Das neue A2A Protokoll (Agent2Agent) von Google markiert einen wichtigen Schritt in der Evolution künstlicher Intelligenz im Unternehmensumfeld. Stell dir vor, verschiedene spezialisierte KI-Agenten, entwickelt von unterschiedlichen Anbietern und auf verschiedenen Plattformen, könnten nahtlos miteinander kommunizieren, Informationen austauschen und Aufgaben koordinieren. Genau das ist das Ziel von A2A: eine neue Ära der Interoperabilität für KI-Agenten einzuläuten und damit die Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe auf ein neues Level zu heben.
In einer Zeit, in der Unternehmen verstärkt auf autonome Agenten setzen, um Prozesse zu skalieren, zu automatisieren und zu verbessern – sei es bei der Bestellung von Hardware, der Unterstützung im Kundenservice oder der Lieferkettenplanung – wird die Fähigkeit zur Zusammenarbeit dieser Agenten immer kritischer. Bisher arbeiteten viele dieser Systeme isoliert in ihren jeweiligen Daten-Silos und Anwendungen. A2A soll diese Barrieren durchbrechen und ein dynamisches Multi-Agenten-Ökosystem ermöglichen.
Google hat das A2A-Protokoll nicht allein entwickelt. In Zusammenarbeit mit über 50 Technologiepartnern wie Atlassian, Box, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow, UKG und Workday sowie führenden Dienstleistern wie Accenture, Deloitte, KPMG und PwC wurde dieser offene Standard ins Leben gerufen. Diese breite Unterstützung unterstreicht die gemeinsame Vision einer Zukunft, in der KI-Agenten unabhängig von ihrer zugrunde liegenden Technologie kollaborieren, um Effizienz und Innovation in Unternehmen zu steigern.
Das Protokoll basiert auf Googles Expertise im Skalieren agentischer Systeme und wurde entwickelt, um die Herausforderungen bei der Bereitstellung großer Multi-Agenten-Systeme zu meistern. Es ergänzt andere Initiativen wie das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic (auch OpenAI setzt seit neuestem ebenfalls auf MCP), das Werkzeuge und Kontext für Agenten bereitstellt. A2A konzentriert sich speziell auf die Kollaboration und ermöglicht es Entwicklern, Agenten zu bauen, die sich mit jedem anderen A2A-kompatiblen Agenten verbinden können. Für Anwender bedeutet das mehr Flexibilität, und Unternehmen profitieren von einer standardisierten Verwaltung ihrer Agenten über verschiedene Plattformen hinweg.
Das musst Du wissen – Google A2A Protokoll: Dein Schnell-Check
- Offener Standard: A2A ist ein neues, offenes Protokoll, initiiert von Google und über 50 Partnern, für die Kommunikation zwischen KI-Agenten.
- Interoperabilität: Es ermöglicht Agenten verschiedener Anbieter und Frameworks, sicher Informationen auszutauschen und Aufgaben zu koordinieren.
- Fokus auf Kollaboration: Im Gegensatz zu reinen Tool-Protokollen wie MCP, konzentriert sich A2A auf die dynamische Zusammenarbeit von Agenten, auch ohne gemeinsamen Speicher oder Kontext.
- Enterprise Ready: Das Protokoll baut auf bestehenden Standards (HTTP, SSE, JSON-RPC) auf, ist standardmäßig sicher (Authentifizierung/Autorisierung) und unterstützt auch langlaufende Aufgaben.
- Flexibel & Multimodal: A2A ist modalitätsagnostisch konzipiert und unterstützt neben Text auch Audio- und Video-Streaming.
Hauptfrage: Wie ermöglicht das neue A2A-Protokoll von Google die nahtlose Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten verschiedener Anbieter und welche Vorteile bringt das für Unternehmen?
Folgefragen (FAQs)
Wie funktioniert das A2A-Protokoll technisch?
Was sind die Kernprinzipien hinter dem A2A-Design?
Worin unterscheidet sich A2A vom Model Context Protocol (MCP)?
Welche namhaften Partner unterstützen das A2A-Protokoll?
Wie können Entwickler mit A2A starten und dazu beitragen?
Kannst Du ein konkretes Anwendungsbeispiel für A2A nennen?
Wie gewährleistet A2A die Sicherheit bei der Agenten-Kommunikation?
Was sind die nächsten Schritte und Zukunftspläne für A2A?
Wie funktioniert das A2A-Protokoll technisch?
Das A2A-Protokoll erleichtert die Kommunikation zwischen einem „Client“-Agenten (der Aufgaben formuliert) und einem „Remote“-Agenten (der die Aufgaben ausführt). Der Prozess umfasst mehrere Schlüsselelemente:
- Agent Card (Fähigkeitserkennung): Agenten veröffentlichen ihre Fähigkeiten, Endpunkte und Authentifizierungsanforderungen in einer Metadaten-Datei (
/.well-known/agent.json). Ein Client-Agent nutzt diese „Agent Card“, um passende Remote-Agenten zu finden. - Task Management (Aufgabenverwaltung): Die Kommunikation ist aufgabenorientiert. Ein Client initiiert eine „Task“ mit einer eindeutigen ID. Diese Aufgabe durchläuft einen Lebenszyklus (z.B.
submitted,working,input-required,completed,failed). Für langlaufende Aufgaben können Agenten Status-Updates austauschen. Das Ergebnis einer Aufgabe ist ein „Artifact“. - Message & Part (Nachrichtenstruktur): Die Kommunikation erfolgt über „Messages“ (Nachrichten), die zwischen Client (Rolle: „user“) und Agent (Rolle: „agent“) ausgetauscht werden. Jede Nachricht enthält „Parts“ (Teile) – die eigentlichen Inhaltseinheiten. Dies können Text (
TextPart), Dateien (FilePart) oder strukturierte Daten wie Formulare (DataPart) sein. - Collaboration (Zusammenarbeit): Agenten senden sich Nachrichten, um Kontext, Antworten, Artefakte oder Benutzeranweisungen zu übermitteln.
- User Experience Negotiation (UX-Aushandlung): Die „Parts“ haben definierte Inhaltstypen (z.B. Text, Bild, Video). Client- und Remote-Agent können so das benötigte Format aushandeln und sogar UI-Fähigkeiten des Nutzers berücksichtigen (z.B. iframes, Formulare).
- Transport & Standards: A2A nutzt etablierte Web-Standards wie HTTP für Anfragen, JSON-RPC für die Methodendefinition und Server-Sent Events (SSE) für Echtzeit-Updates bei langlaufenden Aufgaben (Streaming). Optional können Push-Benachrichtigungen über Webhooks genutzt werden.
Typischer Ablauf:
- Discovery: Client holt die Agent Card des Servers.
- Initiation: Client sendet eine
tasks/sendodertasks/sendSubscribeAnfrage mit der ersten Nachricht und einer Task-ID. - Processing:
- Streaming: Server sendet SSE-Events mit Status-Updates und Artefakten.
- Non-Streaming: Server verarbeitet synchron und gibt das finale Task-Objekt zurück.
- Interaction (Optional): Wenn die Aufgabe
input-requiredwird, sendet der Client weitere Nachrichten mit derselben Task-ID. - Completion: Die Aufgabe erreicht einen Endzustand (
completed,failed,canceled).
Was sind die Kernprinzipien hinter dem A2A-Design?
Bei der Entwicklung von A2A zusammen mit den Partnern wurden fünf Leitprinzipien verfolgt:
- Agentische Fähigkeiten nutzen: A2A ermöglicht es Agenten, in ihren natürlichen, oft unstrukturierten Modalitäten zusammenzuarbeiten, selbst wenn sie keinen gemeinsamen Speicher, Tools oder Kontext haben. Es geht um echte Multi-Agenten-Szenarien, nicht nur darum, einen Agenten als „Werkzeug“ zu nutzen.
- Auf bestehenden Standards aufbauen: Das Protokoll nutzt verbreitete Standards wie HTTP, SSE und JSON-RPC. Das erleichtert die Integration in bestehende IT-Infrastrukturen.
- Standardmäßig sicher (Secure by default): A2A ist für Authentifizierung und Autorisierung auf Unternehmensniveau ausgelegt und unterstützt gängige Schemata (analog zu OpenAPI).
- Unterstützung für langlaufende Aufgaben: Das Protokoll ist flexibel genug für schnelle Aufgaben sowie für komplexe Recherchen oder Prozesse, die Stunden oder Tage dauern können, eventuell mit menschlicher Interaktion. Echtzeit-Feedback und Status-Updates sind möglich.
- Modalitätsagnostisch: Die Kommunikation ist nicht auf Text beschränkt. A2A ist darauf ausgelegt, verschiedene Modalitäten wie Audio- und Video-Streaming zu unterstützen.
Worin unterscheidet sich A2A vom Model Context Protocol (MCP)?
A2A und MCP sind komplementäre, offene Protokolle, die unterschiedliche Aspekte der Agenten-Interaktion adressieren:
- MCP (Model Context Protocol): Fokussiert darauf, Agenten mit Werkzeugen, APIs und Ressourcen zu verbinden. Es geht primär darum, wie ein Agent strukturierte Ein- und Ausgaben nutzt, um auf externe Systeme zuzugreifen (z.B. eine API aufrufen, eine Datenbank abfragen). Google ADK (Agent Developer Kit) unterstützt MCP-Tools.
- A2A (Agent2Agent Protocol): Konzentriert sich auf die Kollaboration und dynamische Kommunikation zwischen verschiedenen, autonomen Agenten. Es geht darum, wie Agenten miteinander sprechen, Aufgaben koordinieren und Informationen austauschen, auch wenn sie unabhängig voneinander entwickelt wurden und keinen gemeinsamen Kontext teilen. A2A ermöglicht eine unstrukturiertere, modalitätsübergreifende Interaktion zwischen den Agenten selbst.
Man könnte sagen: MCP hilft einem Agenten, Werkzeuge zu nutzen, während A2A ihm hilft, mit anderen Agenten zu sprechen und zusammenzuarbeiten.
Welche namhaften Partner unterstützen das A2A-Protokoll?
Google hat A2A in Zusammenarbeit mit einem breiten Ökosystem von über 50 Partnern gestartet. Dazu gehören führende Technologie- und Plattformanbieter sowie große Dienstleister. Hier eine Auswahl prominenter Namen:
- Technologie & Plattformen: Ask-AI, Atlassian, Box, C3 AI, Cohere, Confluent, DataStax, Datadog, Elastic, Intuit, LangChain, MongoDB, Neo4j, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow, UKG, Weights & Biases, Workday.
- Dienstleister: Accenture, BCG, Capgemini, Cognizant, Deloitte, EPAM, HCLTech, Infosys, KPMG, McKinsey, PwC, TCS, Wipro.
Diese breite Unterstützung von Unternehmen aus verschiedenen Bereichen (CRM, ERP, Datenbanken, KI-Plattformen, Kollaborationstools, Beratung) zeigt das große Interesse und die Notwendigkeit eines solchen Interoperabilitätsstandards. Viele Partner heben hervor, dass A2A helfen wird, Silos aufzubrechen, komplexe Workflows zu automatisieren und Innovationen zu beschleunigen.
Wie können Entwickler mit A2A starten und dazu beitragen?
A2A ist ein Open-Source-Projekt unter der Apache-2.0-Lizenz, und Beiträge aus der Community sind ausdrücklich erwünscht. Hier sind die Schritte, um loszulegen:
- Informieren: Lies die technische Dokumentation und die JSON-Spezifikation des Protokolls auf der A2A-Website und im GitHub Repository.
- Beispiele ansehen: Nutze die bereitgestellten Code-Beispiele (Samples) in Python und JavaScript, um A2A in Aktion zu sehen. Es gibt Beispiele für A2A-Clients/-Server, eine Multi-Agenten-Web-App und CLI-Tools.
- Agenten-Frameworks nutzen: Sieh dir die Beispiel-Agenten an, die zeigen, wie A2A in gängige Frameworks wie LangGraph, CrewAI und Genkit integriert werden kann (mittels des Agent Developer Kit – ADK).
- Beitragen:
- Stelle Fragen und diskutiere im GitHub Discussions-Bereich der Community.
- Melde Probleme oder schlage Verbesserungen über GitHub Issues vor.
- Reiche Code-Beiträge gemäß der Contributing Guidelines ein.
- Gib privates Feedback über das bereitgestellte Google Formular.
Das Projekt befindet sich in aktiver Entwicklung, mit dem Ziel, noch in diesem Jahr eine produktionsreife Version zu veröffentlichen.
Kannst Du ein konkretes Anwendungsbeispiel für A2A nennen?
Ein anschauliches Beispiel ist der Prozess der Kandidatensuche und -einstellung für eine Softwareentwickler-Stelle:
- Aufgabenstellung: Ein Hiring Manager nutzt eine zentrale Oberfläche (z.B. ein „Agentspace“) und beauftragt seinen persönlichen KI-Agenten, Kandidaten zu finden, die zu einer bestimmten Stellenausschreibung, einem Standort und geforderten Fähigkeiten passen.
- Agenten-Kollaboration via A2A: Der Agent des Managers (Client-Agent) identifiziert mithilfe der Agent Cards andere spezialisierte Agenten (Remote-Agenten), die auf Kandidatensuche spezialisiert sind (z.B. einen Agenten, der LinkedIn durchsucht, einen anderen, der interne Datenbanken prüft, einen dritten, der auf Jobportalen sucht). Er kommuniziert die Anforderungen über das A2A-Protokoll an diese Agenten.
- Ergebnisaggregation: Die spezialisierten Agenten führen ihre Suche durch und senden die gefundenen potenziellen Kandidaten (als Artefakte über A2A) zurück an den Agenten des Managers.
- Nächste Schritte: Der Manager erhält die Vorschläge in seiner Oberfläche. Er kann nun seinen Agenten anweisen, mit den vielversprechendsten Kandidaten Interviews zu planen. Der Agent könnte dazu wiederum über A2A mit einem Kalender-Agenten interagieren.
- Weitere Prozesse: Nach den Interviews könnte ein weiterer spezialisierter Agent über A2A beauftragt werden, Background-Checks durchzuführen.
Dieses Beispiel zeigt, wie mehrere, auf unterschiedliche Aufgaben spezialisierte Agenten über Systemgrenzen hinweg zusammenarbeiten müssen, um einen komplexen End-to-End-Prozess effizient abzuwickeln – genau das ermöglicht A2A.
Wie gewährleistet A2A die Sicherheit bei der Agenten-Kommunikation?
Sicherheit ist ein Kernprinzip von A2A („Secure by default“). Das Protokoll wurde von Grund auf für den Einsatz in Unternehmen konzipiert und integriert daher robuste Sicherheitsmechanismen:
- Authentifizierung & Autorisierung: A2A unterstützt standardmäßige, unternehmenstaugliche Authentifizierungs- und Autorisierungsschemata. Zum Start bietet es Parität zu den Authentifizierungsmethoden, die in der OpenAPI-Spezifikation definiert sind. Das bedeutet, Agenten können sicherstellen, dass sie nur mit autorisierten Gegenstellen kommunizieren.
- Agent Card Security: Die Agent Card kann Informationen über die erforderlichen Authentifizierungsmethoden enthalten, sodass Clients wissen, wie sie sich sicher mit einem Remote-Agenten verbinden können. Zukünftige Erweiterungen sehen vor, Autorisierungsschemata und optionale Anmeldeinformationen noch formaler direkt in die Agent Card zu integrieren.
- Standard-Protokolle: Durch die Nutzung etablierter und gut verstandener Protokolle wie HTTPS wird die Transportsicherheit gewährleistet.
- Offenheit & Community: Als Open-Source-Projekt unterliegt der Code der Prüfung durch die Community, was hilft, potenzielle Sicherheitslücken schneller zu identifizieren und zu beheben.
Unternehmen können somit darauf vertrauen, dass die Kommunikation zwischen ihren A2A-fähigen Agenten nach Industriestandards abgesichert ist.
Was sind die nächsten Schritte und Zukunftspläne für A2A?
A2A ist ein lebendiges Projekt mit einer klaren Roadmap für Weiterentwicklungen. Die Pläne umfassen Verbesserungen sowohl am Protokoll selbst als auch an den unterstützenden Ressourcen:
Protokoll-Verbesserungen:
- Agent Discovery: Formalere Einbindung von Autorisierungsschemata in die Agent Card.
- Agent Collaboration: Untersuchung einer
QuerySkill()-Methode, um dynamisch zu prüfen, ob ein Agent unerwartete oder nicht deklarierte Fähigkeiten besitzt. - Task Lifecycle & UX: Unterstützung für dynamische Aushandlung der User Experience innerhalb einer laufenden Aufgabe (z.B. wenn ein Agent mitten im Gespräch Audio/Video hinzufügen möchte).
- Client Methods & Transport: Erweiterung der Unterstützung über das reine Task-Management hinaus; Verbesserung der Zuverlässigkeit von Streaming und Push-Benachrichtigungen.
Beispiel- & Dokumentations-Verbesserungen:
- Vereinfachung der „Hello World“-Beispiele.
- Mehr Beispiele für die Integration mit verschiedenen Agenten-Frameworks und spezifischen A2A-Features.
- Umfassendere Dokumentation für die Client/Server-Bibliotheken.
- Generierung von menschenlesbarer HTML-Dokumentation aus dem JSON-Schema.
Das übergeordnete Ziel ist es, A2A kontinuierlich in Zusammenarbeit mit der Community und den Partnern weiterzuentwickeln und eine produktionsreife Version im Laufe des Jahres 2025 zu veröffentlichen, um die Vision einer nahtlosen Agenten-Interoperabilität Realität werden zu lassen.
Konkrete Tipps und Anleitungen: Dein Start mit A2A
Du bist Entwickler oder arbeitest in einem Unternehmen, das die Potenziale von KI-Agenten nutzen möchte? Hier sind konkrete Schritte, wie du dich mit dem A2A-Protokoll vertraut machen und es potenziell nutzen kannst:
- Tauche in die Ressourcen ein: Der beste Startpunkt ist das offizielle A2A GitHub Repository und die dazugehörige A2A Website. Hier findest du die vollständige Spezifikation, technische Dokumentationen und Erklärungen zu den Kernkonzepten.
- Experimentiere mit den Samples: Lade die Code-Beispiele (Python, JavaScript) herunter und führe sie aus. Probiere den Beispiel-Client und -Server aus, teste die Multi-Agenten-Webanwendung oder nutze die Kommandozeilen-Tools (CLI). Das gibt dir ein praktisches Gefühl dafür, wie die Kommunikation abläuft.
- Prüfe die Framework-Integrationen: Sieh dir an, wie A2A bereits in bekannte Agenten-Frameworks wie LangGraph, CrewAI oder Genkit integriert werden kann. Dies zeigt dir, wie du A2A in deinen bestehenden oder zukünftigen Agenten-Projekten einsetzen könntest.
- Denke über Anwendungsfälle nach: Überlege, wo in deinem Unternehmen oder deinen Projekten die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen (potenziellen) KI-Agenten einen Mehrwert schaffen könnte. Das Kandidaten-Sourcing-Beispiel ist nur ein Denkanstoß – denke an Prozesse wie Kunden-Onboarding, Bestellabwicklung, Datenanalyse über Abteilungsgrenzen hinweg etc.
- Werde Teil der Community: Wenn du Fragen hast oder dich einbringen möchtest, nutze die GitHub Discussions. Wenn du Ideen zur Verbesserung des Protokolls hast oder Fehler findest, erstelle ein GitHub Issue. Als Open-Source-Projekt lebt A2A vom Input der Nutzer und Entwickler.
- Plane strategisch: Wenn dein Unternehmen eine Multi-Agenten-Strategie verfolgt, berücksichtige A2A als potenziellen Standard für die Interoperabilität. Die breite Unterstützung durch große Technologiepartner signalisiert, dass A2A eine wichtige Rolle im zukünftigen Ökosystem spielen könnte.
Indem du dich jetzt mit A2A beschäftigst, positionierst du dich und dein Unternehmen an der Spitze einer Entwicklung, die die Art und Weise, wie KI-Systeme zusammenarbeiten, grundlegend verändern könnte.
Fazit: Warum das A2A-Protokoll ein Gamechanger für die Unternehmens-KI ist
Das von Google initiierte und gemeinsam mit über 50 Partnern entwickelte Agent2Agent (A2A) Protokoll ist weit mehr als nur eine technische Spezifikation; es ist ein entscheidender Baustein für die nächste Stufe der künstlichen Intelligenz in Unternehmen. Bisher standen wir oft vor dem Problem isolierter KI-Agenten – spezialisierte Systeme, die zwar in ihrem Bereich brillieren, aber nicht effektiv miteinander kommunizieren konnten. Diese Fragmentierung limitierte das Potenzial für umfassende Automatisierung und wirklich intelligente, unternehmensweite Prozesse. A2A tritt an, genau diese Interoperabilitätslücke zu schließen.
Indem es einen offenen Standard für die Kommunikation zwischen Agenten schafft, unabhängig davon, von welchem Anbieter sie stammen oder auf welchem Framework sie basieren, legt A2A das Fundament für ein dynamisches, kollaboratives Multi-Agenten-Ökosystem. Die Kernidee ist einfach, aber wirkungsvoll: Agenten sollen miteinander „sprechen“ können, Fähigkeiten erkennen, Aufgaben koordinieren und sogar die Benutzererfahrung aushandeln – und das alles auf eine sichere und standardisierte Weise. Die Nutzung etablierter Web-Technologien wie HTTP, JSON-RPC und SSE senkt die Einstiegshürde und erleichtert die Integration in bestehende IT-Landschaften.
Die fünf Designprinzipien – Fokus auf agentische Fähigkeiten, Aufbau auf Standards, Sicherheit by default, Unterstützung langlaufender Aufgaben und Modalitätsagnostik – zeigen, dass A2A praxisorientiert und für reale Unternehmensanforderungen konzipiert wurde. Es geht nicht nur um simplen Datenaustausch, sondern um die Ermöglichung komplexer, kooperativer Arbeitsabläufe, die bisher nur schwer oder gar nicht automatisierbar waren. Das Beispiel der Kandidatensuche illustriert eindrucksvoll, wie verschiedene spezialisierte Agenten dank A2A Hand in Hand arbeiten können, um einen End-to-End-Prozess nahtlos abzuwickeln.
Die breite Unterstützung durch namhafte Technologie- und Servicepartner unterstreicht die Relevanz und das Potenzial von A2A. Unternehmen wie Salesforce, SAP, ServiceNow, Atlassian und viele andere erkennen den Wert eines gemeinsamen Standards, der Silos aufbricht und die Entwicklung leistungsfähigerer, integrierter KI-Lösungen ermöglicht. Für Entwickler öffnet der Open-Source-Ansatz die Tür zur Mitgestaltung und Innovation. Die Verfügbarkeit von Code-Beispielen und Integrationen in Frameworks wie LangGraph und CrewAI erleichtert den Einstieg.
Letztendlich verspricht A2A, die Produktivität in Unternehmen signifikant zu steigern, indem es die Automatisierung komplexer Workflows ermöglicht, die Kosten durch standardisierte Schnittstellen senkt und die Innovationsgeschwindigkeit erhöht. Indem Agenten lernen, über Systemgrenzen hinweg zusammenzuarbeiten, können sie Aufgaben übernehmen, die bisher menschliche Koordination erforderten, und so zu einer echten digitalen Belegschaft („digital workforce“) heranwachsen. Das A2A Protokoll ist somit ein entscheidender Schritt in Richtung einer Zukunft, in der KI-Agenten nicht nur isolierte Helfer sind, sondern vernetzte, kollaborative Partner zur Lösung komplexer Probleme und zur Steigerung der menschlichen Fähigkeiten. Die Entwicklung steht erst am Anfang, aber das Fundament für eine interoperable Zukunft der KI-Agenten-Kollaboration ist gelegt.
www.KINEWS24-academy.de – KI. Direkt. Verständlich. Anwendbar.
Quellen
- Google Developers Blog: Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) – A new era of Agent Interoperability
- A2A GitHub Repository: google/A2A – An open protocol enabling communication and interoperability between opaque agentic applications.
- A2A Protocol Website: Unlock Collaborative, agent to agent scenarios with a new open protocol
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