ประกาศสำคัญอย่างหนึ่งในงาน Google Cloud Next '25 ช่วงต้นเดือนที่ผ่านมาคือการเปิดตัว โปรโตคอล Agent2Agent ที่ออกแบบมาให้ AI agent คุยกันเองได้
โปรโตคอล Agent2Agent (ตัวย่อ A2A) เป็นความพยายามของกูเกิลในการวางมาตรฐานของยุค AI agent หลังจากที่กูเกิลเป็นผู้ตามมาตลอดในยุค generative AI ตัวอย่างคือ API ของโมเดล LLM ต้องอิงตาม API ของ OpenAI หรือ โปรโตคอลที่ใช้เชื่อมโมเดล LLM กับแหล่งข้อมูลภายนอก ใช้ MCP ของ Anthropic
กูเกิลอธิบายชัดเจนว่า A2A ถูกออกแบบมาเสริมกับ MCP เพราะทำงานคนละอย่างกัน (ดูแผนภาพประกอบ) โดย MCP เป็นการเชื่อมต่อโมเดลกับแหล่งข้อมูลหรือเครื่องมือภายนอก (tools & resources) ในขณะที่ A2A เป็นการเชื่อม agent ให้คุยกับ agent (agent-agent collaboration)
ตัวอย่างการใช้ A2A ที่กูเกิลนำมาโชว์คือการสั่งให้ AI agent ไปหาผู้สมัครที่เหมาะสมกับงาน โดยพิจารณาปัจจัยทั้งตำแหน่งงาน สถานที่ ทักษะ เมื่อ agent ตัวแรกคัดกรองผู้สมัครมาให้แล้ว จะส่งให้ agent ตัวที่สองนัดหมายเวลาสัมภาษณ์ และมี agent ตัวที่สามคอยตรวจสอบพื้นเพ ประวัติของผู้สมัคร การให้ agent หลายตัวประสานงานกันย่อมช่วยลดภาระงานลงได้มาก และ agent เหล่านี้สามารถส่งต่อคำสั่งและข้อมูลระหว่างกันผ่านโปรโตคอล A2A
ภาพตัวอย่างการใช้งาน agent หลายๆ ตัวผ่าน Agentspace ของกูเกิล
ภาพรวมของ A2A คือมี agent ทำหน้าที่สั่งงาน (client agent) และ agent ทำหน้าที่ทำงานตามสั่ง (remote agent) มีแนวคิดของการแสดงตัวว่า agent มีความสามารถอะไรบ้าง (capability discovery), การจัดการงานว่าเสร็จตามต้องการหรือไม่ และในเวลาที่กำหนดหรือไม่ (task management) และสามารถเจรจา (negotiation) ว่าให้ผลลัพธ์ออกมาเป็นอะไร เช่น สร้างภาพ สร้างวิดีโอ กรอกฟอร์ม
ตัวอย่างการเจรจาว่าจะให้แสดงข้อมูลผู้สมัครเป็น text ล้วน หรือจะเอาแบบสวยๆ ฝังมาใน iframe
ตัวโปรโตคอล A2A ทำงานอยู่บนมาตรฐานเปิดหลายๆ อย่างที่มีอยู่แล้ว เช่น ส่งข้อมูล metadata ว่า agent แต่ละตัวทำอะไรได้บ้างเป็น JSON, ตัวเซิร์ฟเวอร์ agent เป็น HTTP endpoint
ความน่าสนใจของ A2A รอบนี้คือกูเกิลเตรียมความพร้อมมาค่อนข้างดี และเรียกพวกมาช่วยสนับสนุน A2A เยอะมาก มีทั้งฝั่งบริษัทซอฟต์แวร์ เช่น Atlassian, JetBrains, SAP, Oracle, MongoDB, Salesforce, SAP, ServiceNow, Elastic, Datastax, Workday และกลุ่มบริษัทที่ปรึกษาไอที เช่น Accenture, BCG, Deloitte, Infosys, KPMG, McKinsey, PWC, Wipro
กูเกิลยังเตรียมเครื่องมือเชื่อม A2A เข้ากับ agent framework ที่มีหลายตัวในตลาด เช่น LangGraph, Genkit, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, Marvin รวมถึง Agent Development Kit (ADK) ของตัวเองด้วย ต้องรอดูกันว่าเตรียมตัวมาดีขนาดนี้แล้ว A2A จะจุดติดตามที่กูเกิลหวังหรือไม่
ที่มา - Agent2Agent, Google Developers
Topics:
Google Cloud
Artificial Intelligence
Google
Continue reading...
โปรโตคอล Agent2Agent (ตัวย่อ A2A) เป็นความพยายามของกูเกิลในการวางมาตรฐานของยุค AI agent หลังจากที่กูเกิลเป็นผู้ตามมาตลอดในยุค generative AI ตัวอย่างคือ API ของโมเดล LLM ต้องอิงตาม API ของ OpenAI หรือ โปรโตคอลที่ใช้เชื่อมโมเดล LLM กับแหล่งข้อมูลภายนอก ใช้ MCP ของ Anthropic
กูเกิลอธิบายชัดเจนว่า A2A ถูกออกแบบมาเสริมกับ MCP เพราะทำงานคนละอย่างกัน (ดูแผนภาพประกอบ) โดย MCP เป็นการเชื่อมต่อโมเดลกับแหล่งข้อมูลหรือเครื่องมือภายนอก (tools & resources) ในขณะที่ A2A เป็นการเชื่อม agent ให้คุยกับ agent (agent-agent collaboration)
ตัวอย่างการใช้ A2A ที่กูเกิลนำมาโชว์คือการสั่งให้ AI agent ไปหาผู้สมัครที่เหมาะสมกับงาน โดยพิจารณาปัจจัยทั้งตำแหน่งงาน สถานที่ ทักษะ เมื่อ agent ตัวแรกคัดกรองผู้สมัครมาให้แล้ว จะส่งให้ agent ตัวที่สองนัดหมายเวลาสัมภาษณ์ และมี agent ตัวที่สามคอยตรวจสอบพื้นเพ ประวัติของผู้สมัคร การให้ agent หลายตัวประสานงานกันย่อมช่วยลดภาระงานลงได้มาก และ agent เหล่านี้สามารถส่งต่อคำสั่งและข้อมูลระหว่างกันผ่านโปรโตคอล A2A
ภาพตัวอย่างการใช้งาน agent หลายๆ ตัวผ่าน Agentspace ของกูเกิล
ภาพรวมของ A2A คือมี agent ทำหน้าที่สั่งงาน (client agent) และ agent ทำหน้าที่ทำงานตามสั่ง (remote agent) มีแนวคิดของการแสดงตัวว่า agent มีความสามารถอะไรบ้าง (capability discovery), การจัดการงานว่าเสร็จตามต้องการหรือไม่ และในเวลาที่กำหนดหรือไม่ (task management) และสามารถเจรจา (negotiation) ว่าให้ผลลัพธ์ออกมาเป็นอะไร เช่น สร้างภาพ สร้างวิดีโอ กรอกฟอร์ม
ตัวอย่างการเจรจาว่าจะให้แสดงข้อมูลผู้สมัครเป็น text ล้วน หรือจะเอาแบบสวยๆ ฝังมาใน iframe
ตัวโปรโตคอล A2A ทำงานอยู่บนมาตรฐานเปิดหลายๆ อย่างที่มีอยู่แล้ว เช่น ส่งข้อมูล metadata ว่า agent แต่ละตัวทำอะไรได้บ้างเป็น JSON, ตัวเซิร์ฟเวอร์ agent เป็น HTTP endpoint
ความน่าสนใจของ A2A รอบนี้คือกูเกิลเตรียมความพร้อมมาค่อนข้างดี และเรียกพวกมาช่วยสนับสนุน A2A เยอะมาก มีทั้งฝั่งบริษัทซอฟต์แวร์ เช่น Atlassian, JetBrains, SAP, Oracle, MongoDB, Salesforce, SAP, ServiceNow, Elastic, Datastax, Workday และกลุ่มบริษัทที่ปรึกษาไอที เช่น Accenture, BCG, Deloitte, Infosys, KPMG, McKinsey, PWC, Wipro
กูเกิลยังเตรียมเครื่องมือเชื่อม A2A เข้ากับ agent framework ที่มีหลายตัวในตลาด เช่น LangGraph, Genkit, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, Marvin รวมถึง Agent Development Kit (ADK) ของตัวเองด้วย ต้องรอดูกันว่าเตรียมตัวมาดีขนาดนี้แล้ว A2A จะจุดติดตามที่กูเกิลหวังหรือไม่
ที่มา - Agent2Agent, Google Developers
Topics:
Google Cloud
Artificial Intelligence
Continue reading...
