sa loobFeature A2A MCP Primary Use Case Agent-to-agent communication and collaboration Nagbibigay ng konteksto at mga tool (external API/SDK) sa LLMs Core Architecture Client-server (agent-to-agent) Client-host-server (application-LLM-external resource) Standard Interface JSON specification, Agent Card, Tasks, Messages, Artifacts JSON-RPC 2.0, Resources, Tools, Memory, Prompts Key Features Multimodal, dynamic, secure collaboration, task management, capability discovery Modularity, security limitasyon, reusability ng connectors, SDKs, tool discovery Communication Protocol HTTP, JSON-RPC, SSE JSON-RPC 2.0 overstudio, HTTP with SSE (o streaming Feature A2A MCP Primary Use Case Agent-to-agent communication and collaboration Nagbibigay ng konteksto at mga tool (external API/SDK) sa LLMs Core Architecture Client-server (agent-to-agent) Client-host-server (application-LLM-external resource) Standard Interface JSON specification, Agent Card, Tasks, Messages, Artifacts JSON-RPC 2.0, Resources, Tools, Memory, Prompts Key Features Multimodal, dynamic, secure collaboration, task management, capability discovery Modularity, security limitasyon, reusability ng connectors, SDKs, tool discovery Communication Protocol HTTP, JSON-RPC, SSE JSON-RPC 2.0 overstudio, HTTP with SSE (o streamingsa loobMga Featuresa loobang2asa loobang mcpsa loobMga Feature ang2a ang mcp Primary Usage Case Agent-to-agent komunikasyon at kolaborasyon Nagbibigay ng konteksto at mga tool (external API / SDK) sa LLMsMga primary use case Agent-to-agent na komunikasyon at kolaborasyon sa loob sa loobang core architecturesa loobMga pahinang tumuturo sa Client-server (agent-to-agent)sa loobClient-host-server (application-LLM-external resource) sa pamamagitan ngsa loobsa loob sa loob Client-host-server (application-LLM-external resource) sa pamamagitan ng Standard Interface JSON specification, Agent Card, Tasks, Messages, Artifacts JSON-RPC 2.0, Resources, Tools, Memory, Promptsang standard interface JSON specification, Agent Card, Task, Messages, Artifacts sa loob Key Features Multimodal, dynamic, safe collaboration, task management, capability discovery Modularity, security boundaries, reusability ng connectors, SDKs, tool discoveryMga Key Features Multimodal, dynamic, safe collaboration, task management, capability discovery Modularity, security boundaries, reusability ng connectors, SDKs, tool discovery Komunikasyon Protocol HTTP, JSON-RPC, SSE JSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP sa SSE (o streamable HTTP)sa loob Mga pahinang tumuturo sa JSON-RPC, SSE JSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP na may SSE (o streamable HTTP) Performance Focus Asynchronous communication para sa load handling Efficient context management, parallel processing, caching para sa high throughputFocus sa Performance Asynchronous communication para sa load handling Efficient context management, parallel processing, caching para sa mataas na pagkuha Adoption & Community Good initial industry support, nagsisimula na ecosystem Substantial adoption mula sa buong industriya, mabilis na bumuo communityAdopsiyon at komunidad sa loob Substantial adoption mula sa buong industriya, mabilis na lumaki ang komunidad Ngayon ay inilabas ng Google ang kanyang open source agent sa agent protocol, imaginatively naming “Siguraduhin na ang lahat ng pag-ibig upang pumunta shopping, at vacation time – ay walang exception. (Model Context Protocol), ang Google ay nagsabi na ang Ang mga ito ay gumagamit ng isang heart emoji upang pumunta sa bahay ang punto. ang2a ang mcp A2A ay complementary sa MCP ang2a ang mcp A2A ay complementary sa MCP Hindi ko kaya sigurado, kaya nagsisimula ako upang makikita ng mas mataas at tingnan kung ano ang posisyon ng A2A sa agensya universe. Kaya makikita natin kung paano gumagana ang A2A sa real life, at isang paghahambing sa MCP. Mga Test Drive A2A Ang paggamit ng A2A ay nangangahulugan tulad ng MCP. Maaari mong i-execute ang ilang mga A2A mga agente / server, at pagkatapos ay ang A2A client ay maaaring i-connect sa lahat ng mga ito. Ang magandang balita ay na karaniwang hindi mo kailangang i-execute ang A2A mga agente kasama ang A2A client. Paggamit ng mga A2A agent (server) Ipinanganak ko ang lahat ng tatlong mga sample na mga agente sa lokal na sa loob sa loob sa loob sa loob Ang Google ADK agent na maaaring magpadala ng mga report ng gastos para sa iyo CrewAI agent na maaaring malaman ang generate ng isang imahe LangGraph agent na maaaring malaman ang pinakabagong exchange rate Ang Google AdWords ay Ang mga crew Mga pahinang tumuturo Ang paraan na ang isang A2A server ay nagpapakita sa mundo ang kanyang mga kapasidad ay sa pamamagitan ng isang "Agent Card" sa JSON format. { "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?" ] } ] } I-download ang A2A Client demo app Ipinanganak sa client. Ang mga instruksiyon upang makuha ang demo web app na gumagana ay dito. https://github.com/google/A2A/tree/main/demo https://github.com/google/A2A/tree/main/demo Kapag ang web app ay gumagana, maaari mong i-access ito mula sa iyong browser. Ang client ay matatagpuan ng Gemini AI Studio na may signature Google Material design. URL: localhost:12000 Ang unang bagay, kailangan naming magdagdag ng lahat ng mga agente sa client sa pamamagitan ng pag-specify ang kanilang base URL. Dahil sa aking kaso ako ay nag-execute ang lahat ng mga agente lokal, ang kanilang base URL ay: sa loob sa loob sa loob sa loob Mga pahinang tumuturo sa Google ADK: 10002 ang napili ng mga taga-hanga: 10001 Mga pahinang tumuturo: 10000 Side note: Sa loob ng protocol, ang katapusan na URL ay nakikita ng isang bagay na ito: https://localhost:10002/.well-known/agent.json Ngayon maaari mong makita Ang mga ito ay konektado: all three agents Maaari mong makita ang dito chat history Ang lahat ng event list At ang lahat ng task list Ito ay isang Basic Settings I-test ang Google ADK agent para sa mga claim sa gastos Test LangGraph para sa forex rate Test CrewAI agent para sa image generation Ang isang combo test para sa mga multi-agent Gusto kong makita kung ang A2A client ay maaaring Kaya ako tested kung ito ay maaaring mag-combine ang gastos claim agent sa forex rate agent. at ito ay gumagana. use multiple agents to achieve a single goal Ang aking trabaho ay “ Ang pag-uusap ay dumating sa loob ng ilang round ng back and forth, at sa katapusan ay nakuha ang parehong halaga ng US dollars sa gasto claim form. claim para sa isang gastos para sa isang beer sa Germany habang sa isang negosyo trip, 5 euros, April 4 2025 Mga pahinang tumuturo sa A2A Gusto ko na ang A2A ay isang purong Client-Server modelo na ang parehong maaaring mag-execute at i-host remotely. Ang configuration ng mga agente ay malaki na simpleng sa lamang na itakda ang pangunahing URL, at ang "Agent Card" ay nagtatrabaho sa konteksto exchange. Sa kasalukuyang format ng demo, ito ay medyo mahirap na malaman kung paano makipag-ugnayan ang mga agente sa ibang tao at bumuo ng mga komprehensibong mga gawain. Ang kliyente ay nag-aalok ng bawat agente para sa iba't ibang mga gawain, kaya tulad ng pag-aalok ng ilang tool. Pagkakaiba sa A2A at MCP Now I’ve tried out A2A, it’s time to compare it sa MCP na narinig ko tungkol sa bago sa ang ang article ang article Habang ang parehong A2A at MCP ay nangangahulugan upang mapabuti ang pag-unlad ng sistema ng AI agent, sa teorya, ang mga ito ay tumutulong sa mga natatanging mga pangangailangan. A2A ay gumagana sa antas ng agent-to-agent, na nagkakahalaga sa pag-interaction sa pagitan ng independiyenteng entities, habang ang MCP ay gumagana sa antas ng LLM, na nagkakahalaga sa pag-enrichment ng kontekstong at kapangyarihan ng mga individual na mga modelo ng wika. At upang magbigay ng isang pakikipag-usap sa kanilang mga pangunahing kasaysayan at mga pagkakaiba ayon sa kanilang mga protocol na dokumento: Mga Feature ang2a ang mcp Mga primary use case Agent-to-agent na komunikasyon at kolaborasyon Nagbibigay ng konteksto at mga tool (external API / SDK) sa LLMs Nagbibigay ng konteksto at mga tool (external API / SDK) sa LLMs ang core architecture ang core architecture Mga pahinang tumuturo sa Client-server (agent-to-agent) Mga pahinang tumuturo sa Client-server (agent-to-agent) Client-host-server (application-LLM-external resource) ang standard interface JSON specification, Agent Card, Task, Messages, Artifacts JSON-RPC 2.0, Mga Resources, Tools, Memory, Prompts JSON-RPC 2.0, Mga Resources, Tools, Memory, Prompts Mga Key Features Multimodal, dynamic, safe collaboration, task management, capability discovery Modularity, security boundaries, reusability ng connectors, SDKs, tool discovery Protokolo ng komunikasyon Protokolo ng komunikasyon Mga pahinang tumuturo sa JSON-RPC, SSE JSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP na may SSE (o streamable HTTP) Focus sa Performance Asynchronous communication para sa load handling Efficient context management, parallel processing, caching para sa mataas na pagkuha Adopsiyon at komunidad Good initial industry support, nagsisimula na ecosystem Good initial industry support, nagsisimula na ecosystem Substantial adoption mula sa buong industriya, mabilis na lumaki ang komunidad mga konklusyon Gayunpaman ang Google ay nagtatagumpay na A2A ay isang gratis na protocol sa MCP, ang aking unang pagsubok ay nagpapakita na sila ay Lahat ng mga ito ay tumutulong sa mga pangangailangan ng mga developer ng application ng AI upang gamitin ang ilang mga agens at mga tool upang makakuha ng mga kompleksong mga target. Sa kasalukuyang, ang parehong mga ito ay walang isang mahusay na mekanismo upang i-register at i-discover ang iba pang mga agens at mga tool nang walang manual na konfigurasyon. overwhelmingly overlapping in purpose and features Ang MCP ay nagsisimula na at nagkakahalaga ng malaking suporta mula sa parehong komunidad ng developer at mga malaking enterprise. A2A ay napaka-mahalaga, ngunit ngayon ay may malakas na pagsusuri mula sa maraming mga customer ng Google Cloud enterprise. Ito ay isang mahusay na halimbawa para sa mga developer, dahil sila ay may higit pa ng mga pagpipilian sa Panatilihin ang pagpapatala para sa isang minimum na dalawang magkasunod na semestre. open and standard agent-agent protocols
