A2A vs MCP
Вы также могли слышать о MCP (Model Context Protocol) от Anthropic. В индустрии их считают дополняющими друг друга:
- MCP помогает ИИ-модели подключаться к инструментам и данным (например, к вашей Google-таблице или базе данных).
- A2A (Agent2Agent) помогает одному агенту общаться с другим агентом как с коллегой.
В контексте экосистемы Google Agents (и особенно в связке с протоколом Agent2Agent), ADK расшифровывается как Agent Development Kit (Набор для разработки агентов).
Давайте представим конкретный сценарий: «Организация сложного рабочего мероприятия».
Предположим, вам нужно провести презентацию продукта для 10 человек в другом городе. Без протокола A2A вам пришлось бы открыть 5-6 вкладок браузера. С Agent2Agent ваш «Личный Ассистент» (ЛА) превращается в дирижера оркестра из других ИИ-агентов.
Сценарий: «Бизнес-презентация в Казани»
Шаг 1: Инициация (Вы -> Ваш Личный Ассистент)
Вы говорите своему ИИ:
«Организуй презентацию в Казани 20 марта на 10 человек. Нужен конференц-зал с проектором, кейтеринг (без свинины) и логистика для меня».
Шаг 2: Работа протокола A2A (Агент -> Агент)
Ваш ЛА не идет гуглить. Он делает запросы по протоколу A2A к специализированным агентам сервисов:
- Запрос к Агенту Отеля (Hotel Agent):
- Запрос: «Нужна переговорная на 20.03, 14:00-18:00, оборудование: 4K проектор».
- Ответ: «Есть зал ‘Волга’, цена 15к, оборудование в наличии. Забронировать?»
- Запрос к Агенту Кейтеринга (Catering Agent):
- Запрос: «Кофе-брейк на 10 чел, диета: Halal/No Pork. Доставка в отель ‘Волга’ к 15:30».
- Ответ: «Меню ‘Стандарт+’ подходит. Стоимость 8к. Свободны».
- Запрос к Агенту Авиакомпании (Airline Agent):
- Запрос: «Билет Москва-Казань, утро 20.03, обратно вечер. Тариф с багажом (там образцы продукции)».
- Ответ: «Рейс SU-123 туда, SU-124 обратно. Итого 12к».
Шаг 3: Финализация (Ассистент -> Вы)
Ваш ЛА возвращается к вам с готовым единым планом:
«Всё подобрано: зал в отеле ‘Волга’, кейтеринг без свинины и билеты. Общая сумма: 35 000 руб. Списать с привязанной карты?»
Шаг 4: Исполнение (Транзакции)
Как только вы говорите «Да», ЛА по протоколу A2A передает токены оплаты соответствующим агентам. Вам не нужно вводить CVV-код на трех разных сайтах.
Технический Workflow (для разработчика)
Если бы вы писали этот процесс, цепочка событий (Sequence Diagram) выглядела бы так:
- Discovery (Поиск): Ваш агент через глобальный реестр A2A находит агентов, помеченных тегами
#travel,#food_delivery,#rent. - Negotiation (Переговоры): Агенты обмениваются
Capability Card.- ЛА спрашивает: «Умеешь принимать оплату через Stripe?»
- Агент Отеля отвечает: «Да, поддерживаю протокол
A2A_Payment_v1».
- Context Transfer (Передача контекста): ЛА передает ваши предпочтения (из вашего профиля, к которому у него есть доступ) конечному исполнителю, не раскрывая лишнего (например, ваш домашний адрес не нужен агенту кейтеринга).
- Confirmation (Подтверждение): Все агенты присылают ID бронирований, которые ЛА собирает в один JSON-объект и сохраняет в ваш календарь.
В чем здесь «магия» для пользователя?
- Нет переключений между приложениями: Весь диалог в одном чате.
- Учет нюансов: Агенты «помнят», что вы не едите свинину или любите место у окна, и передают это друг другу автоматически.
- Экономия времени: То, что раньше занимало 40 минут кликов по сайтам, решается за 30 секунд общения с ИИ.
С помощью ADK вы можете выбрать предпочтительную модель или целевую платформу развертывания. Не привязаны к нашим инструментам? Нет проблем. Вы также можете создавать агентов, используя популярные фреймворки с открытым исходным кодом, такие как
LangChain ,
LangGraph ,
AG2 или Crew.ai, или другие альтернативы, соответствующие вашим предпочтениям.