A2A Protocol

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

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

🎯 要点 (TL;DR)

  • A2A Protocol：AIエージェント間の通信専用に設計された初のオープン標準で、異なる組織によって開発されたAIエージェントの連携課題を解決
  • 核心価値：標準化された通信プロトコルを通じて、専門化されたAIエージェントが複雑なタスクでシームレスに連携することを可能にする
  • 技術基盤：JSON-RPC 2.0とHTTP(S)をベースとし、ストリーミング、プッシュ通知などのエンタープライズグレード機能をサポート
  • MCPとの補完関係：A2Aはエージェント間連携に焦点、MCPはツール統合に焦点を当て、完全なエージェントエコシステムを構築

目次

  1. A2A Protocolとは？
  2. A2A Protocol核心概念
  3. A2A vs MCP Protocol比較
  4. エージェント発見メカニズム
  5. 実世界の応用シナリオ
  6. 技術実装ガイド
  7. よくある質問
  8. まとめと行動推奨
  9. クイックスタート例
  10. Python実装例
  11. JavaScript/TypeScript例
  12. Java実装例
  13. フレームワーク統合例
  14. プロトコル統合例
  15. 開発ツールとSDK
  16. 技術仕様とベストプラクティス
  17. エコシステムとリソース
  18. プロトコル比較と分析

A2A Protocolとは？

Agent2Agent (A2A) Protocolは、AIエージェントエコシステムにおける核心的な課題を解決するために特別に設計されたオープン標準です：異なるチーム、異なる技術、異なる組織に属するAIエージェント間で効果的な通信と連携を可能にするには？

解決される核心問題

国際旅行の計画をプライマリAIアシスタントに依頼するユーザーを想像してください。この単一のリクエストには、複数の専門エージェントの能力を調整する必要があるかもしれません：

  1. Flight Booking Agent - 航空券検索と予約を処理
  2. Hotel Booking Agent - 宿泊施設の手配を管理
  3. Local Tourism Agent - 観光地の推薦と予約を提供
  4. Financial Services Agent - 通貨換算と旅行アドバイスを処理

💡 核心的洞察

汎用的な通信プロトコルがなければ、これらの多様なエージェントを統合するには大量のカスタムポイントツーポイントソリューションが必要となり、システムの拡張、保守、拡張が困難になります。

A2Aソリューションの5つの柱

機能 説明 技術実装
統一転送フォーマット HTTP(S)上のJSON-RPC 2.0 標準化されたメッセージ構造と転送
エージェント発見 Agent Cardsメカニズム エージェント能力の広告と発見
タスク管理ワークフロー 長時間実行タスクのサポート マルチターン相互作用と状態管理
マルチモーダルデータサポート テキスト、ファイル、構造化データ リッチメディアコンテンツ交換
エンタープライズグレードセキュリティ 非同期処理、認証・認可 本番環境対応

A2A Protocol核心概念

核心参加者

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：リクエストを開始するエンドユーザーまたは自動化サービス
  • A2A Client：ユーザーに代わってリモートエージェントにリクエストを行うアプリケーションまたはエージェント
  • A2A Server：A2A protocol HTTPエンドポイントを実装するAIエージェントまたはエージェントシステム

基本通信要素

1. Agent Card

📋 定義

通常、よく知られたURL（/.well-known/agent.jsonなど）で発見可能なJSONメタデータドキュメントで、A2Aサーバーの完全な情報を記述します。

Agent Cardに含まれる内容：

  • エージェントのアイデンティティ（名前、説明）
  • サーバーエンドポイントURLとバージョン
  • サポートされるA2A機能（ストリーミング、プッシュ通知）
  • 特定のスキルリスト
  • 認証要件

2. Task

graph TD
    A[submitted] --> B[working]
    B --> C[input-required]
    C --> B
    B --> D[completed]
    B --> E[failed]
  • 各タスクはエージェントによって定義された一意のIDを持つ
  • タスクはステートフルで、複数のメッセージ交換を含むことができる
  • 長時間実行される複雑な操作をサポート

3. Message

  • 役割の区別："user"（クライアントが送信）または"agent"（サーバーが送信）
  • コンテンツキャリア：1つ以上のPartオブジェクトを含む
  • 一意識別子：各メッセージは送信者によって設定されたmessageIdを持つ

4. Part（コンテンツパーツ）

Partタイプ 目的 例
TextPart プレーンテキストコンテンツ 指示、質問、回答
FilePart ファイル転送 ドキュメント、画像、データファイル
DataPart 構造化データ JSONフォーム、パラメータ、機械可読情報

5. Artifact

✅ ベストプラクティス

エージェントは、タスクが完了状態に達したときに、生成された出力結果をクライアントに返すためにArtifactオブジェクトを使用すべきです。

相互作用メカニズムの比較

メカニズム 使用例 技術実装 長所/短所
Request/Response 簡単なクエリ、迅速なタスク HTTPリクエスト + ポーリング シンプルだが効率性に劣る
Streaming リアルタイム更新、増分結果 Server-Sent Events 良好なリアルタイム性能、持続的接続が必要
Push Notifications 長期タスク、非同期処理 Webhookコールバック 長期タスクに適している、実装が複雑

A2A vs MCP Protocol比較

プロトコル位置づけの違い

🎯 核心的違い

MCPはツール接続に焦点、A2Aはエージェント連携に焦点 - 両者は補完的で競合的ではありません。

比較次元 A2A Protocol MCP Protocol
主要目的 ピアツーピアAIエージェント連携 AIモデルからツール/リソースへの接続
相互作用特性 ステートフル、マルチターン対話、交渉的 ステートレス、単一呼び出し、トランザクション的
応用シナリオ エージェント委任、協調プロジェクト管理 関数呼び出し、APIクエリ、データ取得
複雑性 複雑で動的な相互作用をサポート 構造化された予測可能な入出力

実世界の例：自動車修理工場

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]

シナリオ分析：

  1. 顧客相互作用（A2A）：顧客がマネージャーエージェントとマルチターン対話を行い問題を診断
  2. 内部ツール使用（MCP）：メカニックエージェントがMCPを使用して専門ツールを呼び出し
  3. サプライヤー連携（A2A）：メカニックエージェントがサプライヤーエージェントと部品調達を交渉

エージェント発見メカニズム

1. 標準URI発見

📍 推奨パス

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

実装手順：

  1. クライアントエージェントが潜在的なA2Aサーバードメインを学習
  2. 標準パスにHTTP GETリクエストを送信
  3. サーバーがAgent Card JSONレスポンスを返す

利点： シンプル、標準化、自動発見をサポート

2. キュレートされたレジストリ（ディレクトリ式発見）

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

使用例：

  • エンタープライズ環境
  • 専門市場
  • 特定のエコシステム

利点：

  • 集中管理とガバナンス
  • 能力ベースの発見
  • アクセス制御と信頼メカニズム

3. 直接設定/プライベート発見

適用状況：

  • 密結合システム
  • プライベートエージェント
  • 開発/テスト環境

実世界の応用シナリオ

シナリオ1：国際旅行計画

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日間の東京旅行を計画
    PA->>FA: 航空券オプションを照会
    FA-->>PA: 航空券提案を返す
    PA->>HA: ホテルを予約
    HA-->>PA: 宿泊を確認
    PA->>TA: 現地活動を手配
    TA-->>PA: 旅程を推薦
    PA-->>U: 完全な旅行計画

シナリオ2：企業カスタマーサービス連携

マルチエージェント連携フロー：

  1. フロントラインカスタマーサービスエージェント - 一般的な問題を処理
  2. 技術専門エージェント - 技術的問題を解決
  3. 請求処理エージェント - 財務関連問題を処理
  4. エスカレーション管理エージェント - 苦情と特殊状況を処理

⚠️ 重要な注意事項

エージェント連携では、サービスの継続性と一貫性を確保するために完全なユーザーコンテキストを維持する必要があります。

技術実装ガイド

Agent Card例の構造

{
  "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"]
    }
  ]
}

セキュリティベストプラクティス

セキュリティレイヤー 実装推奨事項 技術ソリューション
認証 標準Web認証を使用 OAuth 2.0、APIキー
認可 ロールベースアクセス制御 JWTトークン、権限マトリックス
転送セキュリティ HTTPSを強制 TLS 1.2+、証明書検証
ネットワーク分離 アクセス範囲を制限 VPC、IPホワイトリスト

開発統合手順

  1. Agent Cardの設計 - エージェントの能力とインターフェースを定義
  2. A2Aエンドポイントの実装 - JSON-RPC 2.0仕様に基づく
  3. 発見メカニズムの設定 - 適切な発見戦略を選択
  4. 認証システムの統合 - 安全なアクセス制御を実装
  5. 相互運用性のテスト - 他のエージェントとの連携を検証

🤔 よくある質問

Q: A2A protocolと既存のAPIの根本的な違いは何ですか？

A: A2Aは特にエージェント間のピアツーピア連携のために設計されており、ステートフル、マルチターン相互作用、複雑なタスク管理をサポートしています。一方、従来のAPIは主に単純な関数呼び出し用です。A2Aエージェントは推論、計画、交渉を実行できますが、通常のAPIでは提供できません。

Q: A2AとMCPプロトコルの選択方法は？

A:

  • A2Aを選択：エージェント連携、マルチターン対話、状態管理が必要なシナリオ
  • MCPを選択：ツール呼び出し、データベースクエリ、特定の関数実行が必要なシナリオ
  • 両方を組み合わせ：ほとんどの複雑なアプリケーションでは両方のプロトコルが同時に必要

Q: A2A protocolの性能は？大規模展開をサポートしますか？

A: A2Aは成熟したHTTPとJSON-RPC標準をベースとしており、良好な拡張性を持っています。ストリーミングとプッシュ通知メカニズムを通じて、長時間実行タスクを効果的に処理できます。認証、監視、トレーシングなどのエンタープライズ機能は標準化されたサポートがあります。

Q: エージェント連携でセキュリティを確保するには？

A: A2Aは標準的なWebセキュリティプラクティスを採用しています：

  • HTTP(S)暗号化伝送
  • 標準認証スキーム（OAuth 2.0、Bearer Token）
  • Agent Cardアクセス制御
  • ネットワークレイヤー分離と監視

Q: A2A protocolはオフラインまたは切断シナリオをサポートしますか？

A: A2Aはネイティブで非同期操作をサポートし、プッシュ通知メカニズムを通じてエージェントやユーザーが継続的にオンラインでないシナリオを処理できます。長時間実行タスクはネットワーク復旧後に実行を継続できます。

まとめと行動推奨

核心価値のまとめ

A2A protocolは、AIエージェントエコシステム開発における重要なマイルストーンを表し、エージェント連携の標準化問題を解決し、より強力で柔軟なAIアプリケーション構築の基盤を築いています。

即座の行動推奨

  1. 既存システムの評価 - エージェント連携によって改善できるビジネスプロセスを特定
  2. パイロットシナリオの選択 - 簡単なエージェント連携から実装を開始
  3. 技術準備 - JSON-RPC 2.0と関連Web標準を学習
  4. コミュニティ参加 - A2A protocolコミュニティの開発とベストプラクティス共有をフォロー

🚀 将来の展望

AIエージェントの能力が継続的に強化されるにつれ、A2A protocolは協調的AIエコシステム構築の重要なインフラストラクチャとなり、AIアプリケーションをより複雑で知的な方向に推進します。

関連リソース

本ガイドはA2A protocol公式ドキュメントに基づいており、最新のプロトコル開発とベストプラクティスを反映するよう継続的に更新されています。

🚀 クイックスタート例

基本例

  • A2A Samples: Hello World Agent (2025年5月28日)
    • A2A Python SDKを使用したHello Worldエージェント構築の完全ガイド
    • 詳細な環境設定とテスト手順を含む

通貨変換エージェント

🐍 Python実装例

GitHub統合

  • A2A Python Sample: Github Agent (2025年6月16日)
    • a2a-pythonを使用したGitHubエージェントの作成と接続
    • コードリポジトリ情報クエリ機能の実装

旅行計画アシスタント

ファイルチャットワークフロー

  • LlamaIndex File Chat Workflow with A2A Protocol (2025年6月2日)
    • LlamaIndex Workflowsを使用したファイルチャットエージェントの構築
    • ファイルアップロード解析、マルチターン対話、リアルタイムストリーミングをサポート

Pythonチュートリアルシリーズ

  • Google A2A Python SDK Tutorial (2025年5月19日)

    • Pythonを使用したA2Aエージェント構築の包括的ガイド
    • 環境設定、エージェント実装、サーバー展開を含む

  • Python A2A Tutorial 20250513 (2025年5月13日)

    • Pythonを使用したA2Aエージェントの構築と相互作用を学習
    • ストリーミング処理とマルチターン対話機能をカバー

  • Python A2A Tutorial with Source Code (2025年5月4日)

    • 完全なソースコード付きの実践ガイド
    • ローカルOllama AIモデルとLangchainとの統合

  • Python A2A Tutorial (2025年5月2日)

    • google-a2aライブラリを使用したPython A2Aサーバーの構築
    • OllamaとLangChainとの統合

  • Python A2A: Google's Agent2Agent Protocolの包括的ガイド (2025年4月14日)

    • 相互運用可能なAIエージェント構築のためのPython A2A protocolをマスター
    • 基本から複雑なマルチエージェントワークフローまで

  • 公式A2A SDK Pythonの実践ガイド (2025年5月10日)

    • A2A SDK Python開発の詳細チュートリアル
    • ワークフロー図と実践的なコード例を含む

🟨 JavaScript/TypeScript例

映画情報エージェント

JavaScript SDKチュートリアル

☕ Java実装例

  • A2A Java Sample (2025年6月5日)
    • Mavenマルチモジュールアーキテクチャ
    • Spring BootサーバーSDK実装
    • AI翻訳サービス例

🔧 フレームワーク統合例

ADK統合

経費精算エージェント

CrewAI統合

LangGraph統合

🔗 プロトコル統合例

MCP Protocol統合

  • A2A MCP AG2知的エージェント例 (2025年7月2日)

    • AG2フレームワークを使用して構築されたA2A protocol知的エージェント
    • MCP protocolとYouTube字幕処理機能との統合

  • A2A MCP Integration (2025年6月4日)

    • A2AとMCP統合のステップバイステップガイド
    • Python SDKとOpenRouterを使用したAIエージェントの構築

🛠️ 開発ツールとSDK

.NET SDK

デバッグツール

📚 技術仕様とベストプラクティス

プロトコル仕様

  • A2A Protocol仕様（Python） (2025年7月16日)
    • Python実装仕様の包括的ガイド
    • エージェントカード、メッセージング、タスク管理を含む核心機能をカバー

例とメソッド

プロトコル理解

🌟 エコシステムとリソース

実装コレクション

  • A2A Implementations (2025年5月2日)
    • A2A protocolの様々なオープンソース実装を探索
    • Java、TypeScript、Go、Rust、Pythonなどを含む

リソースディレクトリ

  • Awesome A2Aディレクトリ (2025年4月19日)
    • Google A2A protocolの完全なエコシステムを探索
    • 公式ドキュメント、コミュニティ実装、例プロジェクト、統合ガイドを含む

📊 プロトコル比較と分析

プロトコル比較