GOOGLE AGENT FRAMEWORK (A2A)

// 1. Введение: Проблема Изолированных AI-Агентов

Современные AI-агенты (LangChain, CrewAI, Autogen) часто изолированы. Они не могут эффективно общаться, создавая "островки" автоматизации.

Google Agent2Agent (A2A) – открытый протокол, "lingua franca" для взаимодействия независимых агентов. Цель – разрушить барьеры, позволить агентам безопасно обнаруживать друг друга, обмениваться информацией и совместно работать над задачами, даже если они построены на разных технологиях.

// 2. Основные Концепции A2A

• Агент (Agent): Независимое "непрозрачное" AI-приложение.
• Коммуникация: Модель Клиент-Сервер (A2A Client & A2A Server) через HTTP.
• Agent Card (Карточка Агента): JSON-файл (/.well-known/agent.json) с метаданными: имя, навыки, URL, режимы, аутентификация. Ключ к обнаружению.
• Задача (Task): Центральная единица работы с уникальным ID и жизненным циклом (submitted, working, input-required, completed, failed, canceled). Поддержка длительных задач.
• Сообщение (Message): Один "ход" диалога (роли 'user'/'agent'). Содержит Части (Parts).
• Часть (Part): Единица контента (TextPart, FilePart, DataPart).
• Артефакт (Artifact): Результат работы агента (файл, отчет), состоит из Частей.

// 3. Архитектура и Протокол Взаимодействия

Основана на Клиент-Сервер модели поверх HTTP(S) с сообщениями JSON-RPC.

Поток Взаимодействия:

1. Обнаружение (Discovery): Клиент запрашивает Agent Card (/.well-known/agent.json).
2. Инициация Задачи (Initiation): Клиент шлет POST на эндпоинт сервера (tasks/send или tasks/sendSubscribe) с Task ID и Message.
3. Обработка (Processing): Синхронная или потоковая (Streaming через SSE) или Push-уведомления (Webhook).
4. Взаимодействие (Interaction - Опционально): Сервер запрашивает доп. ввод (input-required), клиент отвечает.
5. Завершение (Completion): Статус completed, failed или canceled.

Ключевые Эндпоинты:

Преимущества: Стандартизация (N x M -> N + M), агенты остаются "черными ящиками".

// 4. Начало Работы: Пошаговое Руководство

Практическое освоение A2A с примерами на Python.

Пререквизиты:

• Python 3.10+ (некоторые примеры 3.13+)
• pip, venv (или uv)
• Git
• Основы Python, async/await, HTTP

Шаги:

1. Клонировать репозиторий: `git clone https://github.com/google/A2A.git`
2. Настроить окружение: `python -m venv .venv`, `source .venv/bin/activate`, `pip install ./samples/python` (или `uv`)
3. Запустить Эхо-Сервер и Клиент (примеры в `samples/python`)
4. Запустить CLI: `uv run hosts/cli --agent http://localhost:10000/a2a`
5. Запустить примеры агентов (CrewAI, LangGraph) из `samples/python/agents/`

// 5. Продвинутые Возможности A2A

• Потоковая Передача (Streaming / SSE): Обновления статуса и артефактов в реальном времени для длительных задач (`tasks/sendSubscribe`).
• Push-уведомления: Сервер уведомляет клиента через Webhook (`tasks/pushNotification/set`).
• Мультиагентные Системы: Оркестрация нескольких специализированных агентов для сложных задач.
• Поддержка Различных Модальностей: Обмен текстом, файлами (FilePart), структурированными данными (DataPart), потенциально аудио/видео.
• Поддержка Длительных Задач: Асинхронная обработка задач, занимающих часы или дни.

// 6. Интеграция и Лучшие Практики

Принципы Проектирования:

Открытость, Ориентированность на Задачи, Обнаружение, Поддержка Агентности, Опора на Стандарты, Безопасность, Длительные Задачи, Модальная Агностичность, Гибкость.

Рекомендации:

• Начинайте с малого.
• Используйте Agent Card.
• Обрабатывайте ошибки (JSON-RPC).
• Используйте правильные типы Part.
• Применяйте async/await.
• Строго следуйте спецификации.
• Продумайте безопасность (OAuth, API-ключи).
• Рассмотрите связь с MCP.

Потенциальные Сложности:

Настройка сервера, совместимость, безопасность, конкуренция стандартов (MCP), отладка.

// 7. Примеры Использования и Сценарии

A2A позволяет автоматизировать сквозные корпоративные процессы:

• Автоматизация IT: Заказ оборудования (помощник -> закупки -> инвентаризация -> поддержка).
• Обслуживание Клиентов: Поддержка (агент 1 линии -> база знаний -> CRM -> агент возврата).
• Цепочки Поставок: Обмен данными (ERP <-> WMS <-> TMS).
• Подбор Персонала: Оркестрация (помощник -> рекрутер -> планировщик -> проверка данных).
• Исследование Рынка: Координация (исследователь -> веб-скрейпер -> аналитик -> генератор отчета).
• Планирование Поездки: Бронирование (помощник -> авиалинии -> отели -> гид).

// 8. Дополнительные Ресурсы

• Основной Репозиторий GitHub
• Техническая Документация (проверить доступность)
• Спецификация Протокола (JSON)
• Директория с Примерами (samples)
• Демонстрационное Веб-Приложение (demo)
• Статьи и Блоги (Hugging Face, Google Dev Blog, BDTechTalks, Descope, W&B, InfoQ)
• Видео на YouTube

// 9. Заключение: Будущее Взаимосвязанных AI-Агентов

A2A – ключ к экосистеме взаимосвязанных AI-агентов. Решает проблему фрагментации, предлагая открытый стандарт.

Преимущества: Совместимость, Стандартизация, Гибкость, Мультимодальность, Фокус на Корпоративные Нужды.

A2A позволяет строить мощные, гибкие и интегрированные интеллектуальные системы, координируя усилия множества специализированных агентов.