AI Agent的互联互通正在从愿景走向现实。华安证券报告指出，Google于2025年4月10日正式发布Agent2Agent（A2A）开放协议，已有50多家技术合作伙伴加入。A2A协议使AI Agent之间的沟通与协作更为顺畅，与MCP协议形成互补——MCP将AI Agent与数据、资源和工具连接，A2A关注AI Agent之间通信。微软5月宣布Azure AI Foundry和Copilot Studio支持A2A协议，并承诺与Google合作扩大协议发展。AI Agent技术体系正在走向标准化和平台化，A2A协议有望成为多智能体系统的行业标准。

A2A协议促进“客户端智能体”与“远端智能体”之间通信，客户端智能体负责制定和传达任务，远端智能体负责处理任务、提供正确信息或采取正确动作。协议涉及三大关键功能：功能发现层面，智能体使用JSON格式的智能体卡（类似智能体的名片）公布其功能与验证方式，让客户端智能体确定可以执行任务的最佳智能体，并利用A2A与远端智能体进行通信。任务管理层面，客户端智能体与远端智能体之间的通信以任务完成为导向，双方通过协作满足终端用户的请求。用户体验协商层面，每条消息包含若干“内容单元”（如生成的图像等完整内容模块），每个单元标注特定内容类型，使客户端与远端智能体协商确定所需格式，并涵盖UI能力的协调——包括嵌入式框架、视频、网页表单等交互元素的适配。

Google A2A协议核心功能

功能模块	核心机制	价值
功能发现	JSON格式Agent卡公布能力与验证方式	客户端智能体找到最佳远端Agent
任务管理	以任务完成为导向的通信协作	多Agent协作完成复杂任务
用户体验协商	内容单元标注类型，协调UI适配	嵌入式框架、视频、表单等交互适配

A2A协议已获得全球主流科技企业的广泛支持。合作伙伴涵盖云计算（AWS、Azure、Google Cloud）、企业软件（Atlassian、Box、Dropbox、Elastic、IBM、Oracle、SAP、ServiceNow）、AI技术（Cohere、LangChain、Mistral AI）、数据库（MongoDB）、硬件（NVIDIA）、数据分析（Datadog、Palantir、Snowflake）等全产业链。50多家合作伙伴的加入意味着A2A协议有望成为AI Agent领域的行业标准。

微软的加入尤其值得关注。2025年5月，微软宣布Azure AI Foundry和Microsoft Copilot Studio两大开发平台支持A2A协议，并表示未来会与谷歌合作一起开发扩大A2A协议。微软的背书进一步验证了A2A协议的行业认可度，跨平台、跨厂商的Agent协作将成为现实。从招聘场景看，A2A能够选择符合要求的Sourcing Agent筛选应聘人员能力，用户和Agent协作达成一致意见，Agent安排面试、筛选候选人、进行背景调查，整个流程实现多Agent自动化协同。

A2A与MCP属于互补而非竞争关系。MCP（Model Context Protocol）关注AI Agent与数据、资源和工具的连接，解决的是“Agent如何获取能力和信息”的问题；A2A关注AI Agent之间的通信，解决的是“Agent如何协同工作”的问题。两者结合，构建了AI Agent从“单点智能”到“群体智能”的完整技术栈。

A2A协议使AI Agent跨越孤立的数据系统和应用程序完成协作，进一步提升AI Agent自主性并大幅提高生产力，长期来看能够降低多智能体系统的使用成本。4月Google DeepMind公布了编程AI Agent“AlphaEvolve”，可以用于通用算法发现和优化，提高了谷歌数据中心效率（可持续恢复全球计算资源的0.7%），使Gemini运算速度提升23%、整体训练时间缩短1%。AlphaEvolve的进化框架展示了A2A协议在复杂计算生态中的巨大潜力。

AlphaEvolve是Google DeepMind推出的通用科学AI Agent，基于大语言模型的创造力和自动评估器来设计和优化高级算法。用Gemini Flash（提升速度）和Gemini Pro（提升深度）两种模型，基于进化框架不断改进算法。指令采样器收集指令在语言模型中生成新程序，由评估器进行评估并存储在程序数据库中，实施进化算法确定哪些程序可以在未来使用。

AlphaEvolve已部署在Google的计算生态系统中，包括数据中心、硬件和软件。其算法应用于谷歌大规模集群管理系统Borg，可持续恢复谷歌全球计算资源的0.7%；使Gemini运算速度提升23%，整体训练时间缩短1%。AlphaEvolve的实践验证了AI Agent在复杂系统优化中的巨大潜力，也证明了A2A协议在多Agent协作中的实际价值。