AI -Agenten helfen, zusammenzuarbeiten

In der heutigen schnell bewegenden Welt nutzen viele Unternehmen AI -Agenten, um ihre Aufgaben autonom zu erledigen. Diese Agenten arbeiten jedoch häufig isoliert und können nicht über verschiedene Systeme oder Anbieter kommunizieren. Dies gilt insbesondere der Agent -to -Agent -Protokoll (A2A) befasst sich mit dieser Herausforderung. A2A geleitet von Google Cloud ist ein offener Customary, der eine gemeinsame Sprache für die Zusammenarbeit mit Agenten bietet, die darauf abzielt, die Produktivität zu steigern und die Integrationskosten zu senken. Diese Initiative von Google legt ein Customary -AI -Agenten -Kommunikationsprotokoll ein und veranschaulicht, wie die KI -KI nützlicher werden kann. In diesem Artikel werden wir mehr über das A2A -Protokoll untersuchen, um zu verstehen, was es tut, wie es funktioniert usw.

Das Downside: KI -Agenten, die isoliert arbeiten

KI -Agenten werden schlauer und können komplexe Aufgaben erledigen. Aber sie sind begrenzt, weil sie sich nicht leicht zusammenschließen können. Wenn Agenten nicht kommunizieren können, müssen Unternehmen spezielle Verbindungen zwischen ihnen aufbauen oder Menschen manuell Informationen hin und her übergeben. Dies macht die Dinge langsam und hindert KI davon ab, effektiv zusammenzuarbeiten. Zum Beispiel, wenn ein Agent einige Kundendaten benötigt, die von einem anderen Agenten enthalten sind. Ohne eine Standardmethode zu fragen oder ein eingestelltes Protokoll, stoppt der Prozess.

Die Lösung: A2A -Protokoll

Das Protokoll des Agent-to-Agent (A2A) befasst sich direkt mit dieser Kommunikationslücke. Es bietet AI -Agenten eine Standardmethode, um eine Verbindung herzustellen. Mit diesem Protokoll können Agenten herausfinden, was andere Agenten tun, Informationen sicher teilen und die Arbeit in verschiedenen Unternehmenssystemen koordinieren. Google Cloud startete A2A mit Hilfe von über 50 Partnern wie Atlassian, Langchain, Salesforce, SAP und Servicenow. Diese gemeinsame Anstrengung zeigt einen starken Vorstoß, Agenten besser zusammenzuarbeiten.

Dieses Bild zeigt zwei Agenten, die über organisatorische oder technologische Grenzen über ein A2A -Protokoll kommunizieren. Jeder Agent verwaltet die lokalen Agenten und interagiert mit APIs und Enterprise -Anwendungen mit MCP (Modellkontextprotokoll). Das A2A-Protokoll erleichtert die direkte Kommunikation zwischen diesen hochrangigen Wirkstoffen, während der MCP die Interaktion jedes Agenten mit anderen Systemen wie API oder Anwendungen umgeht.

A2A arbeitet mit anderen Ideen wie dem MCP von Anthropic zusammen, wodurch einzelne Agenten Zugriff auf erforderliche Instruments und Informationen erhalten. A2A fügt dies hinzu, indem sie diese fähigen Agenten ihre Werkzeuge zusammenfügen lassen. Google Cloud nutzte seine eigenen Erfahrungen mit großen Agentensystemen, um A2A aufzubauen, und konzentrierte sich auf die Bedürfnisse großer Unternehmen, die viele Agenten verwenden.

Mit dem Protokoll können Entwickler Mittel aufbauen, die mit A2A mit jedem anderen Agenten eine Verbindung herstellen können. Dies gibt den Benutzern die Freiheit, Agenten aus verschiedenen Herstellern zu mischen. Für Unternehmen bedeutet dies, einen Customary -Weg zu haben, um Agenten überall zu verwalten, was ein großer Schritt dazu ist, das Beste aus der kooperativen KI herauszuholen. Der Google Agent to Agent Protocol bietet das Rahmen, das erforderlich ist, um dies zu erleichtern.

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Warum die Zusammenarbeit der Agenten jetzt wichtig ist

Die Kooperation der Agenten ist in der heutigen schnelllebigen KI-Welt von entscheidender Bedeutung. Da Unternehmen zunehmend auf automatisierte Agenten angewiesen sind, bietet es ihnen erhebliche Vorteile. Der Agent -to -Agent -Protokoll hilft bei der Aufschlüsselung von Datenwänden und ermöglicht es, dass Agenten in einem System stecken, um Informationen von anderen aufzunehmen und zu verwenden. Diese Verbindung führt direkt zu einer erhöhten Produktivität. Agenten, die sich zusammenschließen, erreichen weitaus mehr als sie individuell und die betriebliche Effizienz erheblich steigern können.

Darüber hinaus senkt die Einführung eines Customary-AI-Agenten-Kommunikationsprotokolls die Verbindungskosten, indem die Notwendigkeit von maßgeschneiderten Verbindungen zwischen verschiedenen Systemen reduziert und wertvolle Zeit und Ressourcen gespart wird. Letztendlich erleichtert A2A die wahre Teamarbeit und ermöglicht es, komplexe Systeme aufzubauen, in denen spezialisierte Agenten an größeren Arbeitsplätzen zusammenarbeiten und über die Grenzen der Behandlung von Wirkstoffen als isolierte Werkzeuge hinausgehen.

5 Prinzipien hinter A2A

Der Agent to Agent Protocol folgt fünf Hauptideen, um sicherzustellen, dass es für Unternehmen intestine funktioniert und im Laufe der Zeit wachsen kann.

1. Konzentrieren Sie sich auf Agentenfähigkeiten: A2A hilft Agenten, natürlich zusammenzuarbeiten, auch wenn sie kein Speicher oder Werkzeuge teilen. Es ermöglicht die Zusammenarbeit, während Agenten unabhängig arbeiten lassen.
2. Verwenden Sie gemeinsame Webstandards: Anstatt alles neu zu machen, verwendet A2A bekannte Webstandards wie HTTP, Server-Despatched-Ereignisse (SSE) und JSON-RPC. Dies erleichtert es einfacher, dieses Protokoll mit der vorhandenen Technologie zu übernehmen und zu verwenden.
3. Sicherheit einbauen: Das Protokoll enthält von Anfang an eine starke Sicherheit. Es unterstützt Standardmethoden zur Überprüfung der Identität und den Berechtigungen, die für die Geschäftsnutzung von entscheidender Bedeutung sind.
4. Unterstützen Sie lange Aufgaben: A2A kann mit Jobs umgehen, die Stunden oder Tage dauern. Es gibt Aktualisierungen auf dem Weg, die für komplexe Geschäftsabläufe benötigt werden.
5. Verwandten Sie verschiedene Datentypen: A2A weiß, dass Kommunikation nicht nur Textual content ist. Daher unterstützt es Textual content, Audio-, Video- und interaktive Daten wie Formulare und lässt Agenten das beste Format für den Job verwenden.

Wie A2A funktioniert

Der Agent to Agent Protocol verwendet ein Consumer-Server-Setup für organisierte Kommunikation.

Hier sind die Hauptteile:

• Consumer-Server-Modell: Ein Agent (der „Consumer“) bittet um eine Aufgabe. Ein anderer Agent (der „Server“ oder „Distant“ Agent) erledigt die Aufgabe. Diese Rollen können sich während des Gesprächs ändern. Dieses Modell ist für das AI -Agentenkommunikationsprotokoll grundlegend.
• Agentenkarten zum Auffinden von Partnern: Eine wichtige Funktion von A2A ist die „Agentenkarte“. Es ist eine JSON -Datei, die wie das Profil eines Agenten wirkt. Es listet die ID, den Namen, den Job, den Typ, die Sicherheitsbedürfnisse des Agenten und die Möglichkeiten des Agenten auf. Dies hilft den Consumer -Agenten, den richtigen Serveragenten für eine bestimmte Aufgabe zu finden.
• Aufgabenbasierte Schritte: Die Hauptarbeitseinheit wird als „Aufgabe“ bezeichnet. Aufgaben werden klare Schritte durchlaufen: Übermittelt (gestartet), Arbeiten (in Arbeit), Eingabedurchführungen (benötigt weitere Informationen), fertiggestellt (intestine fertig), fehlgeschlagen (hatte einen Fehler) oder storniert (frühzeitig gestoppt). Diese Struktur hilft bei der Verwaltung von Workflows.
• Nachrichtenstruktur: Innerhalb von Aufgaben sprechen Agenten mit „Nachrichten“. Nachrichten enthalten „Teile“, die den tatsächlichen Inhalt enthalten (Textual content, Dateien, Daten, Formulare). Dies ermöglicht das Senden von reichhaltigen Informationen.
• Artefakte für Ergebnisse: Wenn eine Aufgabe erledigt ist, wird die Ausgabe als „Artefakte“ geliefert. Dies sind strukturierte Ergebnisse, um sicherzustellen, dass die endgültige Ausgabe konsistent und einfach zu bedienen ist.

Die A2A -Kommunikationsschritte

Das Agent to Agent -Protokoll folgt einem klaren Weg für Agenten, die zusammenarbeiten:

1. Der Consumer -Agent sucht nach geeigneten Distant -Agenten, indem er seine Agentenkarten überprüfen.
2. Der Kunde und der ausgewählte Distant -Agent sind sich über die Aufgabendetails einig, z. B. was getan werden muss und wie das Ergebnis aussehen sollte.
3. Der Distant -Agent erledigt die Aufgabe und sendet Aktualisierungen. Für lange Aufgaben verwendet A2A Server-Despatched-Ereignisse (SSE) für Stay-Statusprüfungen.
4. Nach Abschluss sendet der Distant -Agent die Ergebnisse (Artefakte) im vereinbarten Format an den Kunden zurück.

Reale Verwendungen von A2A-Protokoll

Zu sehen, wie A2A in der realen Welt verwendet werden kann, macht seinen Wert klar. Hier sind einige Beispiele für die Verwendung des Wirkstoffs zum Agentenprotokoll:

Einstellung erleichtern

Ein Supervisor bittet seinen Einstellungsagenten, Kandidaten zu finden. Mit A2A spricht dieser Agent mit anderen spezialisierten Agenten wie man findet Lebensläufe auf Job -Web sites, ein weiterer Überprüfungen von Kalendern und Pläne für Interviews und ein dritter Begin Hintergrundprüfungen. Das Google Agent to Agent Protocol verbindet diese Schritte reibungslos.

Verbindungsgeschäftsbetrieb

Unternehmen können Agenten mit A2A für den Kundensupport, das Inventarmanagement und die Finanzierung in Verbindung bringen. Dies ermöglicht reibungslose, automatisierte Prozesse, die verschiedene Abteilungen überschreiten und die Artwork und Weise verbessern, wie das Unternehmen über Agent to Agent Protocol in AI führt.

Verknüpfung verschiedener Software program

A2A hilft bei der Erstellung von Workflows, die mehrere Anwendungen verwenden, um die Interoperabilität zu erhöhen, z. B. das Verbinden eines Einkaufsagenten an einen SAP -Agenten, um eine Bestellung zu erstellen. Verknüpfung eines Forschungsagenten mit einem Börsenmakler, um eine Bestellung auszuführen.

Der Agent to Agent Protocol hat die Unterstützung von vielen Technologieunternehmen und Dienstleistern:

• Tech Companion: Unternehmen wie Atlassian, Field, Langchain, MongoDB, Salesforce, SAP und Servicenow unterstützen A2A.
• Dienstleister: Firmen wie Accenture, Deloitte, Infosys, KPMG und PwC bieten Hilfe bei der Inszenierung von A2A.

Branchenführer sehen bereits den Wert dieser Innovation. Harrison ChaseDer CEO von Langchain sagte: „… Agenten, die mit anderen Agenten interagieren, ist die naheliege Zukunft… Wir freuen uns, zusammenzuarbeiten… um ein gemeinsames Protokoll zu finden…“ Diese Unterstützung zeigt die Notwendigkeit eines Customary -AI -Agentenkommunikationsprotokolls.

Erforschung von A2A -Ressourcen

Entwickler, die das Agent zum Agentenprotokoll verwenden möchten, finden Hilfe:

• Dokumentation: Der Entwurf der technischen Particulars von A2A ist on-line. Lesen Sie es hier
• Codebeispiele: Google bietet Code -Beispiele, um anzuzeigen, wie A2A verwendet wird. Lesen Sie es hier
• Neighborhood -Hilfe: A2A wird offen entwickelt, und Entwickler können Ideen beitragen.

Abschluss

Das Agent-to-Agent-Protokoll (A2A) ist ein großer Schritt für AI-Systeme. Es gibt den Agenten eine Standardmethode, sich zu finden, sicher zu sprechen und zusammen mit komplexen Arbeitsplätzen zusammenzuarbeiten. Dies kann sich ändern, wie Unternehmen KI verwenden. Wenn Unternehmen autonomere Agenten verwenden, ist es entscheidend für den Erfolg, dass sie leicht über verschiedene Systeme hinweg zusammenarbeiten.

Das Agent -to -Agent -Protokoll bietet eine offene, sichere und versatile Möglichkeit, dies zu tun. Mit der starken Unterstützung in der Branche wird A2A zum Customary für die Agent -Teamarbeit, die neue Möglichkeiten eröffnet und die Einführung von KI erleichtert. In der Zukunft geht es nicht nur um intelligente einzelne Agenten, sondern um Systeme, in denen Agenten effektiv zusammenarbeiten, um Requirements wie dieses AI -Agentenkommunikationsprotokoll zu verwenden.

Häufig gestellte Fragen

Harsh Mishra ist ein KI/ML -Ingenieur, der mehr Zeit damit verbringt, mit großen Sprachmodellen zu sprechen als mit tatsächlichen Menschen. Leidenschaft über Genai, NLP und Maschinen schlauer (damit sie ihn noch nicht ersetzen). Wenn er Fashions nicht optimiert, optimiert er wahrscheinlich seine Kaffeeaufnahme.