摘要：本文深入剖析 Google 于 2025 年 4 月发布的 Agent2Agent (A2A) 协议，从协议背景、设计哲学、核心架构、实现细节、应用场景到未来展望，全面解读这一 AI Agent 互操作性的开放标准。
目录
- 什么是 A2A 协议
- A2A 要解决什么问题
- 设计哲学与核心原则
- 核心架构与组件
- 协议实现详解
- Multi-Agent 协作模式
- 与其他协议的对比
- 应用场景
- 未来展望：Agent 协作标准的演进
- 总结
什么是 A2A 协议
Agent2Agent (A2A) 是一个开放的通信协议，专为 AI Agent 之间的互操作性而设计。它于 2025 年 4 月由 Google 联合超过 50 家技术合作伙伴（包括 Atlassian、Salesforce、SAP、LangChain 等）共同发布，并于同年捐赠给 Linux 基金会，成为厂商中立的开放标准。
graph TB
subgraph "A2A 协议定位"
A[AI Agent A<br/>Claude/GPT]
B[AI Agent B<br/>Gemini]
C[AI Agent C<br/>企业自建Agent]
A <-->|A2A Protocol| B
B <-->|A2A Protocol| C
C <-->|A2A Protocol| A
end
subgraph "协议层"
P1[HTTP/HTTPS]
P2[JSON-RPC 2.0]
P3[Server-Sent Events]
end
A --- P1
B --- P2
C --- P3
style A fill:#e1f5fe
style B fill:#fff3e0
style C fill:#f3e5f5
核心定义
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 协议类型 | 开放的 Agent-to-Agent 通信协议 |
| 技术基础 | HTTP + JSON-RPC 2.0 + SSE |
| 治理机构 | Linux 基金会 |
| 核心理念 | 不透明协作（Opaque Collaboration） |
A2A 要解决什么问题
当前 AI Agent 生态的困境
graph LR
subgraph "问题：Agent 孤岛"
A1[LangChain Agent]
A2[AutoGPT Agent]
A3[企业 Agent A]
A4[企业 Agent B]
A1 x--x|无法通信| A2
A2 x--x|无法通信| A3
A3 x--x|无法通信| A4
end
subgraph "问题：N×M 集成"
F1[框架 1]
F2[框架 2]
F3[框架 3]
S1[系统 A]
S2[系统 B]
S3[系统 C]
F1 ---|定制集成| S1
F1 ---|定制集成| S2
F1 ---|定制集成| S3
F2 ---|定制集成| S1
F2 ---|定制集成| S2
F2 ---|定制集成| S3
F3 ---|定制集成| S1
F3 ---|定制集成| S2
F3 ---|定制集成| S3
end
style A1 fill:#ffcdd2
style A2 fill:#ffcdd2
style A3 fill:#ffcdd2
style A4 fill:#ffcdd2
A2A 解决的核心问题
| 问题 | 现状 | A2A 解决方案 |
|---|---|---|
| Agent 孤岛 | 不同框架的 Agent 无法通信 | 统一的通信协议层 |
| N×M 集成复杂度 | 每个 Agent 需要与每个系统单独集成 | 标准化的 Agent Card 发现机制 |
| 私有协议锁定 | 企业被锁定在特定厂商生态 | 厂商中立的开放标准 |
| 安全边界模糊 | Agent 协作需要暴露内部状态 | 不透明协作（Opacity） |
| 长任务处理 | 缺乏标准化的异步任务管理 | 完整的任务生命周期管理 |
核心价值主张
设计哲学与核心原则
A2A 协议遵循五大核心设计原则：
1. 拥抱 Agent 原生能力（Embrace Agentic Capabilities）
graph
subgraph "传统方式"
T1[Agent A] -->|结构化 API| T2[中间件] -->|结构化 API| T3[Agent B]
end
subgraph "A2A 方式"
A1[Agent A] <-->|自然语言 + 结构化数据| A2[Agent B]
end
style T2 fill:#ffcdd2
style A1 fill:#c8e6c9
style A2 fill:#c8e6c9
A2A 允许 Agent 以自然的、非结构化的方式协作，即使它们不共享内存、工具和上下文。
2. 基于现有标准（Build on Existing Standards）
graph
subgraph "A2A 技术栈"
L1[A2A 协议层]
L2[JSON-RPC 2.0]
L3[HTTP/HTTPS]
L4[TCP/IP]
end
L1 --> L2 --> L3 --> L4
subgraph "可选扩展"
E1[Server-Sent Events<br/>流式响应]
E2[Push Notifications<br/>Webhook 回调]
E3[gRPC<br/>高性能场景]
end
L1 -.-> E1
L1 -.-> E2
L1 -.-> E3
style L1 fill:#2196f3,color:#fff
style L2 fill:#64b5f6
style L3 fill:#90caf9
style L4 fill:#bbdefb
3. 默认安全（Secure by Default）
sequenceDiagram
participant C as Client Agent
participant S as Server Agent
Note over C,S: 安全认证流程
C->>S: GET /.well-known/agent.json
S-->>C: Agent Card (含认证要求)
C->>C: 分析认证方案
alt OAuth 2.0
C->>S: 请求 + Bearer Token
else API Key
C->>S: 请求 + X-API-Key Header
else mTLS
C->>S: 请求 + 客户端证书
end
S->>S: 验证凭证
S-->>C: 响应
A2A 支持与 OpenAPI 同等的企业级认证授权方案。
4. 支持长任务（Support Long-Running Tasks）
- 后台任务处理
- 人机协作（Human-in-the-Loop）审批
- 流式更新
5. 模态无关（Modality Agnostic）
支持文本、图片、音频、PDF、HTML、JSON 等多种格式。
核心架构与组件
整体架构
graph TB
subgraph "A2A 协议架构"
subgraph "Client Agent"
CA[Agent Logic]
CC[A2A Client]
end
subgraph "Server Agent"
SA[Agent Logic]
SC[A2A Server]
AC[Agent Card]
end
subgraph "通信层"
HTTP[HTTP/HTTPS]
JSONRPC[JSON-RPC 2.0]
SSE[Server-Sent Events]
end
CA --> CC
CC <--> HTTP
HTTP <--> SC
SC --> SA
SC --> AC
CC -.->|流式| SSE
SSE -.-> SC
end
subgraph "核心对象"
O1[Agent Card<br/>能力描述]
O2[Task<br/>任务管理]
O3[Message<br/>消息交换]
O4[Artifact<br/>产出物]
end
AC --- O1
SA --- O2
SA --- O3
SA --- O4
style CA fill:#e3f2fd
style SA fill:#e8f5e9
style O1 fill:#fff9c4
style O2 fill:#fff9c4
style O3 fill:#fff9c4
style O4 fill:#fff9c4
四大核心对象
1. Agent Card（代理卡片）
Agent Card 是 Agent 的"数字名片"，以 JSON 格式公开发布，描述 Agent 的身份、能力和连接信息。
{
"name": "Code Review Agent",
"description": "专业的代码审查 Agent，支持多种编程语言",
"url": "https://agent.example.com/",
"version": "1.0.0",
"protocolVersion": "0.2.0",
"provider": {
"organization": "Example Corp",
"url": "https://example.com"
},
"capabilities": {
"streaming": true,
"pushNotifications": true,
"stateTransitionHistory": true
},
"skills": [
{
"id": "code_review",
"name": "Code Review",
"description": "审查代码质量、安全性和最佳实践",
"tags": ["code", "review", "security"],
"inputModes": ["text/plain", "application/json"],
"outputModes": ["text/plain", "text/markdown"]
}
],
"securitySchemes": {
"bearerAuth": {
"type": "http",
"scheme": "bearer"
}
}
}
2. Task（任务）
stateDiagram-v2
[*] --> submitted: 创建任务
submitted --> working: 开始处理
working --> working: 处理中
working --> input_required: 需要输入
working --> auth_required: 需要认证
input_required --> working: 收到输入
auth_required --> working: 认证完成
working --> completed: 成功完成
working --> failed: 处理失败
working --> canceled: 用户取消
submitted --> rejected: 拒绝任务
completed --> [*]
failed --> [*]
canceled --> [*]
rejected --> [*]
note right of working: 可发送状态更新<br/>可产生 Artifact
note right of input_required: Human-in-the-Loop<br/>等待人工输入
3. Message（消息）
消息是 Agent 之间单次交互的载体，包含一个或多个 Part。
graph LR
subgraph "Message 结构"
M[Message]
M --> R[role: user/agent]
M --> ID[messageId]
M --> P[parts]
P --> P1[TextPart]
P --> P2[FilePart]
P --> P3[DataPart]
end
subgraph "Part 类型"
P1 --> T1["kind: 'text'<br/>text: '...'"]
P2 --> T2["kind: 'file'<br/>file: {name, mimeType, bytes/uri}"]
P3 --> T3["kind: 'data'<br/>data: {type: 'json', data: {...}}"]
end
4. Artifact（产出物）
Artifact 是 Server Agent 产生的交付物，如文档、图片、代码文件等。
graph TB
subgraph "Artifact 结构"
A[Artifact]
A --> AID[artifactId]
A --> N[name]
A --> D[description]
A --> P[parts]
P --> P1[Part 1: 代码文件]
P --> P2[Part 2: 文档]
P --> P3[Part 3: 图片]
end
subgraph "流式产出"
S1[ArtifactUpdate 1<br/>append: false]
S2[ArtifactUpdate 2<br/>append: true]
S3[ArtifactUpdate 3<br/>lastChunk: true]
S1 --> S2 --> S3
end
style S1 fill:#e3f2fd
style S2 fill:#e3f2fd
style S3 fill:#c8e6c9
协议实现详解
JSON-RPC 方法
A2A 定义了以下核心 RPC 方法：
graph TB
subgraph "A2A RPC 方法"
subgraph "消息发送"
M1[message/send<br/>发送消息并等待响应]
M2[message/stream<br/>发送消息并接收流式响应]
end
subgraph "任务管理"
T1[tasks/get<br/>获取任务状态]
T2[tasks/cancel<br/>取消任务]
T3[tasks/resubscribe<br/>重新订阅任务流]
end
subgraph "推送通知"
P1[tasks/pushNotification/set<br/>设置推送配置]
P2[tasks/pushNotification/get<br/>获取推送配置]
end
end
style M1 fill:#e3f2fd
style M2 fill:#e3f2fd
style T1 fill:#e8f5e9
style T2 fill:#e8f5e9
style T3 fill:#e8f5e9
style P1 fill:#fff3e0
style P2 fill:#fff3e0
三种通信模式
模式 1：同步请求/响应
sequenceDiagram
participant C as Client Agent
participant S as Server Agent
C->>S: message/send (JSON-RPC)
Note right of S: 处理请求...
S-->>C: Response (Task/Message)
Note over C,S: 适用于简单、快速的任务
模式 2：流式响应 (SSE)
sequenceDiagram
participant C as Client Agent
participant S as Server Agent
C->>S: message/stream (HTTP POST)
S-->>C: HTTP 200 + Content-Type: text/event-stream
loop 流式更新
S-->>C: data: {"kind": "status-update", ...}
S-->>C: data: {"kind": "artifact-update", ...}
end
S-->>C: data: {"kind": "status-update", "final": true}
Note over C,S: 连接关闭
Note over C,S: 适用于需要实时反馈的任务
模式 3：异步推送通知
sequenceDiagram
participant C as Client Agent
participant S as Server Agent
participant W as Webhook (Client)
C->>S: tasks/pushNotification/set<br/>{taskId, webhookUrl}
S-->>C: OK
C->>S: message/send
S-->>C: Task (working)
Note right of S: 长时间处理...
S->>W: POST /webhook<br/>{taskId, state: completed}
W-->>S: 200 OK
C->>S: tasks/get {taskId}
S-->>C: Task (completed) + Artifacts
Note over C,S: 适用于长时间运行的任务
错误处理
A2A 定义了标准的 JSON-RPC 错误码：
| 错误码 | 名称 | 说明 |
|---|---|---|
| -32700 | Parse error | JSON 解析错误 |
| -32600 | Invalid Request | 无效的请求 |
| -32601 | Method not found | 方法不存在 |
| -32602 | Invalid params | 无效的参数 |
| -32603 | Internal error | 内部错误 |
| -32000 | Task not found | 任务不存在 |
| -32001 | Task not cancelable | 任务无法取消 |
| -32002 | Push notification not supported | 不支持推送通知 |
| -32003 | Unsupported operation | 不支持的操作 |
Multi-Agent 协作模式
协作架构
graph TB
subgraph "Multi-Agent 协作场景"
U[用户请求]
subgraph "Orchestrator Agent"
O[协调者 Agent]
end
subgraph "Specialist Agents"
S1[代码生成 Agent]
S2[代码审查 Agent]
S3[测试 Agent]
S4[部署 Agent]
end
U --> O
O <-->|A2A| S1
O <-->|A2A| S2
O <-->|A2A| S3
O <-->|A2A| S4
S1 -.->|MCP| T1[GitHub API]
S2 -.->|MCP| T2[Code Analysis Tool]
S3 -.->|MCP| T3[Test Runner]
S4 -.->|MCP| T4[K8s API]
end
style O fill:#ff9800,color:#fff
style S1 fill:#4caf50,color:#fff
style S2 fill:#2196f3,color:#fff
style S3 fill:#9c27b0,color:#fff
style S4 fill:#f44336,color:#fff
协作流程示例
sequenceDiagram
participant User
participant Orch as Orchestrator
participant Coder as Code Agent
participant Review as Review Agent
participant Test as Test Agent
User->>Orch: "开发一个用户认证模块"
Note over Orch: 分解任务
Orch->>Coder: message/send<br/>"实现 JWT 认证逻辑"
Coder-->>Orch: Task (working)
Coder-->>Orch: Artifact (auth.ts)
Coder-->>Orch: Task (completed)
Orch->>Review: message/send<br/>"审查 auth.ts 代码"
Review-->>Orch: Task (working)
Review-->>Orch: Message ("发现安全问题...")
Review-->>Orch: Task (input-required)
Orch->>Coder: message/send<br/>"修复安全问题"
Coder-->>Orch: Artifact (auth.ts v2)
Orch->>Review: message/send<br/>"重新审查"
Review-->>Orch: Task (completed, "审查通过")
Orch->>Test: message/send<br/>"运行测试"
Test-->>Orch: Task (completed, "100% 通过")
Orch-->>User: "认证模块开发完成 ✓"
不透明协作（Opaque Collaboration）
A2A 的核心设计理念是不透明协作：
graph LR
subgraph "Agent A (内部不可见)"
A1[私有记忆]
A2[专有逻辑]
A3[内部工具]
A4[接口层]
end
subgraph "Agent B (内部不可见)"
B1[私有记忆]
B2[专有逻辑]
B3[内部工具]
B4[接口层]
end
A4 <-->|A2A Protocol<br/>仅交换任务和消息| B4
style A1 fill:#ffcdd2
style A2 fill:#ffcdd2
style A3 fill:#ffcdd2
style B1 fill:#ffcdd2
style B2 fill:#ffcdd2
style B3 fill:#ffcdd2
style A4 fill:#c8e6c9
style B4 fill:#c8e6c9
优势：
- 保护知识产权和商业机密
- 保护用户隐私数据
- 降低集成复杂度
- 支持异构 Agent 协作
与其他协议的对比
协议定位对比
graph TB
subgraph "AI Agent 协议生态"
subgraph "工具层 (Agent-to-Tool)"
MCP[MCP<br/>Model Context Protocol]
end
subgraph "Agent 协作层 (Agent-to-Agent)"
A2A[A2A<br/>Agent2Agent Protocol]
ACP[ACP<br/>Agent Communication Protocol]
end
subgraph "框架层"
LC[LangChain]
AG[AutoGPT]
CW[CrewAI]
end
subgraph "应用层"
APP[企业应用]
end
end
APP --> LC
APP --> AG
APP --> CW
LC --> MCP
LC --> A2A
AG --> MCP
AG --> A2A
CW --> A2A
style MCP fill:#ff9800,color:#fff
style A2A fill:#4caf50,color:#fff
style ACP fill:#2196f3,color:#fff
详细对比表
| 维度 | A2A | MCP | LangChain | Function Calling |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | Agent-to-Agent 通信 | Agent-to-Tool 通信 | Agent 开发框架 | LLM 工具调用 |
| 发起者 | Google + Linux Foundation | Anthropic | Harrison Chase | OpenAI |
| 协议类型 | 开放标准 | 开放标准 | 开源框架 | 私有协议 |
| 通信方式 | JSON-RPC + SSE | JSON-RPC | 框架内部 | HTTP API |
| 发现机制 | Agent Card | Tool Schema | 内置工具 | 函数定义 |
| 长任务支持 | ✅ 完整支持 | ❌ 不支持 | 🔶 部分支持 | ❌ 不支持 |
| 流式处理 | ✅ SSE | ❌ 不支持 | 🔶 框架级别 | ✅ 支持 |
| 跨厂商协作 | ✅ 核心特性 | 🔶 有限 | ❌ 不支持 | ❌ 不支持 |
| 企业级安全 | ✅ OpenAPI 兼容 | 🔶 基础 | 🔶 框架级别 | ✅ 支持 |
A2A 与 MCP 的互补关系
graph TB
subgraph "完整的 Agent 架构"
subgraph "Agent A"
A1[Agent Core]
A2[MCP Client]
end
subgraph "Agent B"
B1[Agent Core]
B2[MCP Client]
end
subgraph "工具层"
T1[Database]
T2[API Service]
T3[File System]
end
end
A1 <-->|A2A Protocol| B1
A2 -->|MCP| T1
A2 -->|MCP| T2
B2 -->|MCP| T3
style A1 fill:#4caf50,color:#fff
style B1 fill:#4caf50,color:#fff
style A2 fill:#ff9800,color:#fff
style B2 fill:#ff9800,color:#fff
类比：如果 MCP 是将键盘插入电脑的 USB 接口，那么 A2A 就是电脑之间发送邮件的网络协议。
应用场景
场景 1：企业供应链协作
graph LR
subgraph "零售商"
R[库存 Agent]
end
subgraph "供应商 A"
SA[销售 Agent]
end
subgraph "供应商 B"
SB[销售 Agent]
end
subgraph "物流商"
L[物流 Agent]
end
R <-->|A2A: 询价| SA
R <-->|A2A: 询价| SB
R <-->|A2A: 安排配送| L
SA <-->|A2A: 协调配送| L
style R fill:#2196f3,color:#fff
style SA fill:#4caf50,color:#fff
style SB fill:#4caf50,color:#fff
style L fill:#ff9800,color:#fff
案例：Tyson Foods 和 Gordon Food Service 正在使用 A2A 协议构建协作系统，实现产品数据和销售线索的实时共享。
场景 2：软件开发流水线
graph TB
subgraph "DevOps Agent 协作"
PM[产品经理 Agent]
DEV[开发 Agent]
QA[测试 Agent]
SEC[安全 Agent]
OPS[运维 Agent]
end
PM -->|需求| DEV
DEV -->|代码| QA
QA -->|测试报告| DEV
DEV -->|代码| SEC
SEC -->|安全报告| DEV
DEV -->|构建产物| OPS
OPS -->|部署状态| PM
style PM fill:#9c27b0,color:#fff
style DEV fill:#4caf50,color:#fff
style QA fill:#2196f3,color:#fff
style SEC fill:#f44336,color:#fff
style OPS fill:#ff9800,color:#fff
场景 3：跨云 Agent 协作
graph LR
subgraph "Azure"
A1[Copilot Agent]
end
subgraph "Google Cloud"
G1[Vertex AI Agent]
end
subgraph "AWS"
W1[Bedrock Agent]
end
subgraph "企业私有云"
E1[企业 Agent]
end
A1 <-->|A2A| G1
G1 <-->|A2A| W1
W1 <-->|A2A| E1
E1 <-->|A2A| A1
style A1 fill:#0078d4,color:#fff
style G1 fill:#4285f4,color:#fff
style W1 fill:#ff9900,color:#fff
style E1 fill:#6b7280,color:#fff
Microsoft 已宣布：Azure AI Foundry 和 Copilot Studio 将很快支持 A2A 协议。
场景 4：数字内容创作
graph LR
subgraph "Adobe Agent 生态"
A1[创意 Agent]
A2[排版 Agent]
A3[图像处理 Agent]
end
subgraph "Google Agent 生态"
G1[翻译 Agent]
G2[SEO Agent]
end
A1 <-->|A2A| G1
A2 <-->|A2A| G2
A3 <-->|A2A| G1
style A1 fill:#ff0000,color:#fff
style A2 fill:#ff0000,color:#fff
style A3 fill:#ff0000,color:#fff
style G1 fill:#4285f4,color:#fff
style G2 fill:#4285f4,color:#fff
Adobe 正在使用 A2A 使其分布式 Agent 与 Google Cloud 生态系统中的 Agent 实现互操作。
未来展望：Agent 协作标准的演进
发展路线图
timeline
title A2A 协议演进时间线
2025 Q1 : Google 发布 A2A v0.1
: 50+ 合作伙伴加入
2025 Q2 : A2A v0.2 发布
: 捐赠给 Linux Foundation
: 支持无状态交互
2025 Q3-Q4 : A2A v1.0 预计发布
: 官方 SDK 正式版
: 企业生产就绪
2026+ : Agent Mesh 架构
: 联邦注册中心
: 跨域治理
未来架构演进
graph TB
subgraph "当前：中心化发现"
R1[Agent Registry]
A1[Agent A] --> R1
A2[Agent B] --> R1
A3[Agent C] --> R1
end
subgraph "未来：Agent Mesh"
subgraph "Domain A"
RA[Registry A]
AA1[Agent A1]
AA2[Agent A2]
end
subgraph "Domain B"
RB[Registry B]
AB1[Agent B1]
AB2[Agent B2]
end
subgraph "Governance Layer"
G[统一治理层]
end
AA1 --> RA
AA2 --> RA
AB1 --> RB
AB2 --> RB
RA <--> G
RB <--> G
RA <-.->|Federation| RB
end
style R1 fill:#ffcdd2
style G fill:#4caf50,color:#fff
style RA fill:#2196f3,color:#fff
style RB fill:#2196f3,color:#fff
预判：Agent 协作标准的未来
| 趋势 | 说明 | 可能性 |
|---|---|---|
| A2A 成为事实标准 | 100+ 企业支持 + Linux Foundation 治理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| A2A + MCP 组合 | 形成完整的 Agent 互操作栈 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Agent Mesh 架构 | 类似 Service Mesh 的分布式治理 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 联邦身份认证 | 跨组织的 Agent 身份互认 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 实时协作协议 | WebRTC 等实时协议集成 | ⭐⭐⭐ |
总结
A2A 协议核心要点
关键结论
- A2A 是 Agent 协作的事实标准：100+ 企业支持、Linux Foundation 治理、厂商中立
- A2A 与 MCP 互补：共同构成完整的 Agent 互操作栈
- 不透明协作是核心创新：保护隐私和知识产权的同时实现协作
- 企业就绪：支持 OAuth、长任务、流式处理、推送通知
- 未来趋势：Agent Mesh 架构、联邦治理、跨域协作
参考资料
- A2A Protocol Official Documentation
- A2A GitHub Repository
- Google Developers Blog - Announcing A2A
- IBM - What Is Agent2Agent Protocol
- Microsoft Cloud Blog - Empowering multi-agent apps with A2A
- Linux Foundation - A2A Project Launch
- Towards Data Science - Inside Google's A2A Protocol
- O'Reilly - Designing Collaborative Multi-Agent Systems with A2A
- 关于作者：【前端领秀】一个喜欢探索前端领域AI赋能的开发者，喜欢我的可以关注我，私信我邀请进入技术群，我会时刻分享最新前沿AI技术；
