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A2A（Agent2Agent）Protocolって何？
こんにちは！大和矢です。
今年の2025年4月9日、Googleが中心となり、AIエージェントが基盤となるフレームワークやベンダーに関係なく、相互にコラボレーションするための標準的な方法を提供するオープンプロトコルA2A（Agent2Agent）プロトコルが発表されました。
（参照：Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)）
Googleによると、A2A プロトコルにより、AI エージェントはさまざまなエンタープライズ プラットフォームやアプリケーション上で相互に通信し、安全に情報を交換し、アクションを調整できるようになるとのことです。
今回は、このA2Aプロトコルとは一体何なのか、その基本的な概要をご紹介します。
今後のブログで具体的な実装にも触れていきたいと考えているため、第一歩となる内容です。
A2Aプロトコル：エージェント間の「共通言語」
A2Aプロトコルとは、AIエージェントたちが互いに構造化されたコミュニケーションを行うためのルールです。
従来のAI開発では、特定のベンダーやフレームワークに縛られてしまう「サイロ化」が課題でした。
しかし、A2Aを利用することで、開発者はプロトコルを使用して構築された他のエージェントと接続できるエージェントを構築でき、ユーザーはさまざまなプロバイダーのエージェントを柔軟に組み合わせることができます。
つまり、A2Aは、エージェントたちが環境の壁を越えて、共通の目標を共有し、タスクの実行管理を行い、安全に結果をやり取りするための「共通言語」の役割を果たします。
A2Aの利点
| 項目 | 利点 |
|---|---|
| 生産性の向上 | 専門分野に特化した複数のエージェントが自律的に連携し、複雑なタスクを自動化することで、人間が行っていた作業を大幅に効率化します。 |
| 多様なエージェントの連携 | 異なるベンダーやプラットフォームで構築されたエージェント同士を自由に組み合わせ、それぞれの長所を活かした最適なワークフローを構築できます。 |
| 安全性 | エンタープライズレベルの認証基盤をサポートしており、セキュアなエージェント間通信を実現します。 |
MCP（Model Context Protocol）との違いは？
オープンプロトコルといえば、昨年から、AI界隈で話題のMCPもありますね。
QESのブログでも、度々テーマにしております。
簡単に言うと、A2Aがエージェント同士の「チームワーク」のためのルールであるのに対し、MCPはエージェントが外部の「道具（ツール）」を使うためのルールです。
- A2A：エージェント同士が連携し、協調するためのプロトコル
- MCP：エージェントが単独で APIやデータベースといったツールを利用するためのプロトコル
これらは競合するものではなく、お互いを補完しあう関係にあります。
A2Aで連携するエージェントが、そのタスクの途中でMCPを使って情報を集める、といった連携が考えられます。
MCPで各AIエージェントの能力を拡充し、そのうえでA2AでAIエージェントの連携をさせることができる、といったイメージですね。
Microsoftも導入
Microsoftも、Azure AI FoundryやCopilot StudioへのA2Aの統合を進めております。
GoogleやMicrosoftといった主要な企業が、A2Aの標準化に取り組むということは、今後のAIエージェント連携において、A2Aは中枢をなすプロトコルとなっていくことでしょう。
A2Aの構成要素
では、A2Aプロトコルにおいて、エージェントはどのようにしてお互いの能力を理解し、連携するのでしょうか。
Microsoft Learnを参考に、以下で説明いたします。（参照：A2A エージェントを定義する）
ここで中心的な役割を果たすのが「スキル」と「エージェントカード」という2つの要素です。
スキル
「スキル」とは、エージェントが実行できる個々のアクションや能力のことです。
他のエージェントから呼び出せるように、各スキルは明確に定義されています。
スキルの定義には、主に以下の要素が含まれます。
| 要素 | 説明 |
|---|---|
| ID | スキルの一意識別子 |
| 名前 | スキルを説明するための分かりやすい名前 |
| 説明 | スキルの動作の詳細な説明 |
| ID | スキルの一意識別子 |
| タグ | 分類と検出を容易にするキーワード |
| 例 | 実際のスキルを示すサンプルプロンプトまたはユースケース |
| 入力/出力モード | サポートされているデータ形式またはメディアの種類 (テキストやJSON等) |
エージェントカード
「エージェントカード」は、そのエージェントの「デジタル名刺」として機能する、構造化されたドキュメントです。
他のエージェントは、このカードを取得することで、そのエージェントが「何ができて、どうやって通信すればよいか」を正確に理解できます。
このエージェントカードの中に、上記で定義された「スキル」の一覧が記載されることになります。
エージェントカードの定義には、主に以下の要素が含まれます。
| 要素 | 説明 |
|---|---|
| ID情報 | エージェントの名前、説明、およびバージョン |
| エンドポイントURL | エージェントの A2A サービスにアクセスできる場所 |
| 説明 | スキルの動作の詳細な説明 |
| 機能 | ストリーミングやプッシュ通知など、サポートされているA2A 機能 |
| 既定の入出力モード | エージェントが処理できるプライマリメディアの種類 |
| スキル | 他のエージェントが呼び出すことができるエージェントのスキルの一覧 |
| 認証のサポート | エージェントがアクセスに資格情報を必要とするかどうかを示す |
タスクを依頼したいエージェントは、まずこのエージェントカードを取得・参照し、目的に合ったスキルを見つけて、指定されたエンドポイントに対してリクエストを送る、という流れで連携が実現されます。
まとめ
今回は、AIエージェントの協調を加速させるA2Aプロトコルの概要についてご紹介しました。
- A2AはGoogleが提唱し、AIエージェント間の相互運用性を確保するためのオープンプロトコル
- Microsoftをはじめとする主要な企業も採用を進めており、今後のAI開発における重要な基盤技術となることが期待される
今回はまず概要のご紹介となりましたが、今後のブログでは、このA2Aプロトコルを使った具体的な実装例なども紹介していく予定です。
どうぞご期待ください！
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