Agent2Agent（简称 A2A）是 Google 于 2025 年春在 Google Cloud Next 大会上正式发布的一个开放通信协议，旨在实现不同 AI 智能体（Agent）之间的无缝互操作和协作。下面从背景、核心机制、技术架构、生态建设和典型应用等方面，做一个较为全面的介绍。

一、诞生背景

自从 GPT-3.5 于 2022 年底推动了大模型的爆发式发展后，各类 AI 智能体逐渐增多，但它们在对接其他智能体时仍需为每一对组合编写适配器，导致集成成本呈 N×M 级别爆炸。Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP）虽然解决了「智能体⇆工具/数据源」的集成难题，却并不支持「智能体⇆智能体」的直接互联。为此，Google 借助在大规模智能体系统部署上的内部经验，设计了 A2A 协议，以统一标准打通多智能体协作的“最后一公里” (descope.com, infoq.com)。

二、核心机制与能力

A2A 协议主要围绕四大核心能力展开：

1. 能力发现（Capability Discovery）

   • 每个智能体通过机器可读的“Agent Card”（JSON 格式）声明自己支持的任务类型和能力，供其他智能体查询和选择 (descope.com)。

2. 任务管理（Task Management）

   • 定义任务对象及其生命周期，支持长时任务的状态同步和进度汇报，确保多智能体并行处理时状态的一致性。

3. 协作通信（Collaboration）

   • 智能体可以在会话中相互发送消息，携带上下文、回复、执行产出（Artifact）或用户指令，实现双向动态交互。

4. 安全认证（Security & Auth）

   • 内置身份认证与访问控制机制，结合行业最佳实践，保障跨域、跨云环境下的指令与数据交换安全 (developers.googleblog.com)。

三、技术架构与实现

• 协议层
  A2A 将每个智能体视作一个网络服务，定义了类 HTTP 的请求／响应格式和端点规范。客户端智能体（A2A Client）向远端智能体（A2A Server）发起能力发现、任务请求、状态查询等 HTTP 请求，由服务器端返回 JSON 格式的标准化响应。
• SDK 与工具
  Google 已推出 Python、Java 等多种语言的官方 SDK，并在 Vertex AI、ADK（Agent Development Kit）、Agent Engine 中深度集成，开发者可通过少量几行代码即可接入 A2A 协议 (developers.googleblog.com)。
• 协议版本与规范
  当前 A2A 协议规范为 v0.2，官方文档提供了完整的接口定义、样例交互流程以及最佳实践。

四、生态建设与合作伙伴

发布两月内，已有超过 50 家技术伙伴加入 A2A 生态，包括 Atlassian、Salesforce、SAP、MongoDB、Microsoft Azure AI Foundry、Zoom 等知名厂商；微软在 Copilot Studio 中演示了通过 A2A 跨生态调用任意 A2A 智能体的能力，SAP 也将其 AI 助手 Joule 与 A2A 对接，以便在企业内部打通不同系统的智能体协作 (developers.googleblog.com, developers.googleblog.com)。

五、典型应用场景

1. 企业级流程自动化：
   财务审核智能体、合同管理智能体、审批智能体可在同一流程中互相调用，形成端到端的自动化审批链。
2. 端到端客户服务：
   客服对话智能体可在需要时调用知识库检索智能体、文档生成智能体和支付结算智能体，完成一次综合性客户请求。
3. 混合/多云环境编排：
   不同云平台上的智能体（如 Google Cloud、Azure、AWS）可通过 A2A 互联，统一调度执行复杂任务。
4. 多模态协作：
   未来可支持语音、视频流中的智能体间协作，例如会议实时翻译智能体与内容摘要智能体配合，提升会议效率。

六、未来展望

• 协议完善与安全增强：
  随着社区反馈，A2A 规范将进一步细化安全措施，如短期访问令牌 (short-lived tokens)、细粒度权限范围 (scopes) 等。
• 跨协议互通：
  A2A 与 Anthropic MCP、OpenAI Function Calling 等协议或将形成更深度的互补与联动，构建多协议协作的智能体编排层。
• 行业落地加速：
  在金融、制造、医疗等高度流程化的行业，将催生一批基于 A2A 的行业智能体编排平台，推动「人人皆可组装 AI 助手」的愿景落地。

总的来说，Google Agent2Agent（A2A）协议以开放、标准化的方式，极大地降低了多智能体系统的集成成本，为构建复杂协作型 AI 应用提供了坚实基础，也为未来「智能体招商」与「智能体市场」的出现铺平了道路。