作者 | Nirdiamant
编辑 | 云昭
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
MCP，市面上已经有不少干货解读了，但作为经常被拿来对比的 A2A，内容却很少，今天为大家详细解读下 A2A 的架构。
想象你走进一个繁忙的办公室，才华横溢的专家们正在处理各类复杂项目。一个角落里，研究分析师在挖掘数据；旁边，设计专家在绘制视觉方案；另一边，物流协调员在安排货运。当这些专家需要协作时，他们只需相互交谈——共享信息、提出问题、整合才能，解决那些单靠个人无法完成的任务。
但如果每位专家都被封闭在一个隔音室里，虽然仍能出色完成自己的工作，却无法与他人沟通，那么整个办公室的集体效能就会瞬间崩塌。
这正是当前 AI 智能体所面临的挑战。尽管单个 AI 系统在某些专门任务上越来越强，但它们之间往往无法高效协作。这正是 Agent-to-Agent（A2A）框架的用武之地——它是一种让 AI 系统像团队一样协同工作的通信机制。
为什么 AI 智能体需要“对话”如今的 AI 世界就像一个个“专才孤岛”：有的智能体擅长日程安排，有的精通数据分析，还有的擅长写作创意。但即使这些专长组合在一起能解决更复杂的问题，它们通常仍是各自为战。
想象一个看似简单的请求：“帮我规划下个月去芝加哥的商务行程。”这个任务其实需要多个方面的专长：
日程管理：找出可用时间
旅行知识：预订合适的航班和酒店
预算控制：做出性价比高的选择
地理智能：高效安排会议地点和时间
我们当然可以构建一个超级系统，统筹所有这些功能 —— 一个全能的“超级智能体”。但这样做有两个大问题：
- 开发复杂：每加入一个新功能，就必须集成到核心系统中，可能会破坏现有功能。
- 重复造轮子：市面上已有成熟的航班预订、日历管理等服务，没必要每家公司都重造一遍。
A2A 的解决方案是：让你专注于构建你最擅长的智能体，其它功能通过连接其他专家智能体来实现。这种模块化方式，让多个专才智能体能协作解决更复杂的问题，而不必每个团队从零开始做一遍。
如果缺乏通信机制，每个专长系统就只能处理问题的一小部分，用户就得在它们之间手动协调，变成“人肉调度中心”。
为 AI 建立通用语言
A2A 提供了一个通用语言，让不同背景、由不同团队开发的 AI 智能体可以相互交流。就像在国际公司中统一使用英语或普通话那样，一旦建立通用语言，协作就成为可能。
A2A 不仅定义了信息如何交换，还定义了任务如何在时间维度上被协调：
- 介绍协议：智能体可通过“Agent Card”（类似数字简历）互相发现和了解彼此的能力。
- 任务管理：智能体可以分配任务并跟踪进度。例如，日历智能体可以向旅行智能体正式发出请求，并监控任务状态。
- 丰富通信格式：不仅限于文字，还支持图片、结构化数据、文件等协作必需的格式。
- 澄清机制：如果任务信息不明确，智能体可暂停任务并请求澄清，就像人类同事会补充提问一样。
A2A 如何运作：幕后协同一览
假设你对你的 AI 助理说：“帮我策划下周末女儿的生日派对。”
在你看不到的幕后，主助理（比如叫 Alex）会识别这个请求涉及多个领域，并利用 A2A 这样协作：
- 发现专家智能体：Alex 会在其 Agent Card 目录中查找擅长活动策划、餐饮建议和邀请函设计的智能体。技术上，它会请求这些智能体的 Agent Card（一般是托管在像 https://agent-domain/.well-known/agent.json 的 JSON 文件），里面列出能力、通信端点和认证信息。
- 创建任务并发送请求：
- 向活动策划智能体发出请求：“为8岁女孩的生日派对（下周六下午）推荐场地和活动方案。”
- 向餐饮顾问请求：“为12位孩子和6位成人提供蛋糕与食物方案。”
- 向设计智能体发出任务：“设计儿童生日派对邀请函模板。”
- 任务状态管理：
每个任务都有唯一ID，状态从“已提交 → 处理中 → 完成/失败/待补充信息”。
若活动策划智能体回复：“你的预算是多少？”（状态改为 input-required），Alex 会基于用户资料或提问用户，然后更新任务状态。
餐饮顾问返回结构化菜单、价格和饮食偏好数据（DataPart），Alex 可将其转为用户界面展示。
设计智能体制作邀请函图片文件，并作为 FilePart 封装成 Artifact（工件），标记任务完成。
实时进度流：长时间任务可以通过 SSE（Server-Sent Events）实时更新进度。
认证机制：智能体之间使用 OAuth、API Key 等企业级协议进行认证。
最终你只与 Alex 对话，完全无需操心背后调度了多少个 AI，整个过程协调流畅，结果自然一致，这就是 A2A 的魅力。
A2A 在 AI 生态中的定位
A2A 并不是孤立存在的，它是更广泛 AI 互操作趋势的一部分。另一个重要协议是 MCP（Model Context Protocol），专注于让单个智能体更好地使用工具和上下文。
可以这样理解：
- A2A：像是让同事之间能顺畅沟通的协作协议。
- MCP：像是为每位员工配备他们需要的工具和信息。
它们并不冲突，而是互补。一个智能体可以通过 MCP 获取执行任务的工具和上下文，然后通过 A2A 与其他智能体协同完成多步骤任务。
这代表了 AI 设计理念的转变 —— 从“万能型孤岛”模型走向“专才网络协作”，就像人类社会演化出分工与协作一样。
A2A 的技术架构
在这些通俗比喻背后，A2A 实际上实现了一整套技术机制，使智能体协作成为可能：
- 客户端-服务器模型：任意 A2A 交互中，一个智能体是客户端（发起方），另一个是服务器（响应方）。角色可以视上下文切换。
- Agent Card（能力卡片）：JSON 格式的能力清单，通常托管在标准路径（如 /.well-known/agent.json），包含：
- 智能体能力与支持操作
- 通信端点 URL
- 认证方式要求
- 支持的消息与内容类型
- 任务状态管理（Task Lifecycle）：
每个任务都有唯一 ID
生命周期包括：submitted、working、input-required、completed、failed、canceled
还包含时间戳、任务归属等元信息
消息结构（Message Structure）：
TextPart：普通文字或富文本内容
DataPart：结构化数据（如 JSON）
FilePart：二进制或文件引用
每条消息由若干部分（Part）组成：
每部分都有 MIME 类型说明其内容格式
传输协议：
通常使用 HTTP/HTTPS
标准 REST 接口用于任务创建与更新
Server-Sent Events (SSE) 用于任务实时进度推送
可选 Webhook 支持异步通知
安全机制：
OAuth 2.0 流程
API 密钥
JWT 令牌
访问控制权限
这一架构足以支撑从简单问答到长时间运行的复杂协作流程。
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总结：集体智慧大于个体能力之和
A2A 的真正力量，在于我们不再局限于单个 AI 的功能，而是构建一个“专才协作网络”。正如人类社会因分工和协作而快速进步，AI 也将在智能体间协作的基础上实现质的飞跃。
A2A 带来以下优势：
- 模块化进化：只需替换某个智能体，无需重构整个系统
- 渐进式自动化：原本需要人工协调的任务，可由智能体自动完成
- 专精能力释放：不再追求“全能但平庸”的 AI，而是打造各领域最强智能体
未来的 AI，不是一个无所不能的超级智能，而是一群高效协作的专业智能体。A2A 正是实现这种协作的通信基础设施，助力 AI 真正进入处理现实世界复杂任务的新时代。
展望未来
随着 A2A 等框架推动 AI 智能体协作能力不断提升，我们将从“控制工具”走向“委托任务”。用户体验将越来越简单，而 AI 的能力却愈发强大 —— 这是成熟技术的标志。
就像一群围坐会议桌前的同事集思广益，AI 智能体通过 A2A 协议，可以融合各自的专业视角，提出任何单一智能体都无法实现的解决方案。
这，正是 A2A 的承诺 —— 不只是更聪明的个体 AI，而是更聪明的协作。
参考链接：https://medium.com/@nirdiamant21/googles-agent2agent-a2a-explained-751340c78e99
