多AI共舞的时代来了
想象一下：一个由AI记者、研究员、编辑和发布系统组成的“数字新闻编辑部”，无需人类干预，就能自动完成从选题策划到文章发布的全过程。这不是科幻，而是Elastic最新推出的Agent2Agent（A2A）开放协议正在实现的现实。
Elastic近日正式发布A2A——一种专为多智能体（Multi-Agent）系统设计的通信标准。它的目标很明确：让不同的AI代理像乐队成员一样，各司其职、默契配合，共同完成复杂任务。
A2A如何让AI团队高效协作？
传统多代理系统常受限于共享内存、中心化调度或工具耦合等问题，导致扩展性差、耦合度高。A2A则另辟蹊径，采用轻量级的JSON-RPC消息机制，实现代理间的任务分解、状态同步与结果回传，完全无需共享内存或依赖统一工具集。
其核心设计理念建立在四大原则之上：
1. 消息驱动：结构化通信，支持流式更新
每个任务（Task）和产出物（Artifact）都被封装为结构化对象，通过SSE（Server-Sent Events）实现实时流式更新。这意味着你可以实时看到AI记者正在撰写哪一段内容，研究员刚调取了哪些数据。
2. 自动协调：智能发现，动态协作
借助“Agent Card”机制，每个代理都能自我描述能力与状态，实现自动发现与动态任务分配。就像乐队成员进场后自动找到自己的位置，AI代理也能根据上下文自动接入协作链。
3. 专业分工：术业有专攻，可水平扩展
A2A强调“专业化”——新闻主管负责选题，研究员负责查资料，记者写稿，编辑审校，发布代理上线内容。每个AI只专注一个领域，且可独立扩展，真正实现模块化智能。
4. 分布式状态管理：去中心化的进度同步
没有中央调度器，所有任务进度和中间结果通过广播机制实时共享。这不仅提升了系统的鲁棒性，也避免了单点故障风险。
A2A + MCP：工具调用与团队协作的完美结合
值得一提的是，A2A并非孤立存在。它与Elastic此前推出的Model Context Protocol（MCP） 形成互补：
– MCP 负责单个AI代理如何调用外部工具（如数据库、图片库、API）；
– A2A 则解决多个代理之间如何分工协作。
举个例子：AI记者通过MCP访问公司图片库获取配图，再通过A2A将稿件发送给编辑代理进行审核——“工具调用”与“团队协作”无缝融合，构建出真正的混合智能架构。
开箱即用的AI编辑部：15分钟上手
为了让开发者快速体验这一未来范式，Elastic已在Elasticsearch平台上开源了一个完整的“数字新闻室”示例。该系统包含六大AI角色：
– 新闻主管（选题决策）
– 研究员（数据搜集）
– 记者（内容生成）
– 档案代理（知识检索）
– 编辑（质量审核）
– 发布代理（上线部署）
更令人兴奋的是，A2A已集成至主流AI框架，包括 Google ADK、LangGraph 和 Crew.AI。Elastic还推出了Agent Builder技术预览版，开发者只需一条docker-compose up命令，即可在本地一键启动整个AI编辑部沙盒环境，15分钟内走完整个自动化新闻生产流程。
结语：多代理协作的基础设施正在成型
A2A的发布，标志着我们正从“单个AI干活”迈向“AI团队协作”的新阶段。正如乐队需要指挥与乐手间的默契，未来的AI系统也将依赖标准化的通信协议来实现高效协同。
Elastic的这一步，或许正是构建下一代智能应用基础设施的关键落子。