主要内容
AI 代理正处理日益复杂且反复出现的任务，如规划供应链和订购设备。随着组织在不同框架上部署由不同供应商开发的更多代理，这些代理可能会被孤立，无法协调或通信。互操作性缺乏仍然是组织面临的挑战，不同的代理会给出相互冲突的建议。创建标准化的 AI 工作流很困难，并且代理集成需要中间件，这增加了更多潜在的故障点和复杂性层次。
谷歌的协议将使 AI 代理通信标准化。在 Cloud Next 2025 上，谷歌推出了其 Agent2Agent（A2A）协议，旨在标准化不同 AI 代理之间的通信。A2A 是一种开放协议，允许独立的 AI 代理进行通信和协作。它补充了 Anthropic 的模型上下文协议（MCP），后者为模型提供上下文和工具。MCP 将代理连接到工具和其他资源，A2A 将代理连接到其他代理。谷歌的新协议促进了不同平台和供应商的 AI 代理之间的协作，并确保安全、实时的通信和任务协调。
在 A2A 支持的系统中，有客户端代理和远程代理这两个角色。客户端发起一个任务以实现目标或代表用户，它发出请求，远程代理接收并执行。根据发起通信的一方，一个代理在一次交互中可以是客户端代理，在另一次交互中可以是远程代理。该协议定义了交互的标准消息格式和工作流。任务是 A2A 的核心，每个任务代表一个工作或对话单元。客户端代理将请求发送到远程代理的发送或任务端点。请求包括指令和唯一的任务 ID。远程代理创建一个新任务并开始处理它。
谷歌拥有广泛的行业支持，有 50 多个技术合作伙伴的贡献，如 Intuit、Langchain、MongoDB、Atlassian、Box、Cohere、PayPal、Salesforce、SAP、Workday、ServiceNow 和 UKG。知名服务提供商包括 Capgemini、Cognizant、Accenture、BCG、Deloitte、HCLTech、McKinsey、PwC、TCS、Infosys、KPMG 和 Wipro。
HyperCycle 如何与 A2A 原则保持一致？HyperCycle 的节点工厂框架使得部署多个代理成为可能，解决了现有挑战，并使开发人员能够创建可靠的协作设置。去中心化平台正在推进“AI 互联网”的大胆概念，并使用自我延续的节点和创新的许可模型来实现大规模的 AI 部署。该框架通过标准化交互并支持来自不同开发人员的代理，帮助实现跨平台互操作性，使代理能够协同工作，而不论其来源如何。该平台的对等网络在生态系统中链接代理，消除了孤岛，并实现了跨节点的统一数据共享和协调。自我复制的节点可以扩展，减少了基础设施需求并分配了计算负载。每个节点工厂最多可复制 10 次，工厂中的节点数量每次翻倍。用户可以在 10 个不同级别购买和操作节点工厂。增长增强了每个工厂的能力，满足了对 AI 服务不断增长的需求。一个节点可能托管一个专注于通信的代理，而另一个支持数据分析代理。开发人员可以通过从他们使用的节点创建多代理工具来创建定制解决方案，解决可扩展性问题和孤立环境。
HyperCycle 的节点工厂在使用 Toda/IP 架构的网络中运行，与 TCP/IP 类似。该网络包含数十万个节点，使开发人员能够集成第三方代理。开发人员可以通过合并第三方分析代理来增强功能，共享智能并促进整个网络的协作。据 HyperCycle 的 Toufi Saliba 称，