🤖 Google запускает A2A — новый протокол общения между ИИ-агентами
Google представил Agent2Agent (A2A) — открытый стандарт для обмена задачами между ИИ-агентами в разных сервисах и компаниях.
Это что-то вроде MCP, но с упором на безопасность, мультимодальность и совместимость с корпоративной инфраструктурой.
🔑 Главное:
▪ A2A — task-first: агенты обмениваются не сообщениями, а задачами с жизненным циклом (create, update, cancel, complete).
▪ Автоопределение возможностей: каждый агент публикует JSON-«визитку» с описанием своих способностей (capability discovery).
▪ HTTP, SSE, JSON-RPC — всё работает на веб-стеке, легко встраивается в существующие API.
▪ Поддержка текста, аудио и видео — мультимодальность встроена по умолчанию.
▪ Security-first: в отличие от ранних протоколов (как MCP), здесь продумана авторизация и защита данных.
В теории — это мощный инструмент для автоматизации бизнес-процессов.
На практике — уже критикуют за перегруз и неясные перспективы. Но с ресурсами Google — у проекта есть шанс стать отраслевым стандартом.
📌 Отличие между MCP и A2A:
🧠 MCP (Multi-Agent Communication Protocol) — это:
➡️ Протокол, придуманный, чтобы LLM-агенты могли "болтать" друг с другом.
💬 Основан на сообщениях — один агент пишет другому что-то вроде чата, и тот отвечает.
⚙️ Подходит для простых сценариев: «Скажи это», «Спроси у другого», «Придумай план».
Но:
– Без жёсткой структуры
– Нет встроенной безопасности
– Не поддерживает длинные сложные процессы (например, запланировать и потом отчитаться)
– Не заточен под задачи типа "запусти и следи"
🧠 A2A (Agent2Agent) — это:
➡️ Google-версия MCP, но с упором на бизнес и инфраструктуру.
📦 Вместо чатов — структурированные задачи, у которых есть статусы: created, accepted, completed, failed, cancelled.
📛 Поддерживает авторизацию, описание возможностей агента, обратную связь, долгие процессы, аудио и видео.
Проще говоря:
– MCP — это «чат между ИИ»
– A2A — это «Jira для агентов» — задачи, статусы, ролевая модель, безопасность.
google.github.io/A2A
#Google #A2A #agents #AI #protocols #interop #infrastructure
Google представил Agent2Agent (A2A) — открытый стандарт для обмена задачами между ИИ-агентами в разных сервисах и компаниях.
Это что-то вроде MCP, но с упором на безопасность, мультимодальность и совместимость с корпоративной инфраструктурой.
🔑 Главное:
▪ A2A — task-first: агенты обмениваются не сообщениями, а задачами с жизненным циклом (create, update, cancel, complete).
▪ Автоопределение возможностей: каждый агент публикует JSON-«визитку» с описанием своих способностей (capability discovery).
▪ HTTP, SSE, JSON-RPC — всё работает на веб-стеке, легко встраивается в существующие API.
▪ Поддержка текста, аудио и видео — мультимодальность встроена по умолчанию.
▪ Security-first: в отличие от ранних протоколов (как MCP), здесь продумана авторизация и защита данных.
В теории — это мощный инструмент для автоматизации бизнес-процессов.
На практике — уже критикуют за перегруз и неясные перспективы. Но с ресурсами Google — у проекта есть шанс стать отраслевым стандартом.
📌 Отличие между MCP и A2A:
🧠 MCP (Multi-Agent Communication Protocol) — это:
➡️ Протокол, придуманный, чтобы LLM-агенты могли "болтать" друг с другом.
💬 Основан на сообщениях — один агент пишет другому что-то вроде чата, и тот отвечает.
⚙️ Подходит для простых сценариев: «Скажи это», «Спроси у другого», «Придумай план».
Но:
– Без жёсткой структуры
– Нет встроенной безопасности
– Не поддерживает длинные сложные процессы (например, запланировать и потом отчитаться)
– Не заточен под задачи типа "запусти и следи"
🧠 A2A (Agent2Agent) — это:
➡️ Google-версия MCP, но с упором на бизнес и инфраструктуру.
📦 Вместо чатов — структурированные задачи, у которых есть статусы: created, accepted, completed, failed, cancelled.
📛 Поддерживает авторизацию, описание возможностей агента, обратную связь, долгие процессы, аудио и видео.
Проще говоря:
– MCP — это «чат между ИИ»
– A2A — это «Jira для агентов» — задачи, статусы, ролевая модель, безопасность.
google.github.io/A2A
#Google #A2A #agents #AI #protocols #interop #infrastructure
tg-me.com/data_analysis_ml/3457
Create:
Last Update:
Last Update:
🤖 Google запускает A2A — новый протокол общения между ИИ-агентами
Google представил Agent2Agent (A2A) — открытый стандарт для обмена задачами между ИИ-агентами в разных сервисах и компаниях.
Это что-то вроде MCP, но с упором на безопасность, мультимодальность и совместимость с корпоративной инфраструктурой.
🔑 Главное:
▪ A2A — task-first: агенты обмениваются не сообщениями, а задачами с жизненным циклом (create, update, cancel, complete).
▪ Автоопределение возможностей: каждый агент публикует JSON-«визитку» с описанием своих способностей (capability discovery).
▪ HTTP, SSE, JSON-RPC — всё работает на веб-стеке, легко встраивается в существующие API.
▪ Поддержка текста, аудио и видео — мультимодальность встроена по умолчанию.
▪ Security-first: в отличие от ранних протоколов (как MCP), здесь продумана авторизация и защита данных.
В теории — это мощный инструмент для автоматизации бизнес-процессов.
На практике — уже критикуют за перегруз и неясные перспективы. Но с ресурсами Google — у проекта есть шанс стать отраслевым стандартом.
📌 Отличие между MCP и A2A:
🧠 MCP (Multi-Agent Communication Protocol) — это:
➡️ Протокол, придуманный, чтобы LLM-агенты могли "болтать" друг с другом.
💬 Основан на сообщениях — один агент пишет другому что-то вроде чата, и тот отвечает.
⚙️ Подходит для простых сценариев: «Скажи это», «Спроси у другого», «Придумай план».
Но:
– Без жёсткой структуры
– Нет встроенной безопасности
– Не поддерживает длинные сложные процессы (например, запланировать и потом отчитаться)
– Не заточен под задачи типа "запусти и следи"
🧠 A2A (Agent2Agent) — это:
➡️ Google-версия MCP, но с упором на бизнес и инфраструктуру.
📦 Вместо чатов — структурированные задачи, у которых есть статусы: created, accepted, completed, failed, cancelled.
📛 Поддерживает авторизацию, описание возможностей агента, обратную связь, долгие процессы, аудио и видео.
Проще говоря:
– MCP — это «чат между ИИ»
– A2A — это «Jira для агентов» — задачи, статусы, ролевая модель, безопасность.
google.github.io/A2A
#Google #A2A #agents #AI #protocols #interop #infrastructure
Google представил Agent2Agent (A2A) — открытый стандарт для обмена задачами между ИИ-агентами в разных сервисах и компаниях.
Это что-то вроде MCP, но с упором на безопасность, мультимодальность и совместимость с корпоративной инфраструктурой.
🔑 Главное:
▪ A2A — task-first: агенты обмениваются не сообщениями, а задачами с жизненным циклом (create, update, cancel, complete).
▪ Автоопределение возможностей: каждый агент публикует JSON-«визитку» с описанием своих способностей (capability discovery).
▪ HTTP, SSE, JSON-RPC — всё работает на веб-стеке, легко встраивается в существующие API.
▪ Поддержка текста, аудио и видео — мультимодальность встроена по умолчанию.
▪ Security-first: в отличие от ранних протоколов (как MCP), здесь продумана авторизация и защита данных.
В теории — это мощный инструмент для автоматизации бизнес-процессов.
На практике — уже критикуют за перегруз и неясные перспективы. Но с ресурсами Google — у проекта есть шанс стать отраслевым стандартом.
📌 Отличие между MCP и A2A:
🧠 MCP (Multi-Agent Communication Protocol) — это:
➡️ Протокол, придуманный, чтобы LLM-агенты могли "болтать" друг с другом.
💬 Основан на сообщениях — один агент пишет другому что-то вроде чата, и тот отвечает.
⚙️ Подходит для простых сценариев: «Скажи это», «Спроси у другого», «Придумай план».
Но:
– Без жёсткой структуры
– Нет встроенной безопасности
– Не поддерживает длинные сложные процессы (например, запланировать и потом отчитаться)
– Не заточен под задачи типа "запусти и следи"
🧠 A2A (Agent2Agent) — это:
➡️ Google-версия MCP, но с упором на бизнес и инфраструктуру.
📦 Вместо чатов — структурированные задачи, у которых есть статусы: created, accepted, completed, failed, cancelled.
📛 Поддерживает авторизацию, описание возможностей агента, обратную связь, долгие процессы, аудио и видео.
Проще говоря:
– MCP — это «чат между ИИ»
– A2A — это «Jira для агентов» — задачи, статусы, ролевая модель, безопасность.
google.github.io/A2A
#Google #A2A #agents #AI #protocols #interop #infrastructure
BY Анализ данных (Data analysis)
Share with your friend now:
tg-me.com/data_analysis_ml/3457