Google A2Aプロトコル徹底解説：AIエージェント連携の未来

急速に進化するAIの世界で、AIエージェント間の標準化されたコミュニケーションの必要性が高まっています。 Googleが発表したAgent-to-Agent（A2A）プロトコルは、異なるフレームワークで開発されたAIエージェントが効果的に通信するための標準を確立する画期的な技術です。 LangChainやInfoSysなどの主要テクノロジー企業もA2Aをサポートしています。

A2A vs. MCP：相補的な関係

A2AはModel Context Protocol（MCP）と競合するのかという質問がよくあります。実際には、これらは互いに補完し合う関係です。

• MCP（モデルコンテキストプロトコル）：API、データベース、SaaSサービスなどの外部データソースに大規模言語モデル（LLM）を接続するためのツールを提供。
• A2A（エージェント間プロトコル）：エージェント間の通信を標準化し、AIシステムが相互作用するための共通言語を作成。

A2Aプロトコルの仕様に基づいてエージェントを開発することにより、基盤となるフレームワークやベンダーに関係なく、シームレスなエージェント間通信を確立できます。

A2Aプロトコルの主要原則

A2Aは、AIエージェント同士が連携するために重要な5つの原則に基づいています。

1. エージェントカード：デジタル名刺

   A2Aの中心となるのが、エージェントのデジタル「名刺」であるエージェントカードの概念です。 これは、エージェントが自身の能力とスキルを他のエージェントに公開するためのエンドポイントです。

   2つのAIシステムが連携する場合、まずこれらのカードを交換し、互いのサービスについて学びます。 エンドポイントは標準形式に従います：HTTP GET /.well-known/agent.json。 例えば、以下はGITAチャットボットのエージェントカードの例です。

   {
       "name": "GITA Knowledge Agent",
       "description": "Responds to queries about the Bhagavad Gita and Hindu philosophy.",
       "url": "https://example.com/gita-agent/a2a",
       "version": "1.0.0",
       "capabilities": {
       "streaming": true,
       "pushNotifications": false,
       "stateTransitionHistory": true
       },
       "authentication": {
       "schemes": [ "apiKey"]
       },
       "defaultInputModes": [ "text"],
       "defaultOutputModes": [ "text"],
       "skills": [
       {
       "id": "gita_conversation",
       "name": "Vidur",
       "description": "Answers questions about the Bhagavad Gita and explains Hindu philosophy concepts.",
       "inputModes": [ "text"],
       "outputModes": [ "text"],
       "examples": [ "What does Lord Krishna say about duty?", "Explain karma yoga from the Gita"]
       }
       ]
   }
   

   Copy

2. タスク指向アーキテクチャ

   A2Aはタスク指向のアプローチを実装しており、「タスク」はクライアント（エージェント）によってエージェントに送信されるリクエストを表します。 リモートエージェントはこのリクエストを処理し、クライアントエージェントに応答を返します。 このフレームワークでは、エージェントはクライアントとサーバーの両方として機能できます。

   タスクは、明確に定義された状態を移行します。

   • Submitted（送信済み）：クライアントがリクエストを送信した後の初期状態
   • Working（処理中）：サーバーエージェントがアクティブに処理中
   • Input-required（入力必須）：リモートエージェントが追加情報を必要としている状態
   • Completed（完了）：タスクが正常に完了
   • Failed（失敗）：処理エラーが発生
   • Canceled（キャンセル）：クライアントによってタスクがキャンセル
   • Unknown（不明）：不確定な状態

3. データ交換

   A2Aは、プレーンテキスト、構造化JSON、ファイル（インラインまたはURI参照）など、さまざまなデータ型をサポートしており、さまざまなタイプのエージェントインタラクションに適応できます。

4. ユニバーサルな相互運用性

   A2Aの最も重要な機能の1つは、LangGraph、AutoGen、CrewAI、Google ADKなどのあらゆるエージェントフレームワークで構築されたエージェントが相互にシームレスに通信できるようにすることです。 この相互運用性は、特化したエージェントが連携できる複雑なAIエコシステムを構築する上で重要です。

5. セキュリティと柔軟性

   A2Aは、安全な認証スキーム、リクエスト-レスポンスパターン、Server-Sent Events（SSE）によるストリーミング、およびウェブフックによるプッシュ通知をサポートし、セキュリティと適応性の両方を保証します。

A2Aの仕組み：技術的な詳細

A2Aの動作を理解するためには、コアコンポーネント、メッセージ構造、通信の流れを把握することが重要です。

コアコンポーネント

• エージェントカード：公開プロファイルと機能の広告
• A2Aサーバー：A2Aプロトコルメソッドを実装するHTTPエンドポイントを公開するエージェントアプリケーション。
• A2Aクライアント：A2Aサーバーのサービスを利用するアプリケーションまたはエージェント。

メッセージとデータ構造

• タスク：作業単位を表す中心概念。
  • 一意のID（通常はUUID）
  • オプションのsessionID（関連タスクのグループ化用）
  • 現在の状態とタイムスタンプを含むStatusオブジェクト
  • オプションの成果物（生成された出力）
  • オプションの会話履歴
  • オプションのメタデータ
• メッセージ：タスク内の単一の通信ターン：
  • ロール（「ユーザー」または「エージェント」）
  • パーツ（実際のコンテンツ）
  • オプションのメタデータ
• パート：コンテンツの基本的な単位：
  • TextPart：プレーンテキストコンテンツ
  • FilePart：ファイルコンテンツ（インラインまたはURI経由）
  • DataPart：構造化JSONデータ
• アーティファクト：タスクの実行中に生成された出力（ファイル、画像、構造化データ結果など）。

通信の流れ

Hugging FaceによるA2Aブログによると、典型的なインタラクションは次のパターンに従います。

1. 検出：クライアントエージェントは、サーバーエージェントのエージェントカードを/.well-known/agent.jsonからフェッチします。
2. 開始：クライアントは一意のタスクIDを生成し、初期メッセージを送信します。
3. 処理：サーバーはリクエストを同期的またはストリーミングアップデートで処理します。
4. インタラクション：サーバーが追加の入力を要求する場合、複数ターンの会話がサポートされます。
5. 完了：タスクは最終的にターミナル状態（完了、失敗、またはキャンセル）になります。

JSON-RPCメソッド

A2Aは、いくつかの標準JSON-RPC 2.0メソッドを定義します。

• **tasks/send****：タスクを開始または継続し、単一の応答を期待します。
• **tasks/sendSubscribe****：ストリーミングアップデートを使用してタスクを開始します。
• **tasks/get****：特定のタスクの現在の状態を取得します。
• **tasks/cancel****：進行中のタスクのキャンセルを要求します。
• **tasks/pushNotification/set****：アップデートのウェブフックを構成します。
• **tasks/pushNotification/get****：通知設定を取得します。
• **tasks/resubscribe****：既存のタスクのストリームに再接続します。

A2Aの実際のアプリケーション例

A2A (Agent-to-Agent) プロトコルは、様々な分野で革新的な応用が期待されています。主要な活用事例を見ていきましょう。

マルチエージェントコラボレーション

Hugging Faceのブログでは、A2Aが異なるタイプのAIエージェント間の効果的な協調をどのように実現するかを強調しています。 例えば：

• パーソナルアシスタントエージェントは、専門的なリサーチエージェントと協力して情報を収集する場合があります。
• コーディングエージェントは、グラフ生成エージェントに視覚化の支援を要求する場合があります。
• カスタマーサービスエージェントは、複雑な問題を専門的な問題解決エージェントにエスカレートする場合があります。

エージェントマーケットプレイスとエコシステム

A2Aにより、特殊なエージェントが標準化されたインターフェースを通じてサービスを提供する活気のあるマーケットプレイスを想定できます。 企業や開発者は、相互運用性を維持しながら、特定のタスクに優れたエージェントのエコシステムを作成できます。

ユーザーエクスペリエンスの向上

エンドユーザーにとって、舞台裏で動作するA2Aプロトコルは、オールマイティを目指すのではなく、必要に応じて専門知識と機能をシームレスに呼び出すことができる、より高性能なAIシステムを意味します。

A2Aを使い始めるには

自身のAIシステムにA2Aを実装することに興味がある場合は、開始するための手順を以下に示します。

1. プロトコルを理解する：公式ドキュメントと例を確認します。
2. エージェントカードを実装する：エージェントの機能を記述するJSONファイルを作成します。
3. A2Aサーバーのエンドポイントを設定する：プロトコルに必要なJSON-RPCメソッドを実装します。
4. 既存のA2A互換エージェントでテストする：実装が他のシステムと正しく連携することを確認します。

エージェントコラボレーションの未来

A2Aプロトコルの導入は、AI開発における重要なマイルストーンとなります。 AIシステムがより専門化され、数が増えるにつれて、エージェントの効果的な通信能力は、複雑で強力なAIエコシステムを構築するために不可欠になります。

Google、Anthropic、Hugging Faceのような主要企業がこの標準をサポートしているため、A2A機能の急速な採用と拡大が予想されます。 このプロトコルは、今日のAIにおける最大の課題の1つである、異なるプラットフォームで構築されたエージェント間の相互運用性を解決します。

A2Aは、AIエージェントに普遍的なパスポートを与えると考え、誰が構築したか、どのようなフレームワークを使用しているかに関係なく、簡単に接続、コラボレーション、およびタスクを完了できます。

まとめ

Agent-to-Agent（A2A）プロトコルは、AIシステムが連携する方法を変革する態勢を整えています。 エージェントが互いの機能を検出し、効果的に通信するための標準化された方法を提供することにより、A2Aは、専門化されたエージェントがシームレスに連携できる複雑なAIエコシステムのための新たな可能性を開きます。

AIアシスタント、GITAチャットボットの例のような知識ベースエージェント、または特定のドメイン向けの特殊なツールを開発している場合でも、A2Aサポートを実装すると、エージェントのコラボレーションの可能性の世界が開きます。

ますます専門化され、強力なAIシステムの時代に移行するにつれて、A2Aのようなプロトコルは、明日のAIランドスケープに不可欠なインフラになるでしょう。 AIの未来は、個々のモデルがより強力になることだけではありません—多様なAIシステム間の協調を可能にし、単独では達成できないことを共に達成することです。