谷歌版MCP来了：Agent2Agent协议，实现跨平台AI Agent互联

主要观点总结

本文介绍了谷歌推出的A2A协议，该协议能让AI Agent在不同生态系统间安全协作，无需考虑框架或供应商。A2A协议遵循五大设计原则，已得到50多家技术合作伙伴和服务提供商的支持。文章还详细阐述了A2A协议的关键能力，包括能力发现、任务管理、协作和用户体验协商。此外，文章还提及了谷歌的MCP协议与A2A的互补性，并介绍了阿里云在AI领域的最新动态。

关键观点总结

关键观点1: A2A协议简介及作用

谷歌推出A2A协议，旨在让AI Agent在不同生态系统间安全协作，无需考虑框架或供应商。

关键观点2: A2A协议的设计原则

A2A协议遵循五大设计原则：发挥Agent的能力、基于现有标准构建、默认安全、支持长时间运行的任务、模态无关。

关键观点3: A2A协议的关键能力

A2A协议具备能力发现、任务管理、协作和用户体验协商等关键能力。

关键观点4: A2A与MCP的互补性

谷歌解释A2A协议是MCP的补充，两者共同解决客户部署大规模多Agent系统时的问题。

关键观点5: 阿里云在AI领域的最新动态

阿里云宣布百炼上线全生命周期MCP服务，集成了阿里云函数计算、多款大模型和MCP服务。

文章预览

文章转载自「量子位」。 刚 刚，“谷歌版MCP ”来了！ 谷歌推出 A2A协议 ，即 Agent2Agent ，能让AI Agent在不同生态系统间安全协作，而无需考虑框架或供应商。 不同平台构建的AI Agent之间可以进行 通信、发现彼此的能力、协商任务 并开展协 作 ，企业可通过专业Agent团队处理复杂工作流。 重点： 开源的 。 话不多说，先来看一个展示。 借助A2A协议，招聘这件事儿还能这么玩： 在谷歌Agentspace统一界面中，招聘经理可以向自己的Agent下达任务，让其寻找与职位描述、工作地点和技能要求相匹配的候选人。 然后，该Agent立马与其它专业Agent展开交互，寻找潜在候选人。 用户会收到推荐人选，之后可指示自己的Agent安排进一步的面试，面试环节结束后，还可以启用另一个Agent来协助进行背调。 总结来说，A2A遵循五大设计原则： 1）发挥Agent的能力 ： 专注于 ………………………………