことができますか、それとも彼らはまだシロに閉じ込められていますか? 孤立したAIエージェントの日々は数えられています。この新規標準により、専門エージェントがコミュニケーション、委任、および協力できるようになり、モジュラーでスケーラブルなAIシステムの新しい時代を切り開きます。 エージェント対エージェント(A2A)プロトコル なぜエージェント対エージェントはコラボレーションAIの突破口なのか なぜA2Aがこのような突破口であるのかを理解するには、AIエージェントがどのように進化してきたかを調べるのに役立ちます。これまで、ほとんどのエージェントはモデルコンテキスト・プロトコル(MCP)に頼り、リアルタイムで外部ツール、API、または機能を呼び出すことによって反応を豊かにするメカニズムです。 MCPは、知識ベースや分析ダッシュボードからGitHubやJiraなどの外部サービスに至るまで、エージェントをすべてに接続し、トレーニングデータに保存されているものよりもはるかに多くのコンテキストを与えています。 しかし、MCPは依然として基本的にA エージェントはツールを呼ぶことで自らを強化する。 single-agent architecture Googleの このプロトコルは、複数のAIエージェントがどのように発見し、理解し、互いに協力できるかについての基準を導入し、クエリの一部を最もそれを解決できるエージェントに委任します。 A2A エージェントがニッチドメイン(例えば、金融、医療、顧客サポート、またはDevOps)のためのトレーニングを受けている世界では、この複数のエージェントのコラボレーションモデルは、モジュラー、スケーラブル、高度に専門化されたインテリジェントなアプリケーションをどのように構築するかを再定義することができます。 業界はすでに多くなった-AIは次である なぜA2Aがそのような意味のあるステップであるかを理解するには、近代インフラの幅広いトレンドを見るのに役立ちます。 DNS、CDN、クラウド、そして AI でさえ、我々は単一のプロバイダーに依存することからオーケストラリングに移行した。 パフォーマンス、コスト、信頼性、および使用ケースの適合性のために最適化します。 multi-vendor ecosystems DNS: かつて単一の DNS プロバイダーが標準であった場合、多くの企業は現在、より高速な解像度、より良い地理的カバー、および内蔵の failover のための複数の DNS 戦略を使用しています。 CDN: 単一の CDN から複数の CDN アーキテクチャへの移行により、企業は遅延、地域、またはコストに基づいてトラフィックをルーティングすることができます。 クラウド: AWS、Azure、GCP などが異なるサービスを提供しているため、複数のクラウドは戦略的な選択肢となりました。 この「マルチ」戦略は、リスク管理だけでなく、専門化と最適化の問題です。 現在、AIの分野では、同じパターンを目撃しているが、初期の採用者は単一の基盤モデル(例えば、GPT-4, Gemini, Claude)を選択したが、次世代のインテリジェントシステムは、おそらく 一つのエージェントはデータ解釈に最適化され、もう一つは意思決定に最適化され、もう一つはドメイン特有のコンプライアンスに最適化される可能性があります。 multi-agent systems A2Aの内部:エージェントがリアルタイムでどのように発見し、委任するか GoogleのA2Aプロトコルは、エージェントがダイナミックに協力できるフレームワークを可能にします。 ユーザーが尋ねる: 「ニューヨークの天気は?」 エージェント1はクエリを受け取りますが、リアルタイムの天気データにアクセスできません。しかし、エージェント2は(A2Aプロトコルを通じて)ライブ天気の更新に特化していることを知っています。 この相互作用は、いくつかの重要な概念によって推進されています: ホストエージェント(クライアントエージェント):ユーザークエリを受信し、必要に応じてそれを委任する起動エージェント。 リモートエージェント(Remote Agent)とは、別のエージェントによって召喚された場合に特殊な任務を遂行できるエージェントのことです。 Agent Card(エージェントカード):エージェントが彼らの能力とエンドポイントを広告するために公開したJSONベースのメタデータ説明器で、他のエージェントがタスクを明確に発見し、ルーティングするのを助ける。 A2Aは「クライアント」エージェントと「リモート」エージェントの間のコミュニケーションを容易にします。 基本的なA2Aインタラクションを現地で実装しようとしました。 それは驚くほどモジュール的で拡張可能で、APIがサービス対サービスコミュニケーションに革命を起こしたように、A2Aはエージェント対エージェントオーケストラで同じことを行うことができます。 Googleのオープンソース仕様 以下は、私の現地実装のスナップショットです。 THE ポート8001で聞き取り、タスクを受け取る準備ができ、エージェントカードを通じてその機能を広告し、それに応じて入力された要請を実行します。 remote agent THE 最初にリモートエージェントを発見し、その機能を取得し、エージェントカードで定義された適切なエンドポイントにクエリプロンプトを送信します。 host agent マルチエージェントシステムにおけるエンドツーエンドの可視性の達成 従来のアーキテクチャでは、観測性はあなたのバックの端に止まりますが、A2Aの世界では、単一のユーザーリクエストは、それぞれ異なるシステムで動作し、異なるチームが所有し、異なるAPIに依存するエージェントの連鎖を通過する可能性があります。 すべてのエージェントの相互作用は本質的にサービス呼び出しです。 追加 ラテンシー もっと失敗ポイント 何かが間違っているときの複雑さ チケット予約アプリのためのチャットボットを取る. 可用性と支払いのための内部のマイクロサービスに頼るかもしれないが、A2Aを使用して天候代理店またはフライトステータス代理店に電話する. これらのエージェントのいずれかが遅いまたは反応しない場合は、全体の経験が悪化します. そして、あなたが見えないものを修正することは難しい。 サービスおよびエージェントの依存性(内部および外部)をマッピングすることで、あなたは: 遅延やエラーが発生するポイント チェーンを通じてエージェントがどのように相互作用するかを理解する 何かが失敗したときの根源原因を迅速に分離する ツール like チームがこれらのフローを視覚化するのを助けます。 (IPM) は、リクエストが内部コンポーネントを通じて外部エージェント API にどのように流れるかを説明し、依存がどこに存在し、問題が発生するかを明確にします。 Catchpointのインターネットスタックマップ インターネットのパフォーマンス監視 Catchpointのインターネットスタックマップ 私たちが単一CDNから複数のCDNへ、あるいは単一アプリからマイクロサービスへと進化したように、私たちは今、新しい時代に突入しています。 そして、これらの分散型システムを監視することを学んだのと同様に、私たちは現在、同じ厳格さで複数のエージェントシステムを監視する必要があります。 multi-agent intelligence なぜなら、未来はAIだけではなく、AIが協力し、モジュラー、分散、コラボレーション、そしてIPMがその可視性を可能にするからです。 インターネットステックマップがどのようにあなたが障害の前にいるのを助けることができるかを見てください。 . Learn more:  今日のデモの予定

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Googleのエージェント対エージェント(A2A)プロトコルはここにあります - Now Let's Make It Observable

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