# Das Agent2Agent Protokoll - (30.04.2025) Der aktuelle Trend von AI Agenten öffnet ein neue Reihe von Möglichkeiten für Automation, weswegen auch immer mehr Unternehmen ihre eigene Armee von Agenten entwickeln und einsetzen. Um jedoch die Vorteile von agentischer AI vollkommen ausnutzen zu können, ist es wichtig, dass die verschiedenen Agenten miteinander arbeiten können. Da eine proprietäre Implementation dieser Interoperabilität jedoch sehr aufwendig und langfristig nicht realistisch ist, hat Google ein Protokoll entwickelt um genau diese Fähigkeit zu ermöglichen: Das Agent2Agent (A2A) Protokoll. A2A ist Open Source[^4] und baut auf etablierten Web Standards wie HTTP, SSE und JSON-RPC. Es ermöglicht die Kommunikation und Formulierung von Tasks zwischen "Client" Agenten und "Remote" Agenten. Ein wichtiges Konzept hierbei ist die Unterstützung von sogenannten "Opaque" Agenten, was bedeutet, dass Agenten können miteinander arbeiten, ohne dass die interne Logik und proprietäre Daten einsehbar sein müssen. So können auch Unternehmen ihre Agenten mit gutem Gewissen zur Verfügung stellen. ## Kernkonzepte[^6] Um die Kommunikation zu standardisieren hat Google die Interaktion in verschiedene Einheiten unterteilt: ### Agent Cards Eines der wichtigsten Konzepte sind die sogenannten "Agent Cards". In diesen werden die Fähigkeiten eines Agenten deklariert. Die Card ist sollte anschliessend über eine einfach zu findende Datei abgelegt um es anderen Agenten zu ermöglichen, diese zu finden und zu lesen. Dadurch können die Agenten ein Verständnis für die Fähigkeiten der anderen entwickeln und entsprechende Anforderungen an diese delegieren. ### Tasks Tasks sind hierbei die zentrale Unit of Work. Jede Task hat eine eindeutige ID, optionale Sessions um sie zu gruppieren, einen definierten Lebenszyklus und Metadaten. Die Task repräsentiert also einen Auftrag von einem Agent an einen anderen. ### Messages Messages sind anschliessend die einzelnen Gesprächs-Stücke innerhalb einer Task. Innerhalb einer Message sind die Parts enthalten, welche den effektiven Inhalt liefern. ### Parts Wie bereits erwähnt, sind Parts die fundamentalen Einheiten von Inhalt innerhalb einer Message oder eines Artifacts. Zu den unterstützten Typen gehören `TextPart`, `FilePart` (inline Bytes oder eine URI) und `DataParts` (strukturiert in JSON). ### Artifacts Ein Artifact ist der Output welcher von einem Agent während einer Task generiert wird. Dieses repräsentiert das endgültige Resultat welches vom "Remote" Agent zum "Client" Agent gesendet wird. ### Interaction Flow Jetzt wo wir die fundamentalen Bestandteile von A2A kennen wollen wir noch kurz über den üblichen Interaktionsfluss gehen. Am Anfang kommt die Discovery, der "Client" Agent holt sich also die Client Card des "Remote" Agenten. Anschliessend initiiert er eine Task, welche vom "Remote" Agenten verarbeitet wird. Wenn für die Erfüllung der Task noch Schritte nötig sind, interagieren die beiden Agenten noch, bevor am Ende die Task abgeschlossen und das Resultat zurückgegeben wird. ## Mögliche Anwendungen von A2A[^1] Wie wir bereits in der Einleitung festgestellt haben, sind Agents für die Unternehmenswelt enorm wertvoll. Im vorherigen Abschnitt haben wir ein Verständnis der grundlegenden Funktionsweise von A2A erlangt. Jetzt wollen wir uns noch mögliche Anwendungsbereiche für diese Technologie anschauen. ### Komplexe Unternehmens-Workflows automatisieren Da mit A2A verschiedene spezialisierte Agenten kooperieren können und so reihen an Agenten miteinander verkettet werden können, ist es kein Problem mehr um komplexe Arbeitsflüsse voll zu automatisieren. Ein Beispiel welches auch in der Demo von Google genutzt wurde ist das finden von qualifizierten Kandidaten für eine offene Stelle. So kann das Auswerten von Bewerbungen, ausführen von Hintergrundsprüfungen bis zur Einladung von Kandidaten an ein Interview vollautomatisch ausgeführt werden. Weitere Beispiele sind natürlich auch Customer Service, das Planen von Lieferungen, Optimierungen von Kampagnen und noch sehr vieles mehr. ### Ökosysteme von dynamischen Agenten Während wir bis jetzt nur Enterprise Anwendungen besprochen haben, gibt es durchaus auch Interesse von Konsumenten-Sicht. Durch die Fähigkeit von Agenten die Cards anderer zu finden ist es durchaus vorstellbar, dass in Zukunft ein App-Store ähnliches Angebot auch für Agenten verfügbar sein wird. ## A2A und MCP A2A und Anthropics [[Model Context Protocol]] wurden entwickelt, um sich gegenseitig zu komplementieren, anstatt zu konkurrieren, so auch von Google explizit beschrieben.[^3] Wie bereits erwähnt ist der primäre Nutzen von A2A die Kollaboration zwischen verschiedenen, idealerweise spezialisierten Agenten. MCP versucht dabei viel mehr einen standardisierten Weg zu bieten, einzelne Sprachmodelle, bzw. Agenten, mit sogenannten *Tools* oder Datenquellen zu verbinden. In einem optimalen Fall hätte man also eine Kette von Agenten welche auf eine Problemstellung spezialisiert sind und über A2A miteinander kommunizieren. Ihre effektiven Aufgaben erfüllen sie dann mit Tools über MCP. Hierbei werden auch die Begriffe horizontale und vertikale Integration verwendet. MCP verbinden Agenten mit Tools, ist also eine vertikale Integration. A2A verbindet sie miteinander, entsprechend also eine horizontale Integration.[^5] ## Fazit A2A ist eine Entwicklung in der AI-Welt welche die Implementierung von interoperativen Agenten stark vereinfachen wird. Zusammen mit MCP können so in Zukunft komplexe Arbeitsflüsse automatisiert und der Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz zuverlässiger und effizienter gestaltet werden. Wie auch MCP ist das Projekt noch sehr jung, es stehen jedoch viele grosse Unternehmen dahinter, welche die Entwicklung vorantreiben. [^1]: vgl. Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A), in: Google for Developers, 29.04.2025, https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/ [^2]: vgl. A2A ❤️ MCP, in: A2A Documentation, 29.04.2025, https://google.github.io/A2A/#/topics/a2a_and_mcp?id=a2a-%e2%9d%a4%ef%b8%8f-mcp [^3]: Agent2Agent (A2A) Protocol, in: A2A Repository README, 29.04.2025, https://github.com/google/A2A [^4]: vgl. What Is the A2A (Agent2Agent) Protocol and How It Works, in: descope Identipedia, 30.04.2025, https://www.descope.com/learn/post/a2a [^5]: vgl. What is the Agent2Agent Protocol (A2A) and Why You Must Learn It Now, in: Hugging Face Blog, 30.04.2025, https://huggingface.co/blog/lynn-mikami/agent2agent