Что такое протокол A2A? Разбираемся в карточках агентов и задачах

Протокол A2A, что расшифровывается как Agent2Agent Protocol (протокол взаимодействия агентов с агентами), представляет собой открытый стандарт для коммуникации между независимыми системами ИИ-агентов.

Это предложение звучит просто, но подразумевает нечто, чем большинство демонстраций ИИ-агентов пренебрегают полностью. Большинство демо все еще предполагают наличие одного ассистента, одного времени выполнения, одного цикла вызова инструментов и одного владельца — агент может искать, вызывать инструменты, писать код, запрашивать API, возможно, использовать серверы MCP, и возвращать ответ.

A2A разработан для другого мира, где агенты могут быть созданы разными командами, использовать разные фреймворки, продавцов, языки или организации. Он предполагает, что одному агенту может потребоваться обнаружить другого агента, понять, что он умеет делать, передать ему работу, обмениваться сообщениями, получать файлы или структурированные выходные данные, и отслеживать задачу до завершения — делая это не просто еще одним форматом вызова инструментов, а настоящей попыткой сделать ИИ-агенты интероперабельными как равные партнеры.

Основные концепции:

• Карточки агентов (Agent Cards)
• Агенты и клиенты
• Задачи (Tasks)
• Сообщения (Messages)
• Части (Parts)
• Артефакты (Artifacts)
• Состояния задач
• Потоковая передача и асинхронные обновления

В этой статье эти концепции объясняются простыми инженерными терминами, с достаточной детализацией, чтобы понять, где A2A вписывается в реальные многоагентные системы.

Краткое определение

A2A — это протокол для коммуникации от агента к агенту.

Он позволяет одному агенту или клиенту общаться с другим агентом через общую модель. Принимающий агент может описывать свои возможности, принимать работу, управлять жизненным циклом этой работы, запрашивать дополнительные данные, передавать прогресс потоком и возвращать конкретные выходные данные.

Цель состоит не в стандартизации того, как агент думает внутренне, — а в стандартизации того, как агенты общаются на своих границах.

Агент A2A может внутренне использовать:

• Python
• Go
• JavaScript
• LangGraph
• CrewAI
• Semantic Kernel
• собственный код
• серверы MCP
• частные API
• векторные базы данных
• движки рабочих процессов

Вызывающей стороне не нужно знать ничего из этого. Что вызывающей стороне действительно нужно знать:

• Что может делать этот агент?
• Как с ним общаться?
• Какие входные данные он принимает?
• Какие выходные данные он может произвести?
• Как отслеживать работу?
• Как получить результат?

Эти шесть вопросов определяют границу протокола, которую A2A пытается установить между независимо работающими агентами.

Почему существует A2A

Системы ИИ переходят от одиночных ассистентов к сетям специализированных агентов.

В компании могут быть:

• Агент поддержки
• Агент бухгалтерии
• Агент юридической проверки
• Агент DevOps
• Агент анализа данных
• Агент исследований
• Агент документации
• Агент рецензирования кода

Каждый агент может иметь свои собственные инструменты, разрешения, знания предметной области, промпты, память, систему поиска и правила аудита.

Без общего протокола каждая интеграция становится индивидуальной — агенту поддержки нужна собственная проводка к агенту бухгалтерии, агенту бухгалтерии нужна своя к агенту юридической проверки, а агенту исследований нужна еще одна к агенту документации. Эта комбинаторная накладная стоимость не масштабируется хорошо по мере роста сети агентов.

A2A дает этим агентам общий способ взаимодействия, снижая проблему интеграции N×M до единого общего контракта. Обещание заключается не в магической автономности; обещание заключается в интероперабельности.

A2A — это не MCP

A2A часто сравнивают с MCP, но они решают разные проблемы.

MCP, или Model Context Protocol (Протокол контекста модели), в основном касается подключения приложения или агента ИИ к инструментам, ресурсам и промптам, в то время как A2A в основном касается подключения агентов к другим агентам.

Полезная ментальная модель:

MCP: агент к инструменту
A2A: агент к агенту

Например, агент может использовать MCP для доступа к:

• GitHub
• файловой системе
• базе данных
• Slack
• системе поиска документации
• облачному API

Практические руководства по созданию таких серверов MCP доступны для Go и Python.

Тот же агент может использовать A2A для делегирования работы:

• агенту проверки безопасности
• агенту исследований
• агенту планирования
• агенту соответствия требованиям
• агенту написания кода

Оба протокола могут и часто работают вместе. Чистая архитектура часто выглядит так:

A2A за пределами границы агента.
MCP внутри границы агента.

Это означает, что другие агенты общаются с вашим агентом с помощью A2A, в то время как ваш агент внутренне использует MCP для доступа к инструментам — чистое разделение обязанностей, которое сохраняет внешний интерфейс стабильным независимо от изменений внутри. Для подробного сравнения того, как два протокола разделяют архитектурную ответственность и когда вам действительно нужны оба, см. A2A против MCP: Действительно ли ИИ-агентам нужны оба протокола?

Основные роли в A2A

A2A использует простую модель ролей, построенную вокруг двух сторон: агента, который предоставляет возможности, и клиента, который хочет их использовать.

Клиентом может быть:

• другой агент
• оркестратор
• приложение-ассистент
• система рабочих процессов
• шлюз
• тестовая среда
• приложение для конечного пользователя

Агентом может быть:

• специализированная служба ИИ
• ассистент предметной области
• агент, владеющий рабочим процессом
• агент удаленного поставщика
• внутренний корпоративный агент

Важно то, что агент — это не просто функция. Он владеет некоторой способностью и предоставляет ее через интерфейс агента.

Карточки агентов

Карточка агента (Agent Card) — одна из самых важных концепций в A2A.

Карточка агента описывает агента — это документ обнаружения, который сообщает клиентам, кто этот агент, что он может делать, как с ним общаться и какие ограничения применяются.

Рассмотрите Карточку агента как смесь:

• метаданных службы
• объявления возможностей
• документа обнаружения API
• профиля агента
• поверхности контракта

Типичная Карточка агента может описывать такие вещи, как:

• имя агента
• описание
• конечная точка службы
• поддерживаемые функции протокола
• поддерживаемые режимы ввода и вывода
• доступные навыки
• требования к аутентификации
• информация о поставщике
• информация о версии
• ссылки на документацию
• необязательные метаданные

Карточка агента важна, потому что агентам не нужно иметь захардкоженное знание о каждом другом агенте.

Клиент может изучить карточку и решить:

• Подходит ли этот агент для задачи?
• Поддерживает ли он тип контента, который мне нужен?
• Поддерживает ли он потоковую передачу?
• Требует ли он аутентификации?
• Какие навыки он рекламирует?
• Может ли он вернуть тот тип артефакта, который мне нужен?

В практических системах Карточки агентов становятся основой для реестров агентов, порталов разработчиков и внутренних каталогов агентов — машиночитаемого эквивалента служежного каталога, где клиенты могут посмотреть, что доступно, прежде чем commitиться к интеграции.

Карточки агентов — это границы возможностей

Карточку агента не следует рассматривать как маркетинговый текст — это граница возможностей, на которую другие системы будут полагаться во время выполнения.

Если ваша карточка агента говорит, что ваш агент может выполнять финансовый анализ, клиенты могут начать делегировать ему работу по финансовому анализу. Если она говорит, что агент принимает файлы, клиенты могут отправлять файлы. Если она говорит, что агент поддерживает потоковую передачу, клиенты могут ожидать события прогресса.

Плохие Карточки агентов создают плохие системы, потому что решения о маршрутизации и предположения о возможностях каскадируют через всю сеть агентов. Полезная Карточка агента должна быть:

• конкретной
• точной
• стабильной
• версионированной
• осведомленной о безопасности
• честной в отношении ограничений

Размытый навык, такой как “выполняет бизнес-задачи”, не полезен.

Лучший навык:

Анализировать данные счетов SaaS и создавать ежемесячное резюме расходов.

Еще лучше включить ожидаемые режимы ввода и вывода.

Вход: записи счетов в формате CSV или JSON.
Выход: резюме в Markdown и структурированные итоговые данные JSON.

Чем точнее Карточка агента, тем другим агентам легче правильно маршрутизировать задачи.

Обнаружение агентов

Обнаружение агентов — это процесс поиска Карточки агента.

В простых развертываниях обнаружение может быть статическим. Клиент уже знает URL конкретного агента.

В крупных развертываниях обнаружение может включать:

• реестр
• портал разработчиков
• внутренний каталог
• обнаружение на основе DNS
• управление конфигурацией
• маршрутизацию, специфичную для среды
• шлюзы, учитывающие арендаторов

Важным дизайнерским выбором является то, является ли обнаружение публичным, частным или с разрешениями.

Не каждый агент должен быть обнаруживаем всеми — внутренний агент начисления заработной платы не должен показывать одну и ту же Карточку агента каждому вызывающему, а партнерский агент может видеть только безопасные для партнеров навыки. Обнаружение агентов — это не просто удобная функция; это часть вашей модели безопасности и управления, а ограничение видимости является дизайнерским решением первого класса.

Задачи

Задача (Task) представляет собой работу, выполняемую агентом.

Здесь A2A становится интереснее, чем простые API запрос-ответ.

Некоторые взаимодействия агентов быстры. Клиент отправляет сообщение, и агент возвращает прямой ответ.

Но многие реальные рабочие процессы агентов не являются мгновенными.

Задача может включать:

• поиск по нескольким источникам
• запрос уточнений
• вызов инструментов
• делегирование работы
• ожидание одобрения
• генерацию отчета
• создание файлов
• потоковую передачу прогресса
• обработку повторных попыток
• возврат нескольких артефактов

A2A моделирует такую работу как Задачу (Task) — придавая работе идентичность и жизненный цикл, что важно, потому что длительную работу агентов нужно отслеживать, проверять и потенциально отменять или повторять.

Жизненный цикл задачи

Задача может переходить через различные состояния.

Точная модель состояний зависит от версии протокола и реализации, но основная идея проста:

• отправлена
• выполняется
• требуется ввод
• завершена
• не удалась
• отменена
• отклонена

Важно то, что задача — это не просто полезная нагрузка ответа — это непрерывная единица работы со своим собственным состоянием, которую клиент может запрашивать в любое время. Клиент может использовать состояние задачи, чтобы понять, что происходит:

• Принял ли агент задачу?
• Он все еще работает?
• Ему нужны дополнительные данные?
• Удалось ли ему успешно завершить?
• Не удалось ли ему завершить?
• Была ли она отменена?
• Доступны ли артефакты?

Это особенно полезно для рабочих процессов, которые занимают секунды, минуты или дольше.

Например, агент исследований может вернуть задачу немедленно, а затем продолжить работу в фоновом режиме, передавая события прогресса или делая результат доступным позже.

Бессостояние сообщения или задача с состоянием

A2A поддерживает как простые, так и сложные взаимодействия.

Для простого взаимодействия агент может вернуть прямое Сообщение (Message); для сложного взаимодействия он может вернуть Задачу (Task). Это различие важно, потому что не всему нужен трекинг задач, и чрезмерное усложнение коротких взаимодействий полными рабочими процессами задач добавляет ненужные накладные расходы.

Если клиент спрашивает:

Сделай краткое изложение этого одного абзаца.

Прямого ответа может быть достаточно.

Если клиент спрашивает:

Исследуй пять лучших open-source векторных баз данных, сравните их и создайте рекомендацию по миграции.

Задача более уместна.

Практическое правило простое: используйте прямое Сообщение для простых, немедленных взаимодействий, а Задачу — для длительных, имеющих состояние, подлежащих аудиту или производящих артефакты работ.

Сообщения

Сообщения (Messages) — это единицы коммуникации, обмениваемые между клиентом и агентом.

Сообщение может содержать одну или несколько частей.

Сообщение может представлять:

• запрос пользователя
• ответ агента
• вопрос на уточнение
• дополнительные данные
• коммуникацию, связанную с задачей
• контекст прогресса
• структурированные инструкции

Сообщения — это не просто строки — коммуникация агентов часто требует передачи гораздо большего, чем просто текстовый текст, и структура сообщения разработана для этого.

Сообщение может включать:

• текст
• файлы
• структурированный JSON
• изображения
• ссылки
• метаданные

Сообщение — это конверт; части — это фактическое типизированное содержимое внутри него.

Части

Часть (Part) — это фрагмент контента внутри сообщения или артефакта.

Так A2A поддерживает мультимодальную и структурированную коммуникацию.

Часть может содержать разные типы контента, такие как:

• текст
• данные файла
• структурированные данные
• двоичное содержимое по ссылке
• данные, подобные JSON

Часть также может включать метаданные, такие как:

• тип медиа
• имя файла
• дополнительный контекст

Тип медиа важен, потому что он сообщает принимающему агенту, как интерпретировать содержимое.

Например:

text/plain
application/json
text/markdown
image/png
application/pdf
text/csv

Это одна из недооцененных частей A2A. Коммуникация агентов не должна сводить все к простому тексту — если downstream-агенту нужна таблица, изображение, полезная нагрузка JSON, файл журнала или PDF, протокол должен сохранять этот контент как контент, а не искажать его в абзац. Хорошие системы агентов избегают этих ненужных текстовых узких мест, позволяя каждой части нести свой естественный тип медиа до самого потребителя.

Артефакты

Артефакты — это конкретные выходные данные, производимые агентом во время обработки задачи.

Это отличается от общего сообщения: сообщение — это коммуникация между агентами, тогда как артефакт — это конкретный результат, который произвела задача.

Примеры артефактов включают:

• отчет в Markdown
• результат анализа в JSON
• экспорт в CSV
• сгенерированное изображение
• документ PDF
• патч кода
• файл результатов теста
• план развертывания
• диаграмма
• извлечение данных

Это различие полезно на практике. Когда агент исследований говорит “Я нашел ответ”, это сообщение. Когда он возвращает market-analysis.md, sources.json и risk-summary.csv, это артефакты — конкретные выходные данные, которые делают работу задачи проверяемой, повторно используемой и композируемой. Артефакт одного агента становится входными данными другого агента без потери структуры.

Сообщения против Артефактов

Простой способ думать об этом:

Сообщения — это разговор.
Артефакты — это выход.

Сообщения помогают агентам координироваться; артефакты — это то, что задача фактически произвела.

Например, в рабочем процессе разработки программного обеспечения:

• Клиент отправляет сообщение с запросом на исправление ошибки.
• Агент написания кода отправляет сообщения с вопросами на уточнение.
• Агент написания кода работает над задачей.
• Агент возвращает артефакты, такие как файл патча, вывод тестов и объяснение.

Это разделение полезно, потому что оно избегает смешения координации задач с результатами, что значительно упрощает ведение журналов, аудит и передачу выходных данных downstream-потребителям.

Практический пример

Представьте, что первичному ассистенту нужна помощь от агента документации.

Пользователь спрашивает:

Создай документацию для разработчиков для нашего нового API вебхуков биллинга.

Первичный ассистент проверяет реестр агентов и находит агента документации.

У агента документации есть Карточка агента, которая говорит, что он может:

• писать документацию API
• принимать спецификации OpenAPI
• принимать руководства по стилю Markdown
• производить документацию Markdown
• производить примеры на Python и JavaScript
• поддерживать длительные задачи
• возвращать артефакты

Первичный ассистент отправляет сообщение с:

• короткой инструкцией
• файлом OpenAPI
• руководством по стилю
• метаданными о целевой аудитории

Агент документации создает Задачу.

Задача переходит в состояние выполнения.

Агент документации может отправить сообщения, такие как:

Я извлекаю описания конечных точек.

Затем:

Мне нужно уточнение относительно примеров аутентификации.

Первичный ассистент предоставляет недостающие данные.

Задача продолжается.

Наконец, агент документации возвращает артефакты:

billing-webhooks.md
billing-webhook-examples-python.md
billing-webhook-examples-javascript.md

Вот модель A2A в действии: не просто “вызови эту функцию”, а “делегировать эту задачу другому агенту, общаться по мере необходимости и отслеживать результат до завершения”.

Почему задачи важны для реальных систем

Задачи — то, что делает A2A подходящим для серьезных рабочих процессов.

Обычный вызов HTTP API часто слишком тонок для работы агентов. Задачи агентов могут включать неопределенность, несколько шагов, промежуточные результаты и уточняющие вопросы.

Задача дает вам место для присоединения:

• статуса
• истории
• сообщений
• артефактов
• ошибок
• метаданных
• прогресса
• отмены
• информации об аудите

Это полезно для:

• рабочих процессов исследований
• генерации кода
• анализа данных
• проверки соответствия
• производства документов
• расследования инцидентов
• многоступенчатого планирования
• рабочих процессов одобрения человеком

Без модели задач разработчики обычно воссоздают эту логику самостоятельно с помощью пользовательских ID заданий, очередей, конечных точек статуса и обратных вызовов вебхуков — A2A пытается стандартизировать специфичную для агентов версию этого паттерна, чтобы вам не приходилось изобретать ее заново для каждой новой интеграции агента.

Потоковая передача и асинхронная работа

A2A поддерживает идею о том, что работа агента может быть потоковой или асинхронной.

Потоковая передача полезна, когда клиент хочет живые обновления.

Например:

• события прогресса
• частичные результаты
• промежуточный статус
• сгенерированный текст
• обновления шагов

Асинхронные рабочие процессы полезны, когда задача может занять много времени или клиент не может удерживать открытое соединение.

Например:

• фоновые исследования
• генерация больших документов
• многосистемная проверка
• обработка данных
• одобрение человеком
• пакетный анализ

На практике надежная система A2A должна быть спроектирована вокруг трех режимов: немедленный ответ для простой работы, потоковая передача для интерактивной длительной работы и асинхронность для долговечной фоновой работы, которая может пережить любое отдельное соединение.

Карточки агентов и поддержка потоковой передачи

Карточка агента может рекламировать, поддерживает ли агент потоковую передачу.

Это важно, потому что клиенты не могут предполагать, что каждый агент поддерживает потоковую передачу — некоторые агенты могут поддерживать только простой запрос-ответ, некоторые могут поддерживать опрос задач, а другие могут поддерживать push-уведомления или Server-Sent Events. Хороший клиент изучает Карточку агента перед выбором паттерна взаимодействия, поэтому Карточки агентов — это не просто документация: они напрямую формируют поведение во время выполнения.

A2A и мультимодальные агенты

A2A разработан для поддержки большего, чем просто текстовый текст.

Это важно, потому что реальные системы агентов все чаще обрабатывают смешанные входные и выходные данные:

• текст
• изображения
• аудио
• видео
• PDF
• таблицы
• структурированный JSON
• журналы
• код
• диаграммы

Если каждая граница агента преобразует все в текст, важная информация может быть потеряна.

Например, агент визуальной устранения неисправностей должен получать изображение как изображение, а не как слабое текстовое описание. Финансовый агент должен получать структурированные данные таблицы, а не скопированный абзац. Агент рецензирования кода должен получать исходные файлы или диффы, а не размытое резюме.

Части и типы медиа — это то, как A2A сохраняет более богатый контент через границы агентов — и это одно из мест, где протокол важнее, чем кажется на первый взгляд, потому что потеря информации на границе накапливается на каждом шаге в цепочке многоагентных систем.

A2A — это не фреймворк агентов

A2A не говорит вам, как построить агента.

Он не определяет:

• стратегию рассуждений
• алгоритм планирования
• систему памяти
• векторную базу данных
• шаблон промпта
• провайдера модели
• фреймворк инструментов
• время выполнения оркестрации
• метод оценки

Это функция, а не ошибка. A2A — это протокол границы, который позволяет разным реализациям агентов общаться, не требуя от них общей внутренней архитектуры — так же, как HTTP не говорит вам, как построить веб-приложение, он только определяет, как системы общаются. A2A следует понимать так же.

A2A — это не замена для API

A2A также не заменяет каждый API.

Если у вас есть детерминированная служба с стабильным контрактом запрос-ответ, обычный API может быть лучше.

Например:

• конвертация валюты
• валидация адреса
• поиск счетов
• изменение размера изображения
• конечная точка поиска
• поиск флага функции
• внутренний сервис CRUD

Они автоматически не становятся агентами только потому, что ими пользуется система ИИ. A2A имеет смысл, когда удаленная система действительно ведет себя как агент:

• она владеет задачей
• она может запросить дополнительные данные
• она может использовать инструменты внутренне
• ей может потребоваться время
• она может производить артефакты
• у нее есть возможности, которые стоит обнаружить
• она может работать как равный в более крупном рабочем процессе

Не используйте A2A только потому, что это модно — используйте его, когда абстракция действительно подходит для проблемы.

Где A2A вписывается в архитектуру системы ИИ

A2A лучше всего вписывается на границе между независимо развертываемыми агентами.

Полезная архитектура может выглядеть так:

Пользователь
  |
  v
Первичный ассистент
  |
  |-- A2A --> Агент исследований
  |-- A2A --> Агент написания кода
  |-- A2A --> Агент соответствия требованиям
  |-- A2A --> Агент документации

Каждый специализированный агент может внутренне использовать инструменты:

Агент исследований
  |
  |-- MCP --> веб-поиск
  |-- MCP --> хранилище документов
  |-- MCP --> векторная база данных

Это дает вам отдельные слои:

Слой пользовательского интерфейса
Слой координации агентов
Слой интеграции инструментов
Слой данных и выполнения

A2A живет в слое координации агентов, MCP часто живет в слое интеграции инструментов, а обычные API, очереди, базы данных и системы хранения живут ниже этого — каждый слой со своей абстракцией и своими режимами отказа. Для сквозной карты того, как инференс LLM, память, маршрутизация, инструменты и наблюдаемость сочетаются внутри производственных ассистентов, см. Архитектура ИИ-ассистентов: LLM, Память, Инструменты, Маршрутизация, Наблюдаемость.

Архитектурный паттерн: Оркестратор и специалисты

Самый распространенный паттерн A2A, вероятно, — это оркестратор плюс специалисты.

В этом паттерне один первичный агент получает запрос пользователя и делегирует части работы специализированным агентам.

Пример:

Первичный ассистент
  |
  |-- A2A --> Юридический агент
  |-- A2A --> Финансовый агент
  |-- A2A --> Агент исследований
  |-- A2A --> Агент написания текста

Этот паттерн легко понять: оркестратор владеет общим рабочим процессом, а специализированные агенты владеют работой предметной области. Недостаток в том, что оркестратор может стать узким местом, и ему нужна солидная стратегия маршрутизации для эффективной делегации — лежащие в основе компромиссы в выборе модели и оркестрации рассматриваются в Проектирование многомоделевых систем: Когда одной модели недостаточно. Тем не менее, для большинства команд это лучшая первая многоагентная архитектура, к которой стоит стремиться, прежде чем исследовать более сложные топологии.

Архитектурный паттерн: Равные агенты

В паттерне peer-to-peer агенты могут общаться друг с другом более напрямую.

Например:

Агент исследований --> Агент данных --> Агент графиков --> Агент написания текста

Это может быть мощно, но его сложнее контролировать.

Вам нужны жесткие правила для:

• кто может вызывать кого
• какой контекст может быть общим
• как предотвращаются петли
• кто владеет финальным выходом
• как контролируется стоимость
• как аудируется делегирование

Сети равных агентов звучат элегантно, но они могут стать хаотичными быстро — используйте их только тогда, когда у вас есть жесткие правила управления и четкое владение каждым ребром в графе.

Архитектурный паттерн: Шлюз A2A

Более дружелюбный для производства паттерн — это шлюз A2A.

Вместо того чтобы каждый агент напрямую вызывал каждый другой агент, трафик проходит через шлюз.

Шлюз может обрабатывать:

• аутентификацию
• авторизацию
• маршрутизацию
• маппинг арендаторов
• ведение журналов
• лимиты скорости
• проверки политик
• обработку версий протокола
• наблюдаемость
• журналы аудита

Это особенно полезно в корпоративных средах, где шлюз становится плоскостью управления для коммуникации агентов — enforcing политики в одном месте, а не переосуществляя ее через каждый агент. В меньших системах это может быть избыточным, но в крупных системах с несколькими командами и поставщиками это часто становится необходимым раньше, чем ожидается.

Соображения безопасности

Безопасность A2A заслуживает серьезного внимания.

Коммуникация от агента к агенту может перемещать конфиденциальный контекст через границы. Она также может делегировать работу системам, которые могут иметь свои собственные инструменты и разрешения.

Основные вопросы безопасности:

• Какие агентам разрешено обнаруживать этого агента?
• Какие агентам разрешено отправлять ему задачи?
• Какая аутентификация требуется?
• Какие разрешения прикреплены к вызывающему?
• Может ли один агент делегировать авторитет пользователя другому?
• Какие данные могут быть включены в сообщения?
• Какие артефакты могут быть возвращены?
• Как аудируется задача?
• Может ли принимающий агент вызывать инструменты или других агентов?
• Как защищаются секреты?

Карточки агентов не должны содержать статических секретов, и конфиденциальные Карточки агентов должны быть защищены за аутентификацией, а не опубликованы открыто. Разным клиентам часто нужны разные виды одного и того же агента — внутренний вызывающий может видеть больше навыков, чем внешний партнер, в то время как публичный клиент может видеть только ограниченный набор безопасных возможностей.

Безопасность не должна добавляться после того, как сеть агентов построена; она должна формировать сеть с самого начала, потому что последующее внедрение границ аутентификации и разрешений через живую топологию агентов значительно сложнее, чем их проектирование изначально.

Соображения наблюдаемости

Системы A2A нуждаются в сильной наблюдаемости.

Когда задача пересекает границы агентов, отладка становится существенно сложнее, потому что ни одна отдельная система не держит полную картину. Вам нужно знать:

• какой агент создал задачу
• какой агент принял ее
• какие сообщения были обменяны
• какие изменения состояния произошли
• какие артефакты были произведены
• какие ошибки произошли
• сколько времени занял каждый шаг
• какие инструменты использовались внутренне
• был ли вызван другой агент
• кто одобрил рискованные действия

Полезная трасса должна следовать за работой через всю цепочку.

Например:

запрос пользователя
  -> задача первичного ассистента
  -> задача агента исследований
  -> вызов инструмента поиска документов
  -> артефакт суммаризации
  -> финальный ответ

Без этой сквозной трассы многоагентные системы становятся очень трудными для доверия в производстве — вы не можете уверенно ответить, почему система произвела данный выход, не говоря уже о том, чтобы определить, где она ошиблась. Наблюдаемость для систем LLM: Метрики, Трассы, Логи и Тестирование в Производстве подробно рассматривает инструментацию и инструменты для решения этой проблемы.

Общие ошибки

Ошибка 1: Называние каждого инструмента агентом

Не каждый инструмент — это агент.

Калькулятор — это инструмент. Читатель файлов — это инструмент. Конечная точка запроса базы данных — это инструмент.

Если он не владеет задачей, не запрашивает ввод, не производит артефакты или не ведет себя как независимый равный, ему, вероятно, не нужен A2A.

Ошибка 2: Делание Карточек агентов слишком размытыми

Карточка агента не должна говорить:

Этот агент помогает с бизнес-задачами.

Это бесполезно для любого агента, пытающегося маршрутизировать работу интеллектуально. Хорошая карточка должна говорить, что агент фактически делает, что он принимает, что он возвращает и какие ограничения применяются.

Ошибка 3: Игнорирование состояния задачи

Если вы используете A2A, но относитесь к каждому взаимодействию как к запросу и ответу, вы упускаете большую часть ценности.

Модель задач — одна из основных причин использовать A2A вместо простого API — пропуск ее означает воссоздание той же логики отслеживания жизненного цикла в каждой интеграции.

Ошибка 4: Возвращение всего как текста

A2A поддерживает структурированный и мультимодальный контент. Используйте его.

Если выход — это отчет, верните артефакт отчета.

Если выход — JSON, верните структурированные данные.

Если выход — файл, верните файл.

Не сводите все к простому тексту, если простой текст не является правильным выходом.

Ошибка 5: Отсутствие модели разрешений

Сети агентов без границ разрешений рискованны.

Не каждому агенту должно быть разрешено вызывать каждый другой агент с каждым видом данных — используйте аутентификацию, авторизацию и журналы аудита для enforcement принципа наименьших привилегий через сеть агентов.

Когда следует использовать A2A?

Используйте A2A, когда у вас есть реальные границы агентов.

Хорошие причины включают:

• агенты принадлежат разным командам
• агенты развернуты как отдельные службы
• агенты построены с использованием разных фреймворков
• агентам нужно обнаруживать друг друга
• агентам нужно делегировать задачи
• задачи могут быть длительными
• результаты могут включать артефакты
• клиенты не должны знать внутренние инструменты
• метаданные возможностей агента важны

Слабые причины включают:

• это звучит современно
• вы хотите вызвать одну функцию
• у вас приложение с одним агентом
• обычный API подойдет
• MCP уже решает вашу проблему интеграции инструментов

A2A силен, когда система действительно многоагентна; он является ненужной церемонией, когда система таковой не является, и стоимость этой церемонии — добавленные концепции, инфраструктура, поверхность отладки и требования безопасности — реальна.

Минимальная ментальная модель

Если вы запомните только одну вещь, запомните это:

Карточка агента: что агент может делать.
Сообщение: что агенты говорят друг другу.
Часть: типизированный контент внутри сообщения или артефакта.
Задача: работа, которой владеет агент.
Артефакт: выход, который произвела задача.

Это ядро A2A — остальное в основном о том, чтобы сделать эти пять концепций надежными, наблюдаемыми и достаточно безопасными для использования в реальных производственных системах.

Финальные мысли

A2A — это не просто еще один акроним ИИ — это часть более крупного сдвига от изолированных ассистентов к интероперабельным системам агентов. Этот сдвиг не произойдет везде сразу, и многие приложения останутся системами с одним агентом с хорошим доступом к инструментам, где MCP и обычные API полностью достаточны.

Но как только агенты становятся отдельно развернутыми равными, вам нужны более сильные границы: обнаружение, владение задачами, сообщения, несущие больше, чем текст, артефакты как выходы первого класса, и безопасность, состояние и наблюдаемость, которые охватывают границы агентов. Это пространство, которое A2A пытается занять, и это действительно другая проблема, чем проблема интеграции инструментов, которую решает MCP.

Для практического взгляда на то, где A2A действительно имеет производственную тягу в 2026 году — включая уровни принятия, проблемы безопасности, корпоративный случай использования и рамку принятия решений — см. Протокол A2A Google в 2026: Принятие, Хайп и Реальность.

Мое мнение: не начинайте с A2A для маленьких проектов. Начните с полезного агента, хороших инструментов и четкой архитектуры — кластер AI Systems охватывает self-hosted ассистентов, серверы MCP и память агентов как связанное множество, если вам нужен более широкий контекст. Но когда ваш “инструмент” начинает выглядеть как другой автономный специалист с собственным жизненным циклом задач, это, вероятно, уже не просто инструмент — и вот тогда A2A становится интересным.

Источники

• Спецификация протокола A2A: https://a2a-protocol.org/latest/specification/
• Ключевые концепции A2A: https://a2a-protocol.org/latest/topics/key-concepts/
• Жизнь задачи в A2A: https://a2a-protocol.org/latest/topics/life-of-a-task/
• Обнаружение агентов в A2A: https://a2a-protocol.org/latest/topics/agent-discovery/
• Потоковая передача и асинхронные операции в A2A: https://a2a-protocol.org/latest/topics/streaming-and-async/
• A2A и MCP: https://a2a-protocol.org/latest/topics/a2a-and-mcp/