Giải thích Giao thức A2A: Chuẩn mực của Google cho Giao tiếp giữa các AI Agent

Thế giới AI agent đang bùng nổ, nhưng chúng thường tồn tại trong các silo riêng biệt. Hãy tưởng tượng một thế giới nơi các AI agent, bất kể framework hay người tạo ra chúng, có thể giao tiếp và cộng tác liền mạch. Giao thức Agent-to-Agent (A2A) mới của Google nhằm biến điều này thành hiện thực. Bài viết này dành cho các nhà phát triển AI, những người đam mê và bất kỳ ai muốn đón đầu trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng. Bạn sẽ hiểu rõ A2A là gì, tại sao nó quan trọng, nó khác biệt với MCP như thế nào và các bước thực tế để bắt đầu thử nghiệm nó ngay hôm nay.

Vấn đề Phân mảnh trong AI Agent

Tôi là David Andre, và hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về giao thức Agent-to-Agent (A2A). Một trong những thách thức lớn nhất trong lĩnh vực AI agent là sự phân mảnh. Các agent được xây dựng bằng các framework khác nhau, các công ty cung cấp API độc quyền, và nhiều công cụ khác nhau tạo ra các hệ sinh thái biệt lập. Sự thiếu chuẩn hóa này cản trở khả năng cộng tác và mở rộng.

Giới thiệu A2A: Ngôn ngữ Chung cho AI

A2A, một chuẩn mực mới do Google phát hành, nhằm giải quyết chính xác vấn đề này. Hãy coi nó như một trình thông dịch phổ quát cho các AI agent. Giống như tiếng Anh cho phép mọi người từ các nơi khác nhau trên thế giới giao tiếp, A2A cho phép các AI agent được xây dựng bằng các công nghệ đa dạng (codebase, framework, công ty khác nhau) tương tác liền mạch.

Về mặt hình ảnh, hãy tưởng tượng AI agent chính của bạn (client agent) cần trợ giúp. Với A2A, nó có thể dễ dàng liên hệ và giao tiếp với bất kỳ remote agent nào (từ các công ty, công cụ hoặc framework khác) miễn là chúng tương thích với A2A. Điều này tạo ra một hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ.

Tại sao A2A là Kỹ năng của Tương lai

Việc học giao thức A2A ngay bây giờ mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể. Nhiều người vẫn đang vật lộn với các khái niệm như MCPs (Model Context Protocols), chứ chưa nói đến chuẩn mực mới hơn này. Hiểu biết về A2A đưa bạn lên vị trí hàng đầu trong phát triển AI.

Về cơ bản, A2A làm cho bất kỳ AI agent nào bạn xây dựng trở nên có khả năng mở rộng và chống lỗi thời hơn đáng kể.

Hãy xem xét tiềm năng: Các công ty lớn như JetBrains, Cohere, và DeepMind đang đóng góp vào giao thức này. Bằng cách làm cho các AI agent tương lai của bạn tương thích với A2A, bạn có khả năng tận dụng năng lực của các agent được xây dựng bởi những người dẫn đầu ngành này. Chúng ta đang ở những ngày đầu, nhưng sức mạnh là không thể phủ nhận.

A2A vs. MCP: Bổ sung, Không Cạnh tranh

Điều quan trọng là phải hiểu A2A liên quan đến MCP (Model Context Protocol) như thế nào:

MCP (Model Context Protocol): Tập trung vào việc giúp kết nối các công cụ và dữ liệu với AI agent của bạn dễ dàng hơn. Hãy tưởng tượng agent của bạn cần truy cập vào cơ sở dữ liệu, API hoặc tìm kiếm web – MCP tạo điều kiện cho kết nối này thông qua một MCP server.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): Tập trung vào việc cho phép giao tiếp giữa các AI agent khác nhau. Agent của bạn sử dụng A2A để nói chuyện với các agent khác cũng nói ngôn ngữ A2A.

Các giao thức này không cạnh tranh; chúng bổ sung cho nhau. Một AI agent có thể sử dụng MCP để truy cập các công cụ và dữ liệu cần thiết trong khi sử dụng A2A để cộng tác với các agent chuyên biệt khác. Sự kết hợp này nâng cao đáng kể sức mạnh và tiện ích tổng thể của một agent.

Các Khái niệm Cốt lõi về A2A Bạn Cần Biết

Để nắm bắt A2A, hãy làm quen với bốn thành phần chính sau:

Agent Card: Hãy coi đây là danh thiếp kỹ thuật số của agent, được viết bằng JSON. Nó công bố danh tính của agent, những gì nó có thể làm (khả năng - capabilities), và cách giao tiếp với nó (chi tiết điểm cuối - endpoint details). Điều này cho phép các ứng dụng hoặc agent khác tự động khám phá đúng agent cho một tác vụ cụ thể.
A2A Server: Đây là AI agent thực tế đang chạy và lắng nghe các yêu cầu. Nó là động cơ nhận nhiệm vụ, thực hiện công việc, gửi lại kết quả hoặc đặt câu hỏi làm rõ nếu cần. Nó đảm bảo các lệnh được xử lý một cách nhất quán.
A2A Client: Đây có thể là bất kỳ chương trình nào hoặc một AI agent khác cần thực hiện một tác vụ. Client đọc một Agent Card, định dạng các yêu cầu thành A2A Tasks, gửi chúng đến A2A Server và chờ phản hồi. Nó hoạt động như cầu nối, chuẩn hóa giao tiếp để bạn không cần mã tùy chỉnh cho mọi tương tác.
A2A Task: Đại diện cho một đơn vị công việc duy nhất được giao cho một agent. Nó theo dõi yêu cầu trong suốt vòng đời của nó (đã gửi, đang tiến hành, đã hoàn thành). Nó cung cấp một cách thống nhất để quản lý các công việc hoặc lời nhắc được giao cho một agent.

Tầm quan trọng của Thời điểm: Giống như TCP/IP Thuở sơ khai

A2A đại diện cho một sự thay đổi mô hình tiềm năng cho các AI agent. Hiểu về nó ngay bây giờ giống như học về giao thức TCP/IP (nền tảng của internet) vào tuần nó được phát hành. Đó là một chuẩn mực non trẻ với tiềm năng to lớn để trở thành nền tảng.

So sánh: A2A đối với AI agent cũng giống như TCP/IP đối với internet sơ khai – một lớp giao tiếp cơ bản.

Ví dụ Thực tế: Xây dựng một 'A2A B2B MCP AI Agent'

Hãy phân tích khái niệm này:

A2A: Cho phép giao tiếp agent-to-agent.
B2B (Business-to-Business): Agent được thiết kế để sử dụng trong các giao dịch hoặc hợp tác giữa các doanh nghiệp.
MCP: Cho phép agent truy cập các công cụ và dữ liệu.

Hãy tưởng tượng nhiều doanh nghiệp, mỗi doanh nghiệp có AI agent riêng. Các agent này có thể sử dụng MCP nội bộ để truy cập cơ sở dữ liệu hoặc công cụ của công ty. Với A2A, một agent từ Công ty A có thể trực tiếp giao tiếp và cộng tác với một agent từ Công ty B, 24/7, hiệu quả hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống như email. Sự kết nối liên thông này đại diện cho tương lai của các quy trình kinh doanh tự động.

Bắt đầu: Thực hành với A2A Repository

Sẵn sàng để thử nghiệm chưa? Google đã cung cấp một A2A GitHub repository mã nguồn mở chính thức.

Link Repository: https://github.com/google/A2A

Repository này chứa mã nguồn và các ví dụ cần thiết để bắt đầu xây dựng và thử nghiệm với các agent tương thích A2A.

Các bước để Thiết lập và Chạy các Agent Mẫu:

Đây là cách để chạy hai agent mẫu (một sử dụng CrewAI, một sử dụng Google ADK) và cho chúng giao tiếp qua A2A:

Mở Terminal của bạn: Sử dụng giao diện dòng lệnh ưa thích của bạn.
Tạo Thư mục Dự án: Điều hướng đến một thư mục trống cho dự án này.

Sao chép Repository:

git clone https://github.com/google/A2A.git

Điều hướng vào Repo:
```
cd A2A
```

Thiết lập Môi trường ảo (Khuyến nghị): Sử dụng Conda hoặc venv.

# Ví dụ với Conda
conda create --name a2a_env python=3.10 -y
conda activate a2a_env

Cài đặt UV (Trình cài đặt Gói nhanh): Các bản demo sử dụng UV.

# Sử dụng conda
conda install -c conda-forge uv
# Hoặc sử dụng pip
# pip install uv

Điều hướng đến Mẫu CrewAI:
```
cd samples/python/agents/crewai
```
Lấy Khóa API Google: Lấy khóa API từ Google AI Studio. Đảm bảo nó được liên kết với một dự án Google Cloud. Giữ khóa này an toàn!
Cấu hình Khóa API cho CrewAI Agent: Tạo một tệp có tên .env trong thư mục samples/python/agents/crewai. Thêm khóa của bạn:
```
GOOGLE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
```
Chạy CrewAI Agent:
```
uv run .
```
Lưu ý địa chỉ và cổng mà nó khởi động (ví dụ: http://localhost:10001).
Điều hướng đến Mẫu Google ADK (Terminal Mới): Mở cửa sổ terminal thứ hai, điều hướng trở lại thư mục gốc A2A, sau đó:
```
cd samples/python/agents/google_adk
```
Cấu hình Khóa API cho Google ADK Agent: Tạo tệp .env trong samples/python/agents/google_adk và thêm khóa của bạn:
```
GOOGLE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
```
Chạy Google ADK Agent:
```
uv run .
```
Lưu ý địa chỉ và cổng của nó (ví dụ: http://localhost:10002).

Kiểm tra các Agent đang chạy

Để xác minh các agent đang chạy và hiển thị thông tin A2A của chúng, hãy mở các URL này trong trình duyệt của bạn:

http://localhost:10001/.well-known/agent.json
http://localhost:10002/.well-known/agent.json

Bạn sẽ thấy Agent Card dạng JSON cho mỗi agent, mô tả chi tiết khả năng của chúng (như 'Image Generator' hoặc 'Reimbursement Agent'). Điều này xác nhận rằng các agent được xây dựng bằng các framework khác nhau đã sẵn sàng giao tiếp bằng chuẩn A2A.

Thiết lập và Sử dụng Giao diện Người dùng Demo

Repository bao gồm một giao diện web UI đơn giản để tương tác với các agent đang chạy của bạn:

Điều hướng đến Demo UI (Terminal Mới): Mở terminal thứ ba, điều hướng trở lại thư mục gốc A2A, sau đó:
```
cd demo/ui
```
Cấu hình UI: Tạo một tệp có tên .env.local trong thư mục demo/ui. Thêm nội dung sau (sử dụng khóa API của bạn và cổng của một trong các agent đang chạy của bạn, thường là agent đầu tiên bạn khởi động):
```
NEXT_PUBLIC_AGENT_URL=http://localhost:10001
GOOGLE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
```
Cài đặt Dependencies cho UI:
```
npm install
```
Chạy UI:
```
npm run dev
```
Lưu ý URL được cung cấp (thường là http://localhost:3000).
Mở UI: Truy cập URL của UI trong trình duyệt của bạn.
Nhập Khóa API: Dán khóa API Google của bạn khi được nhắc.
Thêm Agent: Điều hướng đến phần 'Agents'. Nhập địa chỉ (host:port) của cả hai agent đang chạy (localhost:10001 và localhost:10002) và lưu từng agent.
Bắt đầu Cuộc trò chuyện: Bắt đầu một cuộc trò chuyện mới. Bạn có thể đặt câu hỏi như "Chào bạn, bạn có những AI agent nào?" hoặc đưa ra các lệnh như "tạo hình ảnh một con mèo xanh biết bay". UI sẽ sử dụng giao thức A2A để giao tiếp với agent thích hợp dựa trên khả năng được quảng cáo của chúng.

Lưu ý: Demo UI có thể thăm dò (poll) các agent thường xuyên. Bạn có thể điều chỉnh khoảng thời gian thăm dò này nếu cần (ví dụ: đặt thành 5 giây trong cài đặt UI nếu có).

Kết luận: Chấp nhận Khả năng Tương tác

Điểm mấu chốt là khả năng tương tác mà A2A mang lại. Bạn vừa thấy các agent được xây dựng bằng CrewAI và Google ADK giao tiếp thông qua một giao thức chuẩn. Điều này mở ra cánh cửa cho các agent được xây dựng bằng LangGraph, LlamaIndex, Marvin, Semantic Kernel, OpenAI SDKs và nhiều nền tảng khác tham gia vào hệ sinh thái kết nối liên thông này.

Trong khi giao thức vẫn còn mới và các công cụ như demo UI sẽ phát triển, khái niệm cơ bản rất mạnh mẽ. A2A cung cấp một chuẩn mực rất cần thiết trong bối cảnh AI agent đa dạng. Hiểu và áp dụng nó sớm mang lại lợi thế đáng kể, định vị bạn cho tương lai của AI cộng tác.