Agent2Agent (A2A): KI-Agenten entwickeln sich rasant von experimentellen Werkzeugen zu unverzichtbaren Komponenten in Unternehmenssystemen. Dieser Wandel, von einfachen Bots hin zu autonom agierenden Agenten, läutet eine neue Ära des Software-Designs ein, in der Intelligenz nicht länger an statische Oberflächen oder einzelne Anwendungen gebunden ist. Damit diese Agenten ihr volles Potenzial entfalten können, benötigen sie nicht nur Zugriff auf diverse Modelle und Werkzeuge, sondern auch die Fähigkeit, miteinander zu kooperieren – über Cloud-, Plattform- und Organisationsgrenzen hinweg.

Genau hier setzt das offene Agent2Agent (A2A) Protokoll an. Große Player wie Microsoft und Google treiben diese Initiative voran, um eine standardisierte Kommunikation zwischen KI-Agenten zu ermöglichen. Microsoft integriert A2A in seine Azure AI Foundry, die bereits von über 70.000 Unternehmen genutzt wird, und in das Copilot Studio, das bei über 230.000 Organisationen im Einsatz ist. Google sieht in A2A einen kritischen Baustein für die Zukunft der Multi-Agenten-Kommunikation. Ziel ist es, Entwicklern die Werkzeuge an die Hand zu geben, um interoperable Agenten zu bauen, die Aufgaben über verschiedene Anbieter, Clouds und Datensilos hinweg orchestrieren können.

Das musst Du wissen – Das offene Agent2Agent (A2A) Protokoll: Die Revolution für Multi-Agenten-Apps

• Offener Standard: Das A2A-Protokoll ist ein offener Standard, der die Kommunikation und Interoperabilität zwischen unterschiedlichen KI-Agenten ermöglicht.
• Branchenweite Zusammenarbeit: Unternehmen wie Microsoft und Google unterstützen und entwickeln das A2A-Protokoll aktiv weiter.
• Interoperabilität im Fokus: Es erlaubt Agenten, unabhängig von ihrer Entwicklungsplattform oder dem Anbieter, sicher und strukturiert miteinander zu interagieren.
• Technische Basis: A2A definiert, wie Agenten ihre Fähigkeiten austauschen (via „Agent Card“), Aufgaben managen und Ergebnisse übermitteln.
• Zukunft des Software-Designs: A2A legt den Grundstein für komplexe, kollaborative KI-Systeme, die über Anwendungs- und Cloud-Grenzen hinweg agieren.

Was ist das Kernziel des Agent2Agent (A2A) Protokolls?

Das Kernziel des Agent2Agent (A2A) Protokolls ist es, eine standardisierte und offene Methode für die Kommunikation und Interoperabilität zwischen KI-Agenten zu schaffen. Diese Agenten können von verschiedenen Anbietern stammen, auf unterschiedlichen Frameworks basieren oder in verschiedenen Cloud-Umgebungen gehostet werden. A2A soll ihnen eine gemeinsame „Sprache“ geben, um nahtlos zusammenzuarbeiten.

Folgefragen (FAQs)

Wie funktioniert die Kommunikation zwischen Agenten mit A2A?

Die Kommunikation über das A2A-Protokoll basiert auf einem klaren Ablauf und definierten Komponenten:

1. Agent Card: Jeder Agent stellt eine „Agent Card“ bereit. Dies ist eine öffentliche Metadatendatei (üblicherweise unter /.well-known/agent.json), die seine Fähigkeiten, Skills, den Endpunkt-URL und Authentifizierungsanforderungen beschreibt. Clients nutzen diese Karte zur Entdeckung und zum Verständnis dessen, was ein anderer Agent leisten kann.
2. A2A Server & Client: Ein Agent, der seine Dienste anbietet, fungiert als A2A Server und implementiert einen HTTP-Endpunkt, der die A2A-Protokollmethoden versteht (definiert in der JSON-Spezifikation). Eine Anwendung oder ein anderer Agent, der diese Dienste nutzt, agiert als A2A Client. Er sendet Anfragen (z.B. tasks/send) an die URL des A2A Servers.
3. Task: Die zentrale Arbeitseinheit im A2A-Protokoll ist der „Task“. Ein Client initiiert einen Task, indem er eine Nachricht (z.B. via tasks/send oder tasks/sendSubscribe für Streaming) sendet. Jeder Task erhält eine einzigartige ID und durchläuft verschiedene Zustände wie submitted, working, input-required, completed, failed oder canceled.
4. Message & Part: Die eigentliche Kommunikation findet über „Messages“ statt, die zwischen dem Client (Rolle: „user“) und dem Agenten (Rolle: „agent“) ausgetauscht werden. Messages enthalten „Parts“, die die eigentlichen Inhaltsdaten darstellen. Ein „Part“ kann ein Text (TextPart), eine Datei (FilePart – entweder mit eingebetteten Bytes oder einer URI) oder strukturierte JSON-Daten (DataPart, z.B. für Formulare) sein.
5. Artifact: Ergebnisse, die ein Agent während eines Tasks generiert (z.B. erstellte Dateien, finale strukturierte Daten), werden als „Artifacts“ bezeichnet. Auch Artefakte enthalten „Parts“.
6. Sicherheit: Die Kommunikation wird durch Enterprise-Grade Sicherheitsmechanismen wie Microsoft Entra ID, gegenseitiges TLS (mTLS) und Inhaltsfilterung (z.B. Azure AI Content Safety) abgesichert. Zudem werden Audit-Protokolle geführt.

Dieser strukturierte Austausch ermöglicht es Agenten, Ziele auszutauschen, den Status von Aufgaben zu managen, Aktionen aufzurufen und Ergebnisse sicher und nachvollziehbar zurückzugeben.

Welche Unternehmen stehen hinter dem A2A-Protokoll?

Das Agent2Agent (A2A) Protokoll ist eine offene Initiative, die von mehreren wichtigen Akteuren der Technologiebranche vorangetrieben wird. Insbesondere Microsoft und Google haben ein starkes Engagement für die Entwicklung und Verbreitung des Protokolls gezeigt.

• Microsoft: Integriert A2A in seine Kernprodukte wie Azure AI Foundry und das Microsoft Copilot Studio. Sie sehen A2A als entscheidend an, damit Kunden Multi-Agenten-Systeme aufbauen können, die über Anbieter-, Cloud- und Datensilo-Grenzen hinweg funktionieren. Microsoft trägt aktiv zur Spezifikation und den Werkzeugen im A2A-Arbeitskreis auf GitHub bei und hat bereits Beispiele für die Integration mit ihrem Semantic Kernel veröffentlicht.
• Google: Treibt die offene Protokollinitiative maßgeblich mit voran. Google betont, dass A2A kritisch für die Multi-Agenten-Kommunikation sein wird, indem es Agenten eine gemeinsame Sprache gibt, unabhängig vom verwendeten Framework oder Anbieter. Sie stellen ebenfalls Ressourcen und Beispiele auf GitHub zur Verfügung.

Die Beteiligung dieser Branchenführer unterstreicht die Bedeutung und das Potenzial des A2A-Protokolls für die Zukunft der KI-gestützten Zusammenarbeit. Das Ziel ist es, ein breites Ökosystem zu schaffen, in dem Agenten nahtlos interoperieren können.

Wie unterstützt A2A die Interoperabilität zwischen verschiedenen KI-Plattformen?

Das A2A-Protokoll ist explizit darauf ausgelegt, die Interoperabilität zwischen KI-Agenten zu fördern, die auf unterschiedlichen Plattformen, mit verschiedenen Frameworks (wie Semantic Kernel oder LangChain) und von diversen Anbietern entwickelt wurden. Dies geschieht durch mehrere Schlüsselmechanismen:

• Standardisierte Schnittstelle: A2A definiert eine gemeinsame, offene HTTP-basierte JSON-RPC-Schnittstelle. Das bedeutet, solange ein Agent diese Schnittstelle implementiert (als A2A Server auftritt) oder nutzen kann (als A2A Client agiert), kann er mit jedem anderen A2A-kompatiblen Agenten kommunizieren, unabhängig von dessen interner Architektur oder der zugrundeliegenden Technologie.
• Agenten-Metadaten (Agent Card): Die „Agent Card“ liefert eine strukturierte Beschreibung der Fähigkeiten eines Agenten. Dadurch können andere Agenten dynamisch entdecken, welche Dienste ein bestimmter Agent anbietet und wie mit ihm interagiert werden kann (z.B. welche Art von Eingaben er erwartet, welche Aufgaben er ausführen kann).
• Abstraktion von Implementierungsdetails: Durch A2A müssen Agenten nicht die internen Details oder den Code anderer Agenten kennen. Die Kommunikation erfolgt auf einer höheren Abstraktionsebene, die sich auf Aufgaben, Nachrichten und Ergebnisse konzentriert. Anstatt Code oder Anmeldeinformationen auszutauschen, wird Kontext über das Protokoll übermittelt.
• Plattformunabhängigkeit: Da A2A auf etablierten Webstandards (HTTP, JSON) basiert, ist es von Natur aus plattformunabhängig. Es spielt keine Rolle, ob ein Agent in Python, .NET oder einer anderen Sprache entwickelt wurde, oder ob er in Azure, Google Cloud oder einer On-Premise-Umgebung läuft.
• Sichere Kommunikation: Das Protokoll berücksichtigt Sicherheitsaspekte, was für die Interaktion zwischen Systemen verschiedener Organisationen unerlässlich ist. Dies schafft Vertrauen und ermöglicht es Unternehmen, ihre Agenten auch für externe Kollaborationen zu öffnen.

Indem es eine „Lingua Franca“ für KI-Agenten bereitstellt, ermöglicht A2A die Schaffung komplexer, verteilter und heterogener Multi-Agenten-Systeme, die Aufgaben gemeinsam lösen können, die für einen einzelnen Agenten oder ein monolithisches System zu komplex wären.

Welche Vorteile bietet A2A für Entwickler und Unternehmen?

Das Agent2Agent (A2A) Protokoll bietet sowohl für Entwickler als auch für Unternehmen signifikante Vorteile:

Für Entwickler:

• Vereinfachte Integration: Entwickler können Agenten erstellen, die nahtlos mit anderen, von Dritten entwickelten Agenten zusammenarbeiten, ohne komplexe, benutzerdefinierte Integrationslösungen für jeden Einzelfall entwickeln zu müssen. Die Nutzung bekannter Werkzeuge wie Semantic Kernel oder LangChain bleibt möglich, während gleichzeitig Interoperabilität gewährleistet wird.
• Fokus auf Kernkompetenzen: Anstatt das Rad für die Kommunikation zwischen Agenten neu zu erfinden, können sich Entwickler auf die Entwicklung der einzigartigen Fähigkeiten und der Logik ihrer spezifischen Agenten konzentrieren.
• Zugriff auf ein breiteres Ökosystem: A2A eröffnet den Zugang zu einem wachsenden Ökosystem von Agenten und Diensten, was die Möglichkeiten zur Erstellung leistungsfähigerer und vielseitigerer Anwendungen erweitert.
• Wiederverwendbarkeit: Einmal entwickelte A2A-konforme Agenten können potenziell in verschiedenen Szenarien und von unterschiedlichen Clients wiederverwendet werden.

Für Unternehmen:

• Erhöhte Flexibilität und Wahlfreiheit: Unternehmen sind nicht an einen einzigen Anbieter oder eine einzige Plattform gebunden („No Vendor Lock-in“). Sie können die besten Agenten für spezifische Aufgaben auswählen, unabhängig davon, wo oder von wem sie entwickelt wurden.
• Aufbau komplexer, unternehmensweiter Systeme: A2A ermöglicht die Orchestrierung von Aufgaben, die sich über verschiedene Abteilungen, Partnerwerkzeuge, Produktionsinfrastrukturen und sogar Organisations- und Cloud-Grenzen erstrecken.
• Verbesserte Skalierbarkeit und Kompositionsfähigkeit: Intelligente Systeme können modular aufgebaut und skaliert werden. Bestehende Agenten können einfach in neue, komplexere Workflows integriert werden.
• Kontrolle, Sichtbarkeit und Vertrauen: Das Protokoll und die umgebenden Plattformen (wie Azure AI Foundry) legen Wert auf Governance, Sicherheit (z.B. durch Microsoft Entra, mTLS, Azure AI Content Safety) und Nachvollziehbarkeit (Audit Logs), was für den Unternehmenseinsatz unerlässlich ist.
• Beschleunigte Innovation: Durch die einfachere Zusammenarbeit von Agenten können Unternehmen schneller neue, innovative KI-gestützte Lösungen entwickeln und bereitstellen, die echten Mehrwert schaffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass A2A die Grundlage für eine offenere, kollaborativere und effizientere Zukunft der KI-Anwendungsentwicklung legt, von der sowohl die Ersteller als auch die Nutzer von KI-Agenten profitieren.

Wie sieht ein typischer Anwendungsfall für A2A aus?

Ein typischer Anwendungsfall für das Agent2Agent (A2A) Protokoll könnte die Planung einer komplexen Geschäftsreise sein, bei der mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten müssen:

Stell Dir vor, ein Mitarbeiter möchte eine Dienstreise von Berlin nach San Francisco planen. Er interagiert mit seinem unternehmensinternen Reise-Copiloten (Agent A).

1. Initiierung & erste Anfrage (Mitarbeiter zu Agent A): Der Mitarbeiter gibt ein: „Plane eine Reise nach San Francisco für die Entwicklerkonferenz nächste Woche, inklusive Flug, Hotel in der Nähe des Veranstaltungsortes und einem Mietwagen.“
2. Aufgabenzerlegung & Delegation (Agent A): Der Reise-Copilot (Agent A), der als zentraler Koordinator fungiert (ähnlich dem SemanticKernelTravelManager im Microsoft-Beispiel), analysiert die Anfrage. Er erkennt, dass er für verschiedene Aspekte spezialisierte Agenten benötigt:
   • Einen Flugbuchungs-Agenten (Agent B, möglicherweise ein externer Dienstleister).
   • Einen Hotelreservierungs-Agenten (Agent C, evtl. von einer Partnerfirma).
   • Einen Mietwagen-Agenten (Agent D, ein weiterer externer Anbieter).
   • Eventuell einen Agenten für Währungsumrechnung (Agent E), um Kostenschätzungen zu liefern.
3. Agenten-Entdeckung & Kommunikation via A2A:
   • Agent A sucht über deren „Agent Cards“ nach geeigneten A2A-kompatiblen Agenten (B, C, D, E).
   • Agent A sendet über das A2A-Protokoll spezifische tasks/send-Anfragen an die jeweiligen Agenten:
     • An Agent B: „Finde Flüge Berlin-SFO für nächste Woche, Ankunft vor Dienstag.“
     • An Agent C: „Buche Hotel nahe Moscone Center, 3 Nächte, ab nächster Woche Dienstag.“
     • An Agent D: „Reserviere Mittelklassewagen am SFO Flughafen für 4 Tage.“
     • An Agent E: „Was sind die aktuellen Wechselkurse EUR zu USD?“
4. Verarbeitung & Interaktion (Spezialisten-Agenten):
   • Die Agenten B, C, D und E verarbeiten die Anfragen. Agent E liefert schnell die Wechselkurse.
   • Agent B findet möglicherweise mehrere Flugoptionen und sendet diese als Artifact (z.B. eine strukturierte Liste) zurück an Agent A. Agent A könnte dann Rücksprache mit dem Mitarbeiter halten (Status input-required), welche Option bevorzugt wird.
   • Ähnlich verfahren Agent C und D, die Verfügbarkeiten prüfen und Optionen oder Bestätigungen zurückmelden.
5. Zusammenführung & Ergebnis (Agent A zu Mitarbeiter):
   • Agent A sammelt alle Antworten und Artifacts der spezialisierten Agenten.
   • Er stellt dem Mitarbeiter einen vollständigen Reiseplan zusammen, inklusive Flugdetails, Hotelbestätigung, Mietwagenreservierung und einer Kostenschätzung in Euro.
6. Sicherheit & Nachvollziehbarkeit: Während des gesamten Prozesses stellt das A2A-Protokoll und die zugrundeliegende Infrastruktur sicher, dass die Kommunikation verschlüsselt ist, die Identitäten der Agenten überprüft werden und alle Transaktionen protokolliert werden.

Dieser Anwendungsfall demonstriert, wie A2A es ermöglicht, komplexe Aufgaben durch die koordinierte Zusammenarbeit verschiedener, spezialisierter Agenten zu lösen, die über Organisations- und Systemgrenzen hinweg agieren können, ohne dass ein monolithischer „Super-Agent“ erforderlich wäre.

Konkrete Tipps und Anleitungen – Erste Schritte mit A2A und Semantic Kernel

Wenn Du daran interessiert bist, selbst mit dem Agent2Agent-Protokoll und dessen Integration, beispielsweise mit Semantic Kernel, zu experimentieren, bieten die beteiligten Unternehmen bereits erste Anlaufstellen:

1. A2A Protokoll auf GitHub verstehen (Google):
   • Besuche das offizielle A2A GitHub Repository.
   • Mache Dich mit der konzeptionellen Übersicht vertraut: Verstehe die Rollen von „Agent Card“, „A2A Server“, „A2A Client“, „Task“, „Message“ und „Artifact“.
   • Sieh Dir den „Typical Flow“ an, um den Ablauf von der Entdeckung bis zur Aufgabenverarbeitung nachzuvollziehen.
   • Prüfe die json specification für die technischen Details der Protokollmethoden.
2. Semantic Kernel Integration Beispiele (Microsoft):
   • Microsoft hat im Rahmen von Azure AI Foundry Beispiele für die Integration von Semantic Kernel mit A2A veröffentlicht. Diese zeigen, wie Agenten, die mit Semantic Kernel erstellt wurden, über A2A kommunizieren können.
   • Ein konkretes Beispiel im .NET und Python SDK von Semantic Kernel demonstriert, wie zwei lokale Agenten über A2A ein Meeting planen und eine E-Mail entwerfen. Du findest dieses Sample im Semantic Kernel GitHub Repository.
     • Voraussetzungen prüfen: Stelle sicher, dass Du die notwendige Entwicklungsumgebung (z.B. .NET SDK oder Python) installiert hast.
     • Repository klonen: git clone https://github.com/microsoft/semantic-kernel.git (oder das spezifische Repository, das das A2A-Beispiel enthält).
     • Abhängigkeiten installieren: Folge den Anweisungen im README des Beispiels, um die erforderlichen Pakete zu installieren.
     • Beispiel ausführen: Starte das Beispiel und beobachte, wie die Agenten ohne benutzerdefinierten Code miteinander interagieren.
   • Der DevBlog-Artikel von Microsoft Foundry zur Semantic Kernel A2A Integration bietet zusätzlichen Kontext und erklärt die Schlüsselkomponenten wie den SemanticKernelTravelManager.
3. Azure AI Foundry und Copilot Studio im Auge behalten:
   • Laut Microsoft wird die Unterstützung für A2A bald als Public Preview in Azure AI Foundry und Copilot Studio verfügbar sein.
   • Kunden von Azure AI Foundry können dann komplexe Multi-Agenten-Workflows erstellen, die interne Copilots, Partner-Tools und Produktionsinfrastrukturen umfassen, während Governance und SLAs beibehalten werden.
   • Agenten im Copilot Studio werden in der Lage sein, externe Agenten sicher aufzurufen, einschließlich solcher, die mit anderen Plattformen erstellt oder außerhalb von Microsoft gehostet werden.
4. Beitrag leisten:
   • Da A2A ein offenes Protokoll ist, kannst Du Dich über den A2A-Arbeitskreis auf GitHub an der Weiterentwicklung der Spezifikation und der Tools beteiligen.

Indem Du diese Ressourcen nutzt, kannst Du ein praktisches Verständnis dafür entwickeln, wie das A2A-Protokoll die Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten ermöglicht und wie Du es in Deinen eigenen Projekten einsetzen kannst.

Hinweis: Dieser Artikel wird regelmäßig aktualisiert, um die neuesten Entwicklungen und Informationen zum Agent2Agent (A2A) Protokoll und dessen Implementierungen widerzuspiegeln.

Ausblick und Bedeutung: Das Agent2Agent (A2A) Protokoll als Wegbereiter

Das Agent2Agent (A2A) Protokoll markiert einen entscheidenden Schritt in der Evolution künstlicher Intelligenz und ihrer Anwendung in der Praxis. Es adressiert eine fundamentale Herausforderung im aufkeimenden Zeitalter der „Agentic Systems“: die Interoperabilität. Die Vision ist klar – KI-Agenten sollen nicht als isolierte Inseln agieren, sondern als vernetzte Entitäten, die über System-, Organisations- und Cloud-Grenzen hinweg kooperieren können.

Die gemeinsame Initiative von Branchengrößen wie Microsoft und Google unterstreicht die Dringlichkeit und das immense Potenzial dieses Ansatzes. Für Unternehmen bedeutet dies die Möglichkeit, flexiblere, leistungsfähigere und intelligentere Systeme zu schaffen, indem sie spezialisierte Agenten – seien es eigene Entwicklungen oder die von Drittanbietern – zu komplexen Workflows kombinieren, ohne in einem Vendor-Lock-in gefangen zu sein. Entwickler profitieren von standardisierten Schnittstellen, die es ihnen erlauben, sich auf die Kernlogik ihrer Agenten zu konzentrieren und gleichzeitig deren Reichweite und Einsatzmöglichkeiten signifikant zu erweitern.

Die technische Umsetzung mit Komponenten wie der „Agent Card“ zur Fähigkeitsbeschreibung, klar definierten Kommunikationsflüssen für Tasks und Nachrichten sowie der Fokus auf Sicherheit und Nachvollziehbarkeit legen das Fundament für ein robustes Ökosystem. Die Integration in Plattformen wie Azure AI Foundry, Copilot Studio und die Nutzung mit Frameworks wie Semantic Kernel zeigen, dass A2A nicht nur ein theoretisches Konstrukt ist, sondern aktiv in die Werkzeuge einfließt, mit denen die nächste Generation von Software entwickelt wird.

Agentenbasiertes Computing ist mehr als ein Trend; es ist ein Paradigmenwechsel, der die Art und Weise, wie Software gebaut wird, wie Entscheidungen getroffen und wie letztendlich Wert geschaffen wird, grundlegend verändern wird. Das A2A-Protokoll ist ein wichtiger Baustein auf diesem Weg zu einer Zukunft, in der Intelligenz fließend, kollaborativ und adaptiv agiert – so wie die Welt, der sie dienen soll.

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Quellen

• Arenas, Y., & Brekelmans, B. (2025, May 7). Empowering multi-agent apps with the open Agent2Agent (A2A) protocol. Microsoft Cloud Blog. https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2025/05/07/empowering-multi-agent-apps-with-the-open-agent2agent-a2a-protocol/
• Google. Agent2Agent (A2A) Protocol. GitHub. https://github.com/google/A2A
• Mattson, E. (2025, May 7). Integrating Semantic Kernel Python with Google’s A2A Protocol. Microsoft Dev Blogs. https://devblogs.microsoft.com/foundry/semantic-kernel-a2a-integration/

Über den Autor Ich bin Oliver Welling, 57, und beschäftige mich mit Chatbots, seit ich ELIZA 1987 zum ersten Mal erlebt habe. Seit knapp zwei Jahren arbeite ich an den KINEWS24.de – jeden Tag gibt es die neuesten News und die besten KI-Tools – und eben auch: Jede Menge AI-Science. KI erlebe ich als Erweiterung meiner Fähigkeiten und versuche, mein Wissen zu teilen.

Die Idee, dass KI-Agenten bald so selbstverständlich miteinander plaudern wie wir beim Kaffee – nur eben über Cloud-Grenzen hinweg und um komplexe Aufgaben zu lösen –, hat schon was. Wenn sie sich dann noch auf einen gemeinsamen Standard einigen können, ohne dass es in endlosen Gremiensitzungen versandet… Hut ab, A2A! Fast so aufregend wie damals, als ELIZA mir zum ersten Mal geantwortet hat – nur diesmal mit etwas mehr… globaler Kollaboration im Sinn.

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