多源AI智能体需要比基础的模型上下文协议(MCP)更完善的标准来实现可靠协作,目前有两个新兴标准正在发展:A2A和AAIF。
智能体到智能体(A2A)协议和智能体AI基金会(AAIF)都反映了AI智能体生态系统参与者的共识:他们需要多层次标准来定义不同供应商智能体之间的互操作性。由于几乎所有存储软件供应商都在开发智能体或与智能体协作的方法,这些举措值得关注和跟踪。
我们首先需要明确AI智能体的定义。IBM表示:"人工智能(AI)智能体是一个通过使用可用工具设计工作流程来自主执行任务的系统。AI智能体可以涵盖自然语言处理之外的广泛功能,包括决策制定、问题解决、与外部环境交互以及执行操作。
AI智能体解决企业应用中的复杂任务,包括软件设计、IT自动化、代码生成和对话辅助。它们使用大语言模型的高级自然语言处理技术来理解和逐步响应用户输入,并确定何时调用外部工具。"
Google在4月发布了其A2A智能体互操作性协议。该公司希望避免需要多个特定且定制的点对点智能体通信方法。A2A的设计目标是让智能体"彼此互操作,即使它们由不同供应商构建或使用不同框架"。Google获得了50多个合作伙伴的支持,包括"Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG和Workday,以及领先的服务提供商包括埃森哲、BCG、凯捷、高知特、德勤、HCLTech、印孚瑟斯、毕马威、麦肯锡、普华永道、TCS和Wipro"。
A2A协议从客户端和远程智能体开始。客户端智能体设置一个具有定义输出的任务,称为"产物",并请求远程智能体执行。A2A假设智能体可能不共享内存、工具或上下文。任务可以是短期的(几秒钟或几分钟)或长期的(几小时或几天),状态消息传递它们的状态。客户端智能体不一定知道哪些远程智能体可用于任务,因此远程智能体可以使用JSON格式的智能体卡片来宣传其能力。这使得远程智能体功能的发现成为可能。
智能体之间的通信或消息基于现有协议,如HTTP、SSE(服务器发送事件)和JSON-RPC。消息将具有带有定义内容类型的正式"部分"。
自然地,这涉及安全方面,包括企业级身份验证、授权、隐私、跟踪和监控。
Google将A2A协议捐赠给Linux基金会,并建立了A2A协议网站。该网站包含一个外国旅行AI助手执行一系列任务的示例,当用户提示安排旅行时:
AI助手充当客户端或编排器,请求四个远程智能体(航班、酒店、货币和旅游)执行其特定任务。然后它向用户返回完整的旅行计划。我们被告知智能体可以推理、规划并将任务委派给其他智能体。您可以在网站上研究A2A请求生命周期序列,以了解A2A请求中的API操作流程。
定义了四层智能体堆栈:A2A协议、Vertex AI引擎、MCP和ADK。
智能体可以使用MCP与非智能体实体通信,如MinIO的AIStor对象存储软件和Snowflake的数据仓库。A2A将这些实体称为工具。
Google开发了开源模块化智能体开发工具包(ADK)框架。
Google的A2A规范草案可在此处阅读。协议的生产就绪版本原希望在2025年底前提供,但现在看来不太可能。
智能体AI基金会
智能体AI基金会(AAIF)由OpenAI、Anthropic和Block在Linux基金会下共同创立,得到Google、Microsoft、AWS、Bloomberg和Cloudflare的支持。它旨在提供"中性管理,为开放、可互操作的基础设施提供支持,因为智能体AI系统从实验阶段转向现实世界的生产"。
OpenAI表示,AAIF旨在成为"一个中性的家园,在这里可以协作开发、管理和扩展智能体互操作性标准"。
OpenAI向AAIF贡献了其AGENTS.md格式,为智能体提供项目特定的指令和上下文,以确保这种开放格式在社区中的长期支持和采用。
OpenAI说:"自2025年8月发布以来,AGENTS.md已被超过60,000个开源项目和智能体框架采用,包括Amp、Codex、Cursor、Devin、Factory、Gemini CLI、Github Copilot、Jules和VS Code等——反映了在智能体进入生产阶段时围绕共享的、供应商中立约定的日益一致。"
Anthropic向AAIF贡献了MCP,Block捐赠了其Goose开源AI智能体框架,用于连接大语言模型到活动和工具。
在加入AAIF时,Snowflake表示相信"智能体AI工具的标准化,由开源社区中的中性协作驱动,是确保互操作性和防止这个快速发展领域碎片化的最佳方式"。
有四个级别的会员:白金、黄金、白银和关联。白金级会员费用为35万美元,包括Anthropic、AWS、Block、Bloomberg、Cloudflare、Google、Microsoft和OpenAI。白金名单已关闭,这八家公司总共贡献了260万美元。
黄金会员费用为20万美元,名单包括Cisco、Datadog、IBM、Okta、Oracle、Salesforce、Snowflake等——总共18家,贡献360万美元。白银会员费用为1万美元,但随员工数量增加到5000多名员工的9.5万美元。其名单包括Elasticsearch、Hugging Face、Mirantis、SUSE、Uber等——总共23家。假设平均每家公司3.5万美元,那就是80.5万美元。这是供应商的入门级别。关联会员资格是免费的,仅限于经批准的非营利组织、学术机构和政府机构。由于AAIF的建立,Linux基金会可能总共收到了700万美元。
Linux基金会会合并或链接A2A和AAIF吗?这似乎是一个明显的步骤。我们将拭目以待。
Q&A
Q1:A2A协议是什么?它解决了什么问题?
A:A2A(智能体到智能体)协议是Google发布的AI智能体互操作性标准,旨在让不同供应商或框架构建的智能体能够相互协作,避免需要多个定制的点对点通信方法。
Q2:AAIF基金会的主要目标是什么?
A:智能体AI基金会(AAIF)由OpenAI、Anthropic和Block等公司创立,目标是为智能体AI系统从实验阶段转向生产阶段提供中性管理和开放互操作的基础设施标准。
Q3:A2A协议和AAIF基金会有什么关系?
A:两者都致力于制定AI智能体互通标准,A2A专注于具体的通信协议,AAIF则提供更广泛的标准化治理框架。目前都隶属于Linux基金会,未来可能会合并或建立关联。
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。