Google LLC представила новий відкритий протокол під назвою Agent2Agent (A2A), який дає змогу агентам штучного інтелекту безпечно взаємодіяти між собою, навіть якщо вони створені різними розробниками або працюють на різних фреймворках. Про це повідомляє Silicon Angle.
Протокол A2A дає змогу агентам звертатися один до одного, розширюючи функціональність замість ізольованого існування в межах окремих бізнес-доменів. Це має значно підвищити рівень автономності таких систем.
Що таке agentic AI та навіщо потрібен A2A
ШІ-агенти — це частина сучасного тренду agentic AI — систем, здатних виконувати багатоетапні завдання, орієнтуючись на конкретну мету. Вони працюють автономно або майже без участі користувача, поєднуючи кілька великих мовних моделей (LLM), здатні до складного логічного мислення, а також взаємодіючи із зовнішніми інструментами.
Новий протокол Agent2Agent забезпечує канал зв’язку між агентами, через який один агент може делегувати іншому виконання завдання. Для цього агенти мають:
• оголошувати свої можливості, щоб інші агенти могли визначити їхню функціональність;
• узгоджувати завдання, обмінюватися контекстом, відповідями, артефактами (файли, документи, відео тощо) й інструкціями користувача.
Підтримка технологічних і сервісних компаній
Google повідомила, що протокол A2A вже підтримали понад 50 технологічних партнерів, серед яких Atlassian, Box, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, Salesforce, SAP, ServiceNow, UKG, Workday, а також провідні сервісні компанії Accenture, BCG, Capgemini, Cognizant, Deloitte, PwC.
«Із розвитком агентів Rovo від Atlassian поява стандартизованого протоколу на зразок A2A допоможе агентам ефективно виявляти, координуватися й логічно взаємодіяти один з одним, забезпечуючи масштабовану делегацію завдань», — сказав Брендан Хейр, віцепрезидент з інженерії AI-платформи в Atlassian.
Приклад використання в бізнесі
В Google зазначили, що співпраця агентів через A2A дає можливість автоматизувати цілі бізнес-процеси, які раніше потребували втручання користувача.
Наприклад, у процесі найму:
➩ менеджер просить агента знайти кандидатів за вакансіями, локаціями й навичками;
➩ агент звертається до агентів рекрутингових фірм для збирання даних;
➩ користувач переглядає кандидатів і доручає агенту запланувати інтерв’ю;
➩ після інтерв’ю інший агент проводить перевірки бекграунду, знову взаємодіючи з іншими платформами.
Таким чином, значна частина рутинних дій (пошук, перевірки, координація) автоматизується завдяки взаємодії агентів, що істотно скорочує участь людини в багатокроковому процесі.
Інтеграція з MCP від Anthropic
A2A доповнює інструментарій Model Context Protocol (MCP) — розробку компанії Anthropic PBC, яка дає змогу підключати LLM до зовнішніх систем і баз даних без потреби в написанні складного коду.
За словами фахівців Google, завдяки MCP агенти зможуть простіше інтегруватися з різними бізнес-системами, хмарними середовищами та базами даних.
Що далі?
Google опублікувала повну технічну специфікацію Agent2Agent на GitHub, включно з кодом і прикладами використання, щоб розробники з бізнесу й open source-спільноти могли приєднатися до розвитку екосистеми.
Компанія також повідомила, що разом із партнерами працює над випуском готової до продакшену версії протоколу вже до кінця цього року.
Нагадаємо, нещодавно Microsoft оголосила, що з квітня 2025 року у Security Copilot з’явиться 11 нових AI-агентів. Мета — автоматизувати рутинні завдання в галузі кібербезпеки, знизити навантаження на команди захисту та підвищити ефективність за допомогою автономного ШІ.
Читайте також на ProIT: OpenAI представила інструменти для створення автономних ШІ-агентів.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
