[AI] tools / A2A === ###### tags: `AI` ###### tags: `AI`, `tool`, `A2A` <br> [TOC] <br> ## https://github.com/google/A2A ### Google A2A 是什麼？ - ### Google Gemini 2.0 Flash Thinking (experimental) (2025/04/10) A2A (Agent2Agent) is a protocol designed to facilitate communication and interoperability between different agentic applications, even if they are built on different frameworks and by different vendors. It aims to establish a common language for agents to interact, exchange capabilities, and securely negotiate user interactions. For more details, you can refer to the [A2A Protocol documentation](https://github.com/google/A2A). - ### 請用白話一點方式解說 簡單來說，A2A就像是幫不同的「智慧小幫手」建立一個共通的語言，讓它們即使是由不同的公司或用不同的技術開發出來的，也能互相溝通、了解彼此的能力，並且一起合作來完成你的需求。 <br> - ### gpt-o3-mini-high (2025/04/10) > Google A2A 是什麼？ [A2A GitHub 倉庫](https://github.com/google/A2A) 是 Google 推出的開放協定「Agent2Agent」（簡稱 A2A），其主要目的是讓不同來源、不同框架甚至不同廠商開發的 AI 代理（agents）之間能夠**互相溝通與協作**。 --- ### 🌐 核心目的 **跨代理互通性** 企業在 AI 導入上常遇到不同代理無法整合的問題。A2A 提供一套標準化協定，讓不同來源的 AI 代理可以： - 自我介紹（能力、端點、認證需求） - 交換訊息 - 協同處理任務 - 安全協作 --- ### 🧩 核心組件 #### 1. Agent Card - 公開於 `/.well-known/agent.json` - 描述代理的能力、端點 URL、認證需求 - 讓其他代理能夠進行 discovery #### 2. A2A Server / Client - **Server**：代理本體，提供 A2A 協定的 HTTP API，負責執行任務。 - **Client**：其他應用或代理，發起請求給 Server，啟動任務流程。 #### 3. Task（任務） - 所有交互的核心單位 - 任務狀態會從 `submitted` → `working` → `completed`（或 `failed`, `canceled`） #### 4. Message & Part - **Message**：使用者（user）與代理（agent）的訊息交換 - **Part**：Message 的內容部分，可為： - `TextPart`：文字內容 - `FilePart`：檔案 - `DataPart`：JSON 結構資料 #### 5. Artifact - 任務過程中代理產生的輸出 - 例如檔案、結構化結果等，也由 Part 組成 --- ### 🔁 通信機制 #### Streaming - 長時間任務可使用 `tasks/sendSubscribe` 啟用 Server-Sent Events (SSE) - 即時傳回任務進度與輸出 #### Push Notifications - 支援推播功能的代理，可主動將任務更新發送至客戶端的 webhook URL --- ### 📘 典型流程 1. **發現代理** - Client 讀取 `/.well-known/agent.json` 2. **啟動任務** - Client 使用 `tasks/send` 或 `tasks/sendSubscribe` 發送初始請求 3. **執行過程** - Server 處理任務 - 若支援 Streaming，會透過 SSE 傳送進度與結果 4. **互動補充** - 任務若進入 `input-required` 狀態，Client 可再次傳送補充訊息 5. **結束** - 任務進入 `completed`, `failed`, 或 `canceled` --- ### 🛠️ 資源與工具 - [技術文件](https://google.github.io/A2A/specification/json/) - 範例程式碼： - Python / JS 客戶端與服務端 - Web App 範例 - CLI 工具 - 支援的代理框架整合範例： - ADK、CrewAI、LangGraph、Genkit 等 --- ### 🔮 未來計劃（節錄） - 在 Agent Card 中正式支援多種認證方式 - 增加代理之間「查詢技能」的 API - 任務進行中加入動態 UX 協商（例：中途切換為音訊/視訊） - 提升 Streaming 穩定性與推播訊息機制 --- ### ✅ 總結 A2A 協定讓 AI 代理之間可以： - 相互認識能力 - 使用標準協定協作任務 - 支援文字、表單、檔案、音訊/視訊等多種交互方式 - 大幅簡化企業內多代理整合的開發與部署成本 這對企業 AI 化、工具鏈整合、多代理協作等場景非常有幫助。 --- ### 請用白話一點方式解說 > Google A2A 的白話解釋 Google A2A 是 Google 推出的一套標準規範，主要用來讓不同的 AI 系統（或稱「代理」）能夠互相溝通、協作。你可以把它想像成各個 AI 之間共用的一本「對話手冊」，讓它們能夠理解對方的功能並一起完成工作。 --- ### 主要概念 - **代理卡片 (Agent Card)** 每個 AI 系統都會公布一個介紹卡（通常放在 `/.well-known/agent.json`），用來告訴其他 AI 自己能做什麼、如何連線，有點像是「自我介紹」。 - **伺服器與客戶端 (A2A Server & Client)** - **A2A Server**：就像一個提供服務的 AI，它會處理外來的請求並執行任務。 - **A2A Client**：則像是一個發送請求的 AI，用來通知另一方要執行一個任務。 - **任務 (Task)** 任務就是一個 AI 要執行的工作，例如翻譯、計算或資料處理。任務會有不同狀態（像是「提交中」、「進行中」或「完成」）。 - **訊息與內容 (Message & Part)** AI 之間的溝通使用訊息來傳遞信息，每條訊息可以拆成幾個部分（例如文字、圖片或數據）。 - **產出物 (Artifact)** 任務執行後會產生結果，比如報告、文件或圖片，這些就叫做產出物。 --- ### 運作流程 1. **發現彼此** 各個 AI 系統先讀取對方的代理卡，了解彼此擁有哪些功能。 2. **發送任務** 一個 AI（客戶端）會將工作請求發送給另一個 AI（伺服器）。 3. **處理任務** 伺服器收到指令後會開始工作，並根據需要實時更新進度，可能使用類似連續回報的方式（即「串流」）。 4. **進行互動** 如果在任務進行中需要額外資料或確認，兩邊可以持續發送訊息溝通。 5. **結束任務** 任務最終會告知完成情況，無論是成功還是失敗。 --- ### 為什麼這很重要？ 在企業裡會使用很多不同的 AI 系統來處理各種工作。如果這些系統不能互相溝通和協作，整個工作流程就會變得很混亂。A2A 就解決了這個問題，讓不同 AI 能「講同一種語言」，更容易互通有無和配合工作，從而提高效率並降低整合成本。 --- 簡單來說，Google A2A 就是讓各個 AI 系統可以互相對話、交流，並一同完成工作的一個通用規則，幫助各家系統更順利地合作。 <br> {%hackmd vaaMgNRPS4KGJDSFG0ZE0w %}