La Innovate Solutions, construim o mulțime de agenți AI. Avem agenți care gestionează comenzile clienților, agenți care analizează datele de vânzări și agenți care planifică logistica. Mult timp, aceștia au lucrat izolat. Dar ne-am dat seama rapid că un singur agent, oricât de inteligent ar fi, se lovește de un zid atunci când se confruntă cu o sarcină complexă, din lumea reală. Adevărata magie se întâmplă atunci când lucrează împreună.

Problema a fost să îi facem să comunice între ei. Agenții construiți cu framework-uri diferite — cum ar fi ADK de la Google, LangGraph sau CrewAI — nu vorbesc în mod natural aceeași limbă. Aici intervine protocolul Agent-to-Agent (A2A). Nu este un concept abstract și complicat; este un set de reguli practice care acționează ca un traducător universal, permițând familiei noastre diverse de agenți să colaboreze eficient. Această postare explică ce este A2A, cum funcționează și cum îl folosim pentru a construi sisteme mai inteligente.

Ce Este A2A, de Fapt? O Explicație Directă

Gândește-te la A2A ca la un limbaj comun pentru AI. Este un standard deschis, ceea ce înseamnă că nu este deținut de o singură companie. Nume mari precum Google, Microsoft, Salesforce și alții sunt deja la bord, ceea ce ne dă încredere că nu mizăm pe o tehnologie de nișă.

În esență, A2A este un protocol bazat pe HTTP care permite unui agent (clientul) să găsească un alt agent (serverul), să înțeleagă ce poate face acesta și să-i ceară să execute o sarcină. Acesta asigură că un agent pe care îl construim cu ADK de la Google poate delega fără probleme o sarcină unui alt agent construit cu LangChain, fără ca niciunul să aibă nevoie să cunoască detaliile interne complicate ale celuilalt.

Cum Funcționează: Elementele de Bază

Pentru a face posibilă această colaborare, A2A se bazează pe câteva concepte simple. A trebuit să ne familiarizăm cu acestea pentru a ne face sistemele multi-agent să funcționeze cu adevărat.

Cartea de Vizită a Agentului: AgentCard

Înainte ca un agent să poată vorbi cu altul, trebuie să știe cine este și ce face. Acest lucru este gestionat de Agent Card, care este practic un fișier JSON ce acționează ca profilul public sau cartea de vizită a unui agent.

Acesta conține informațiile esențiale:

Nume și Descriere: Cum se numește agentul și ce face (de ex., "WeatherBot," "Oferă prognoze meteo precise").
URL: Endpoint-ul unde alți agenți îl pot contacta.
Abilități (Skills): O listă clară a sarcinilor pe care le poate îndeplini, cum ar fi get_current_weather sau get_forecast. Fiecare abilitate include exemple despre cum să o soliciți, ceea ce este incredibil de util pentru descoperire.
Capabilități: Detalii tehnice, cum ar fi dacă suportă actualizări în timp real prin streaming.

Acest card stă la baza descoperirii și comunicării. Iată o versiune simplificată a AgentCard pentru agentul nostru intern "Agent de Calendar":

{
  "name": "Agent de Calendar",
  "description": "Un agent care poate gestiona calendarul unui utilizator",
  "url": "http://our-internal-url:8000/",
  "version": "1.0.0",
  "capabilities": {
    "streaming": true
  },
  "skills": [
    {
      "id": "check_availability",
      "name": "Verifică Disponibilitatea",
      "description": "Verifică disponibilitatea unui utilizator folosind Google Calendar",
      "examples": ["Sunt liber mâine între 10 și 11?"]
    }
  ]
}

Conversația: Comunicare și Sarcini

Comunicarea în A2A se bazează pe sarcini (tasks). Un agent client trimite o sarcină unui agent server, iar acea sarcină trece prin stări precum submitted (trimisă), working (în lucru) și completed (finalizată). Acest design asincron este excelent deoarece nu blochează agentul client în timp ce așteaptă finalizarea unei sarcini de lungă durată.

A2A oferă câteva moduri diferite de comunicare între agenți, iar noi le folosim pe toate, în funcție de situație:

Cerere/Răspuns Sincron: Cea mai simplă formă. "Care este cursul de schimb de la USD la EUR?" Clientul trimite cererea și așteaptă un singur răspuns complet. Perfect pentru interogări rapide și simple.
Polling Asincron: Pentru sarcini mai lungi. Clientul spune: "Generează un raport de vânzări pentru trimestrul 3." Serverul răspunde imediat: "Am înțeles, lucrez la asta. Iată ID-ul sarcinii: task-123." Clientul poate apoi să verifice periodic folosind acel ID până când raportul este gata.
Streaming (Evenimente Trimise de Server - SSE): Acesta este pentru actualizări în timp real. Imaginează-ți că ceri unui agent să monitorizeze starea unui server. În loc să întrebe constant "Este totul în regulă acum?", agentul server menține o conexiune deschisă și trimite actualizări ori de câte ori starea se schimbă. Folosim metoda sendTaskSubscribe pentru asta.

Cum Utilizăm A2A: Scenarii Reale la Innovate Solutions

Teoria este grozavă, dar iată cum folosim efectiv A2A pentru a rezolva probleme reale de business.

Scenariul 1: Orchestratea Fluxurilor de Lucru Complexe

Un client scrie în chat-ul nostru de suport: "Vreau să plasez din nou ultima mea comandă, dar puteți să vă asigurați că este livrată vinerea aceasta după-amiază, când sunt acasă?"

Un singur agent "bun la toate" ar fi un coșmar de construit și întreținut pentru o astfel de cerere. În schimb, folosim o echipă de agenți specializați, orchestrată de A2A.

Agentul Orchestrator (Clientul): Agentul nostru principal de chat primește cererea. Nu știe să facă totul, dar știe pe cine să întrebe.
Delegarea #1: Agentul de Comenzi. Orchestratorul folosește A2A pentru a trimite o cerere simplă, sincronă, către Agentul de Comenzi: "Găsește ultima comandă pentru clientul XYZ."
Delegarea #2: Agentul de Stocuri. Cu detaliile comenzii, Orchestratorul contactează Agentul de Stocuri: "Sunt articolele A, B și C în stoc?"
Delegarea #3: Agentul de Calendar. Apoi, contactează Agentul de Calendar, care este construit folosind ADK de la Google, pentru a întreba: "Verifică disponibilitatea pentru clientul XYZ vineri după-amiază."
Finalizarea Sarcinii: Agentul de Calendar confirmă că intervalul orar este liber. Orchestratorul plasează comanda și confirmă programul de livrare cu clientul.

Întregul flux de lucru este invizibil pentru client, dar în spate este un efort coordonat între mai mulți agenți independenți. Putem actualiza sau înlocui Agentul de Stocuri fără a afecta Agentul de Calendar. Aceasta este puterea abordării modulare.

Scenariul 2: Delegare Inteligentă pentru Optimizarea Costurilor

Nu toate întrebările sunt la fel. Unele sunt simple, în timp ce altele necesită o putere de procesare serioasă. Utilizarea unui model lingvistic mare (LLM) puternic — și scump — pentru fiecare interogare a utilizatorului este ca și cum ai folosi un baros pentru a sparge o nucă. Este o risipă.

A2A ne permite să implementăm optimizarea bazată pe resurse. Iată cum:

Configurația: Avem un Agent de Triaj principal care primește toate întrebările utilizatorilor. În spatele lui, rulăm doi agenți de "gândire" diferiți:
- Agentul Flash: Un agent ușor, care rulează pe un model rapid și eficient din punct de vedere al costurilor, cum ar fi Gemini Flash. Este antrenat să gestioneze întrebări simple, cu volum mare, cum ar fi "Care este starea comenzii mele?" sau "Care este politica de retur?".
- Agentul Pro: Un agent puternic, alimentat de un model mai capabil, cum ar fi Gemini Pro. Acest agent se ocupă de raționamente complexe, în mai mulți pași, cum ar fi "Analizează istoricul meu de achiziții și sugerează-mi produse pentru viitoarea mea excursie la munte, bazat pe prognoza meteo pentru regiune."
Fluxul de Lucru: Când sosește o întrebare, Agentul de Triaj face o evaluare rapidă a complexității acesteia. Pe baza cuvintelor cheie și a intenției, decide la ce specialist să apeleze.
- Pentru întrebări simple, folosește A2A pentru a delega sarcina către Agentul Flash. Utilizatorul primește un răspuns rapid și ieftin.
- Pentru întrebări complexe, transmite sarcina către Agentul Pro. Costă mai mult pe interogare, dar oferă răspunsul de înaltă calitate și nuanțat necesar.

Acest sistem de rutare bazat pe A2A ne economisește o sumă semnificativă din costurile operaționale și asigură utilizarea eficientă a resurselor noastre de calcul, totul fără ca utilizatorul să știe vreodată despre delegarea complexă care are loc în culise.

Concluzia

Pentru noi, A2A nu este doar un alt protocol. Este liantul care ține laolaltă sistemele noastre avansate de AI. Ne permite să:

Construim modular: Creăm agenți mici, specializați, care sunt ușor de gestionat, testat și actualizat.
Folosim cea mai bună unealtă pentru fiecare sarcină: Echipele noastre pot construi agenți folosind diferite framework-uri fără a-și face griji cu privire la compatibilitate.
Optimizăm pentru cost și performanță: Putem direcționa inteligent sarcinile către agentul cel mai potrivit, fie că se bazează pe setul de abilități sau pe puterea modelului de bază.
Scalăm eficient: Putem rula agenții noștri ca servicii independente, scalându-i în sus sau în jos, după cum este necesar.

Permițând agenților noștri să colaboreze, A2A ne ajută să depășim stadiul de roboți simpli, cu un singur scop, și să construim sisteme sofisticate care pot aborda probleme complexe, în mai mulți pași, din lumea reală.