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A2A Protocol

Vollständiger Leitfaden 2025: Agent2Agent (A2A) Protocol - Der neue Standard für KI-Agent-Zusammenarbeit

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2025 Complete Guide: Agent2Agent (A2A) Protocol - The New Standard for AI Agent Collaboration

🎯 Kernpunkte (TL;DR)

  • A2A Protocol: Erster offener Standard, der speziell für die Kommunikation zwischen KI-Agenten entwickelt wurde und die Zusammenarbeitsprobleme zwischen KI-Agenten verschiedener Organisationen löst
  • Kernwert: Ermöglicht es spezialisierten KI-Agenten, durch standardisierte Kommunikationsprotokolle nahtlos bei komplexen Aufgaben zusammenzuarbeiten
  • Technische Grundlage: Basiert auf JSON-RPC 2.0 und HTTP(S), unterstützt Enterprise-Level-Features wie Streaming und Push-Benachrichtigungen
  • Komplementäre Beziehung zu MCP: A2A konzentriert sich auf Agent-zu-Agent-Zusammenarbeit, MCP auf Tool-Integration, gemeinsam ein vollständiges Agent-Ökosystem aufbauend

Inhaltsverzeichnis

  1. Was ist das A2A-Protokoll?
  2. Kernkonzepte des A2A-Protokolls
  3. A2A vs MCP Protocol Vergleich
  4. Agent-Discovery-Mechanismus
  5. Reale Anwendungsszenarien
  6. Technischer Implementierungsleitfaden
  7. Häufig gestellte Fragen
  8. Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen
  9. Schnellstart-Beispiele
  10. Python-Implementierungsbeispiele
  11. JavaScript/TypeScript-Beispiele
  12. Java-Implementierungsbeispiele
  13. Framework-Integrationsbeispiele
  14. Protokoll-Integrationsbeispiele
  15. Entwicklungstools und SDKs
  16. Technische Spezifikationen und Best Practices
  17. Ökosystem und Ressourcen
  18. Protokollvergleich und -analyse

Was ist das A2A-Protokoll?

Agent2Agent (A2A) Protocol ist ein offener Standard, der speziell entwickelt wurde, um ein grundlegendes Problem im KI-Agent-Ökosystem zu lösen: Wie können KI-Agenten verschiedener Teams, mit unterschiedlichen Technologien und aus verschiedenen Organisationen effektiv kommunizieren und zusammenarbeiten?

Gelöstes Grundproblem

Stellen Sie sich vor, ein Benutzer bittet seinen Haupt-KI-Assistenten, eine internationale Reise zu planen. Diese eine Anfrage könnte die Koordination der Fähigkeiten mehrerer spezialisierter Agenten erfordern:

  1. Flight Booking Agent - Bearbeitung von Flugsuche und -buchung
  2. Hotel Booking Agent - Verwaltung von Unterkunftsarrangements
  3. Local Tourism Agent - Bereitstellung von Tourismusempfehlungen und -buchungen
  4. Financial Services Agent - Bearbeitung von Währungsumrechnung und Reiseberatung

💡 Grundlegende Erkenntnis

Ohne ein universelles Kommunikationsprotokoll würde die Integration dieser vielfältigen Agenten eine große Menge an benutzerdefinierten Punkt-zu-Punkt-Lösungen erfordern, was das System schwer erweiterbar, wartbar und skalierbar macht.

Die 5 Säulen der A2A-Lösung

Feature Beschreibung Technische Implementierung
Einheitliches Übertragungsformat JSON-RPC 2.0 über HTTP(S) Standardisierte Nachrichtenstruktur und -übertragung
Agent Discovery Agent Cards Mechanismus Werbung und Entdeckung von Agent-Fähigkeiten
Task Management Workflow Unterstützung für langwierige Aufgaben Multi-Turn-Interaktion und Zustandsverwaltung
Multimodale Datenunterstützung Text, Dateien, strukturierte Daten Rich-Media-Inhaltsaustausch
Enterprise-Level-Sicherheit Asynchrone Verarbeitung, Authentifizierung und Autorisierung Produktionsumgebung bereit

Kernkonzepte des A2A-Protokolls

Hauptteilnehmer

graph LR
    A[User] --> B[A2A Client<br/>Client Agent]
    B --> C[A2A Server<br/>Remote Agent]
    C --> D[Task Execution Results]
    D --> B
    B --> A
  • User: Endbenutzer oder Automatisierungsdienst, der die Anfrage initiiert
  • A2A Client: Anwendung oder Agent, der Anfragen an entfernte Agenten im Namen des Benutzers stellt
  • A2A Server: KI-Agent oder Agentensystem, das A2A-Protokoll-HTTP-Endpunkte implementiert

Grundlegende Kommunikationselemente

1. Agent Card

📋 Definition

JSON-Metadatendokument, das normalerweise unter einer bekannten URL (wie /.well-known/agent.json) auffindbar ist und die vollständigen Informationen eines A2A-Servers beschreibt.

In der Agent Card enthaltene Inhalte:

  • Agent-Identität (Name, Beschreibung)
  • Server-Endpunkt-URL und Version
  • Unterstützte A2A-Features (Streaming, Push-Benachrichtigungen)
  • Liste spezifischer Fähigkeiten
  • Authentifizierungsanforderungen

2. Task

graph TD
    A[submitted] --> B[working]
    B --> C[input-required]
    C --> B
    B --> D[completed]
    B --> E[failed]
  • Jede Aufgabe hat eine eindeutige, vom Agenten definierte ID
  • Aufgaben sind zustandsbehaftet und können mehrere Nachrichtenaustausche umfassen
  • Unterstützung für komplexe, langwierige Operationen

3. Message

  • Rollenunterscheidung: "user" (vom Client gesendet) oder "agent" (vom Server gesendet)
  • Inhaltsträger: Enthält ein oder mehrere Part-Objekte
  • Eindeutige Kennung: Jede Nachricht hat eine vom Absender definierte messageId

4. Part (Inhaltsteil)

Part-Typ Zweck Beispiele
TextPart Klartext-Inhalt Anweisungen, Fragen, Antworten
FilePart Dateiübertragung Dokumente, Bilder, Datendateien
DataPart Strukturierte Daten JSON-Formulare, Parameter, maschinenlesbare Informationen

5. Artifact

✅ Best Practice

Agenten sollten Artifact-Objekte verwenden, um generierte Ausgabeergebnisse an den Client zurückzugeben, wenn die Aufgabe den abgeschlossenen Zustand erreicht.

Vergleich der Interaktionsmechanismen

Mechanismus Anwendungsfall Technische Implementierung Vor-/Nachteile
Request/Response Einfache Anfragen, schnelle Aufgaben HTTP-Anfrage + Polling Einfach, aber ineffizient
Streaming Echtzeit-Updates, inkrementelle Ergebnisse Server-Sent Events Gute Echtzeit-Performance, persistente Verbindung erforderlich
Push Notifications Langwierige Aufgaben, asynchrone Verarbeitung Webhook-Callbacks Geeignet für langwierige Aufgaben, komplexe Implementierung

A2A vs MCP Protocol Vergleich

Protokoll-Positionierungsunterschied

🎯 Grundlegender Unterschied

MCP konzentriert sich auf Tool-Verbindung, A2A auf Agent-Zusammenarbeit - Sie ergänzen sich, konkurrieren nicht.

Vergleichsdimension A2A Protocol MCP Protocol
Hauptzweck Peer-to-Peer KI-Agent-Zusammenarbeit KI-Modell zu Tool/Ressource-Verbindung
Interaktionscharakteristika Zustandsbehaftet, Multi-Turn-Dialog, Verhandlung Zustandslos, einmaliger Aufruf, transaktional
Anwendungsszenarien Agent-Delegation, kollaboratives Projektmanagement Funktionsaufrufe, API-Anfragen, Datenabruf
Komplexität Unterstützung komplexer und dynamischer Interaktionen Strukturierte und vorhersagbare Ein-/Ausgabe

Reales Beispiel: Autowerkstatt

graph TB
    A[Customer] -->|A2A Protocol| B[Manager Agent]
    B -->|A2A Protocol| C[Mechanic Agent]
    C -->|MCP Protocol| D[Vehicle Diagnostic Scanner]
    C -->|MCP Protocol| E[Repair Manual Database]
    C -->|MCP Protocol| F[Lift Platform]
    C -->|A2A Protocol| G[Parts Supplier Agent]

Szenario-Analyse:

  1. Kundeninteraktion (A2A): Kunde diagnostiziert Problem durch Multi-Turn-Dialog mit Manager-Agent
  2. Interne Tool-Nutzung (MCP): Mechaniker-Agent verwendet MCP für spezialisierte Tools
  3. Lieferanten-Zusammenarbeit (A2A): Mechaniker-Agent verhandelt Teilebeschaffung mit Lieferanten-Agent

Agent-Discovery-Mechanismus

1. Standard-URI-Discovery

📍 Empfohlener Pfad

https://{agent-server-domain}/.well-known/agent.json

Implementierungsschritte:

  1. Client-Agent lernt potenzielle A2A-Server-Domains
  2. Sendet HTTP GET-Anfrage an Standardpfad
  3. Server gibt JSON Agent Card-Antwort zurück

Vorteile: Einfach, standardisiert, unterstützt automatische Entdeckung

2. Kuratierte Registry (Verzeichnis-Style Discovery)

graph TD
    A[Agent Registration] --> B[Central Registry]
    C[Client Query] --> B
    B --> D[Matching Agent Cards]
    D --> C

Anwendungsfälle:

  • Unternehmensumgebungen
  • Spezialisierte Märkte
  • Spezifische Ökosysteme

Vorteile:

  • Zentrale Verwaltung und Governance
  • Fähigkeitsbasierte Entdeckung
  • Zugriffskontrolle und Vertrauensmechanismen

3. Direkte Konfiguration/Private Discovery

Anwendbare Situationen:

  • Eng gekoppelte Systeme
  • Private Agenten
  • Entwicklungs-/Testumgebungen

Reale Anwendungsszenarien

Szenario 1: Internationale Reiseplanung

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant PA as Primary Assistant
    participant FA as Flight Agent
    participant HA as Hotel Agent
    participant TA as Tourism Agent
    
    U->>PA: 5-tägige Tokyo-Reise planen
    PA->>FA: Flugoptionen anfragen
    FA-->>PA: Flugvorschläge zurückgeben
    PA->>HA: Hotelbuchung
    HA-->>PA: Unterkunftsbestätigung
    PA->>TA: Lokale Aktivitäten arrangieren
    TA-->>PA: Reiseroute empfehlen
    PA-->>U: Vollständiger Reiseplan

Szenario 2: Unternehmens-Kundenservice-Zusammenarbeit

Multi-Agent-Zusammenarbeitsfluss:

  1. Frontline Customer Service Agent - Bearbeitung allgemeiner Probleme
  2. Technical Specialist Agent - Lösung technischer Probleme
  3. Billing Processing Agent - Bearbeitung finanzieller Probleme
  4. Escalation Management Agent - Bearbeitung von Beschwerden und besonderen Situationen

⚠️ Wichtiger Hinweis

Agent-Zusammenarbeit erfordert die Aufrechterhaltung des vollständigen Benutzerkontexts, um Servicekontinuität und -konsistenz zu gewährleisten.

Technischer Implementierungsleitfaden

Agent Card Beispielstruktur

{
  "name": "Smart Travel Assistant",
  "description": "Professional travel planning and booking service",
  "provider": "TravelTech Inc.",
  "url": "https://api.travelagent.com/a2a",
  "version": "1.0.0",
  "capabilities": ["streaming", "pushNotifications"],
  "authentication": {
    "schemes": ["Bearer"]
  },
  "skills": [
    {
      "id": "flight-booking",
      "name": "Flight Booking",
      "description": "Search and book international flights",
      "inputModes": ["text", "data"],
      "outputModes": ["text", "data"]
    }
  ]
}

Sicherheits-Best-Practices

Sicherheitsschicht Implementierungsempfehlungen Technische Lösungen
Authentifizierung Standard-Web-Authentifizierung verwenden OAuth 2.0, API-Schlüssel
Autorisierung Rollenbasierte Zugriffskontrolle JWT-Token, Berechtigungsmatrix
Übertragungssicherheit HTTPS erzwingen TLS 1.2+, Zertifikatsverifikation
Netzwerkisolation Zugriffsbereiche begrenzen VPC, IP-Whitelist

Entwicklungsintegrationsschritte

  1. Agent Card Design - Agent-Fähigkeiten und -Schnittstellen definieren
  2. A2A-Endpunkt-Implementierung - Basierend auf JSON-RPC 2.0-Spezifikation
  3. Discovery-Mechanismus-Konfiguration - Geeignete Discovery-Strategie wählen
  4. Authentifizierungssystem-Integration - Sichere Zugriffskontrolle implementieren
  5. Interoperabilitätstests - Zusammenarbeit mit anderen Agenten verifizieren

🤔 Häufig gestellte Fragen

F: Was ist der grundlegende Unterschied zwischen dem A2A-Protokoll und bestehenden APIs?

A: A2A ist speziell für Peer-to-Peer-Zusammenarbeit zwischen Agenten entwickelt und unterstützt zustandsbehaftete, Multi-Turn-Interaktionen und komplexe Aufgabenverwaltung. Während traditionelle APIs hauptsächlich für einfache Funktionsaufrufe sind. A2A-Agenten können Reasoning, Planung und Verhandlung durchführen, was von gewöhnlichen APIs nicht bereitgestellt werden kann.

F: Wie wählt man zwischen A2A- und MCP-Protokollen?

A:

  • A2A wählen: Für Szenarien, die Agent-Zusammenarbeit, Multi-Turn-Dialog, Zustandsverwaltung erfordern
  • MCP wählen: Für Szenarien, die Tool-Aufrufe, Datenbankabfragen, spezifische Funktionsausführung erfordern
  • Beide kombinieren: Die meisten komplexen Anwendungen benötigen beide Protokolle gleichzeitig

F: Wie ist die Leistung des A2A-Protokolls? Unterstützt es groß angelegte Bereitstellung?

A: A2A basiert auf ausgereiften HTTP- und JSON-RPC-Standards und hat gute Skalierbarkeit. Durch Streaming- und Push-Benachrichtigungsmechanismen kann es langwierige Aufgaben effizient bearbeiten. Enterprise-Features wie Authentifizierung, Überwachung und Tracing haben standardisierte Unterstützung.

F: Wie wird Sicherheit in der Agent-Zusammenarbeit gewährleistet?

A: A2A übernimmt Standard-Web-Sicherheitspraktiken:

  • HTTP(S)-verschlüsselte Übertragung
  • Standard-Authentifizierungsschemas (OAuth 2.0, Bearer Token)
  • Agent Card-Zugriffskontrolle
  • Netzwerkschicht-Isolation und -Überwachung

F: Unterstützt das A2A-Protokoll Offline- oder Disconnect-Szenarien?

A: A2A unterstützt nativ asynchrone Operationen und kann Szenarien handhaben, in denen Agenten oder Benutzer nicht kontinuierlich online sind, durch den Push-Benachrichtigungsmechanismus. Langwierige Aufgaben können nach Netzwerkwiederherstellung weiter ausgeführt werden.

Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen

Kernwert-Zusammenfassung

Das A2A-Protokoll stellt einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung des KI-Agent-Ökosystems dar, löst das Standardisierungsproblem der Agent-Zusammenarbeit und legt den Grundstein für den Aufbau leistungsfähigerer und flexiblerer KI-Anwendungen.

Sofortige Handlungsempfehlungen

  1. Bewertung bestehender Systeme - Geschäftsprozesse identifizieren, die durch Agent-Zusammenarbeit verbessert werden können
  2. Pilot-Szenario-Auswahl - Mit einfacher Agent-Zusammenarbeit beginnen
  3. Technische Vorbereitung - JSON-RPC 2.0 und verwandte Web-Standards lernen
  4. Community-Teilnahme - A2A-Protokoll-Community-Entwicklung und Best-Practice-Sharing verfolgen

🚀 Zukunftsperspektive

Da sich die Fähigkeiten von KI-Agenten weiter verbessern, wird das A2A-Protokoll zu einer wichtigen Infrastruktur für den Aufbau eines kollaborativen KI-Ökosystems und treibt KI-Anwendungen in eine komplexere und intelligentere Richtung.

Verwandte Ressourcen

Dieser Leitfaden basiert auf der offiziellen A2A-Protokoll-Dokumentation und wird kontinuierlich aktualisiert, um die neuesten Protokollentwicklungen und Best Practices widerzuspiegeln.

🚀 Schnellstart-Beispiele

Grundlegende Beispiele

  • A2A Samples: Hello World Agent (28. Mai 2025)
    • Vollständiger Leitfaden zum Erstellen eines Hello World-Agenten mit dem A2A Python SDK
    • Enthält detaillierte Umgebungseinrichtung und Testverfahren

Währungsumrechnung-Agent

🐍 Python-Implementierungsbeispiele

GitHub-Integration

  • A2A Python Sample: Github Agent (16. Juni 2025)
    • GitHub-Agent-Erstellung und -Verbindung mit a2a-python
    • Implementierung von Code-Repository-Informationsabfrage-Funktionalität

Reiseplanungs-Assistent

Datei-Chat-Workflow

Python-Tutorial-Serie

🟨 JavaScript/TypeScript-Beispiele

Film-Informations-Agent

JavaScript SDK-Tutorial

☕ Java-Implementierungsbeispiele

  • A2A Java Sample (5. Juni 2025)
    • Multi-Modul-Maven-Architektur
    • Spring Boot-Server-SDK-Implementierung
    • KI-Übersetzungsservice-Beispiel

🔧 Framework-Integrationsbeispiele

ADK-Integration

Spesenerstattungs-Agent

  • A2A ADK Expense Reimbursement Agent (10. Juli 2025)
    • Intelligenter Spesenerstattungs-Agent basierend auf Google ADK und A2A-Protokoll
    • Automatische Formular-Vervollständigungsinformations-Generierung

CrewAI-Integration

LangGraph-Integration

🔗 Protokoll-Integrationsbeispiele

MCP-Protokoll-Integration

  • A2A MCP AG2 Intelligenter Agent-Beispiel (2. Juli 2025)

    • A2A-Protokoll-intelligenter Agent erstellt mit AG2-Framework
    • Integration mit MCP-Protokoll und YouTube-Untertitel-Verarbeitungsfunktionalität

  • A2A MCP Integration (4. Juni 2025)

    • Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur A2A- und MCP-Integration
    • KI-Agenten-Erstellung mit Python SDK und OpenRouter

🛠️ Entwicklungstools und SDKs

.NET SDK

Debugging-Tools

📚 Technische Spezifikationen und Best Practices

Protokollspezifikationen

  • A2A-Protokoll-Spezifikation (Python) (16. Juli 2025)
    • Umfassender Python-Implementierungs-Spezifikationsleitfaden
    • Behandelt Kernfunktionen einschließlich Agent-Karten, Messaging, Aufgabenverwaltung

Beispiele und Methoden

Protokollverständnis

🌟 Ökosystem und Ressourcen

Implementierungssammlung

  • A2A Implementations (2. Mai 2025)
    • Verschiedene Open-Source-A2A-Protokoll-Implementierungen erkunden
    • Enthält Java, TypeScript, Go, Rust, Python usw.

Ressourcenverzeichnis

  • Awesome A2A-Verzeichnis (19. April 2025)
    • Vollständiges Google A2A-Protokoll-Ökosystem erkunden
    • Enthält offizielle Dokumentation, Community-Implementierungen, Beispielprojekte, Integrationsleitfäden

📊 Protokollvergleich und -analyse

Protokollvergleiche

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A2A (Agent2Agent Protocol) and ACP (Agent Communication Protocol) represent two mainstream technical approaches in AI multi-agent system communication: 'cross-platform interoperability' and 'local/edge autonomy' respectively. A2A, with its powerful cross-vendor interconnection capabilities and rich task collaboration mechanisms, has become the preferred choice for cloud-based and distributed multi-agent scenarios; while ACP, with its low-latency, local-first, cloud-independent characteristics, is suitable for privacy-sensitive, bandwidth-constrained, or edge computing environments. Both protocols have their own focus in protocol design, ecosystem construction, and standardization governance, and are expected to further converge in openness in the future. Developers are advised to choose the most suitable protocol stack based on actual business needs.

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