我第一时间读完了官方文档，下面我就试着用“尽量通俗但技术靠谱”的方式，给大家拆解一下这个协议的关键点。
✨官方地址：https://google.github.io/A2A/#/
Agent2Agent（A2A）协议是一个由 Google 主导、开放社区共同参与构建的标准协议，它的设计目标，就是让用不同框架（LangChain、CrewAI、OpenAgents等）、跑在不同云上、由不同厂商构建的 AI 代理们，可以无缝协作，像一个团队一样办事。
这项标准并不是 Google 单打独斗搞出来的，而是联合了超过 50 家技术和咨询公司，包括：
Atlassian、MongoDB、LangChain、SAP、Salesforce 等技术厂商；
Accenture、BCG、普华永道、毕马威等传统咨询巨头。
MCP：提供工具 A2A：代理到代理连接
读完协议文档后，总结了以下几个关键词（很有意思，基本上每个都和真实企业应用痛点相关）：
跨平台协作
不要求共享内存、上下文或资源
代理之间可以以任务为中心灵活沟通
建立在已有标准上
基于 HTTP、SSE、JSON-RPC 等广泛支持的标准协议
很容易集成进现有 IT 基础设施
支持长时间任务 + 实时状态更新
可处理从几秒到几天的任务执行过程
支持异步反馈、流式信息回传
多模态数据传输
除了文本，还支持音频/视频/Web UI 数据的互通
说明未来的 AI 协作很可能是“多模态协同”，而不是“纯对话式工作流”。
4.A2A如何工作？
A2A 促进了“客户端”代理和“远程”代理之间的通信。客户端代理负责制定和传达任务，而远程代理负责处理这些任务，以尝试提供正确的信息或采取正确的作。此交互涉及几个关键功能：
功能发现（Function Discovery）
每个代理通过发布「Agent Card」来描述其能力，格式为 JSON，便于其他代理自动发现、选择合适的合作对象。
任务管理（Task Management）
代理之间以“任务（Task）”为核心通信单位。每个任务拥有完整生命周期，可以实时更新状态。任务的执行结果称为 Artifact（工件）。
协作消息（Collaboration）
代理通过消息交换上下文信息、任务状态、构件内容，或用户指令，实现动态协作。
用户体验协商（UX Negotiation）
每条消息可包含多个模块，代表具体内容（如文本、图像、iframe 等）。通过这些模块，代理可就格式、展示方式等进行协商，提升用户交互体验。
以下是 A2A 在实际场景中的典型应用：
场景：企业希望通过 AI 自动化招聘流程
流程:
招聘人员在 Agent space 输入岗位要求（如技术栈、地点等）
主代理与多个专用代理协作，完成候选人信息采集与分析
基于分析结果推荐候选人，安排面试
调用其他代理完成背景调查等任务
这些代理之间靠 A2A 通信完成整个招聘流程。听起来像是“AI团队远程协作”，而不是一个大模型做所有事。
Agent2Agent 协议，它不是在重新造轮子，而是在标准化现有碎片化代理系统之间的连接方式。未来如果 AI 代理真成为企业基础设施的一部分（就像微服务系统），那 A2A 这种协议很可能就是那个“TCP/IP”层的角色。
