A2A Protocol
概述
A2A（Agent-to-Agent）协议是 Google 于 2025 年 4 月发布的开放标准，旨在解决不同 AI 智能体之间的互操作性问题，允许不同供应商、框架和平台的智能体跨系统安全协作，打破"信息孤岛"。
核心设计原则
能力发现（Capability Discovery）
Agent 可动态发现其他 Agent 的能力，无需预先硬编码集成逻辑。通过标准化的能力描述格式，Agent 能理解其他 Agent 可以执行什么任务。
任务管理（Task Management）
支持多 Agent 协作完成复杂任务，包含任务创建、状态跟踪、结果返回的全生命周期管理。
多模态通信（Multimodal Communication）
支持文本、图像、音频、视频等多种数据格式的交换，适应不同场景需求。
用户体验协商（User Experience Negotiation）
Agent 可协商如何向用户呈现结果，支持多种交互模式（同步/异步、流式/一次性返回等）。
Agent Card 与本地网络发现
A2A 通过 Agent Card 让智能体互相发现能力。Agent Card 是一份 JSON 文档，描述 agent 的身份、服务端点、能力、认证方式和技能列表，通常暴露在 /.well-known/agent-card.json。
对于局域网场景，A2A 社区提出了 LAD-A2A（Local Agent Discovery for A2A）草案，支持 mDNS/DNS-SD（_a2a._tcp）、well-known endpoint、
DHCP Option 和 QR/NFC 四种发现机制，按优先级 fallback。由于局域网并非默认可信，LAD-A2A 要求所有端点使用 HTTPS、Agent Card 必须经过 JWS 或 DID 签名、用户显式同意连接，
并按最小权限授予能力。
见：A2A Agent Discovery、LAD-A2A Specification
ACP 与 A2A 的合并
ACP（Agent Communication Protocol）最初由 IBM Research 于 2025 年发布，定位是让不同框架、语言和运行环境的 AI 智能体通过 REST 接口互相通信。它支持单 agent 单 server、 多 agent 单 server、分布式多 server 以及 Router Agent 等部署模式，后者还会通过 MCP extension 调用下游 agent 的工具。2025 年下半年， IBM 宣布将 ACP 并入 Google 的 A2A（Agent-to-Agent）协议，转由 Linux Foundation 统一治理。这意味着当前协议栈已经分层：MCP 解决 agent 与工具/数据的连接，A2A（ 含 ACP 遗产）解决 agent 与 agent 的协作。
见：Agent Communication Protocol Architecture、A2A vs ACP vs MCP Compared、IBM's ACP technical overview
A2A vs MCP
A2A 与 MCP（Model Context Protocol）是互补关系：
| 协议 | 解决的问题 | 类比 |
|---|---|---|
| MCP | Agent 与工具/资源的连接 | USB 接口 |
| A2A | Agent 与 Agent 之间的协作 | 网络协议 |
MCP 让 Agent 能调用外部工具和访问资源，A2A 让 Agent 能与其他 Agent 协作完成更复杂的任务。
案例：希希咖啡店
希希咖啡店是基于 Google ADK 框架和 A2A 协议构建的多 Agent 协同案例，展示了企业级多业务系统的 Agent 集成方案。
架构设计
采用通用智能体 + 业务领域 Agent 的分层架构：
| 组件 | 角色 | 职责 |
|---|---|---|
| 寒小艾（主 Agent） | 通用智能体 | 意图识别、任务分发、对话管理 |
| 希希咖啡店 Agent | 业务 Agent | 咖啡点单、菜单查询、订单管理 |
| 送了么 Agent | 业务 Agent | 配送调度、物流跟踪 |
| 后端服务 | OpenAPI | 业务逻辑实现，通过 FunctionAI Toolset 接入 |
交互流程
场景：用户下单并配送
用户："帮我点一杯大杯拿铁，配送到中关村大厦"
寒小艾（意图识别）→ 希希咖啡店 Agent（创建订单）→ 后端（订单系统）
→ 送了么 Agent（创建配送单）→ 后端（配送系统）
返回："订单已确认，预计 30 分钟送达，配送费 5 元"
技术亮点
- 业务解耦：各业务线独立开发部署，通过 A2A 协议协同
- OpenAPI 快速集成：现有 REST API 通过 FunctionAI Toolset 快速转化为 Agent 工具
- 云原生部署：基于阿里云函数计算，支持弹性伸缩、按量付费
实践建议
何时使用 A2A？
- 多业务系统需要 Agent 化协同
- 不同团队独立开发 Agent 需要互联互通
- 构建 Agent 生态系统，支持第三方 Agent 接入
实施路径
- 现有 API Agent 化：通过 OpenAPI 规范快速接入
- 通用 Agent 设计：负责意图识别和任务分发
- 业务 Agent 解耦：按业务域划分 Agent 边界
- 标准化协议对接：遵循 A2A 协议进行能力注册和调用
A2A 与 MCP 的桥接
A2A 与 MCP 可以互补使用：一个 agent 通常同时是 MCP client（调用自己的工具）和 A2A client/server（与其他 agent 协作）。 工程上常见的桥接模式是把 A2A agent 包装成一个 MCP server，使其对外表现为一个普通 MCP tool。这样，Claude Code 等 MCP host 无需原生支持 A2A，也能调用远程 agent 的能力。 ACP 的 Router Agent 模式也采用了类似思路，通过 MCP extension 把下游 agent 的工具暴露给上层编排器。
见：A2A vs ACP vs MCP Compared、Agent Communication Protocol Architecture