A2A(Agent2Agent )とは？ 基礎・概要

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1. A2A(Agent2Agent )とは？ 基礎・概要 2025.04.23 ©BLUEISH 2025. All rights reserved.
2. 立野 祐太 Yuta Tateno 普段はOCRやRAGを用いたアプリケーション開発に従事しています エンジニア 自己紹介 ©BLUEISH 2024. All rights reserved.
3. 目次 1. A2A（Agent2Agent ）とは？ 2. A2Aによるメリット 3. 活用例 4. A2A の設計原則 5. A2Aの仕組み 6. A2AとMPC 7. まとめ
4. A2A(Agent2Agent )とは？ 複数のAIエージェント同士が連携するためのオープンプロトコル AIエージェントがどのフレームワークやベンダー上に構築されているかに関係なく構築出来る 引用[1]
5. A2Aによるメリット 生産性の向上 ： 分断されていたAIエージェントによる業務プロセスを繋げることができ、業務効率が上がる。 コスト削減 ： AIエージェント同士の連携のための開発が不要になり、開発・運用コストを削減 AIエージェントごとの最適な選択 ： 特定フレームワークやベンダーに縛られず、AIエージェントごとに最適な技術選定ができる イノベーション促進 ： 複数のAIエージェントを利用したサービスや業務効率化のアイデアが生まれやすくなる
6. 活用例 人材採用の例 1. ユーザー： A2Aで構築された採用マルチエージェントシステムに「AI開発のスキルを持つエンジニアを探 して」と依頼 2. 連携開始： 依頼をエージェントが受け取り、A2Aを使い人事システムのエージェント、人材DBのエージェ ント、スキル評価エージェントと連携。 3. 候補者選定 ： 各エージェントが連携して候補者リストを作成し、ユーザーに提示 4. 日程調整： ユーザーが候補者を選ぶと、カレンダー管理エージェントと連携し、自動で面接日程を調整 このように、AI エージェントがシステムを横断して協力し合うことで、”裏側で専門家チームが動いているかの ように”して、適切な人材を効率的に採用するプロセスが実現
7. A2A の設計原則 A2Aでは、AIエージェント間のスムーズな連携を実現するために以下の 5つの主要原則を遵守 ❏ エージェントの能力を活用する ❏ 標準技術に基づいている ❏ セキュリティを重視 ❏ 長時間実行タスクのサポート ❏ 様々なデータ形式をサポート
8. A2A の設計原則 エージェントの能力を活用する： エージェント同士が記憶、ツール、コンテキストを共有していなくても、それぞれのエージェントが持つ能 力を活かしながら、より自律的で柔軟な連携ができるように設計されています。
9. A2A の設計原則 標準技術に基づいている： Webで広く使われているHTTPやJSON-RPC、SSEといった標準技術をベースにしていて、比較的容易 に導入できる
10. A2A の設計原則 セキュリティを重視： エンタープライズグレードの認証、認可などを標準でサポート
11. A2A の設計原則 長時間実行タスクのサポート： すぐに終わる簡単なタスクだけでなく、人間の承認待ちなどで数時間から数日かかるような複雑なタスク も扱えるように設計されている（非同期処理）
12. A2A の設計原則 様々なデータ形式をサポート： テキストだけでなく、画像、音声、動画など、さまざまな形式のデータでやり取りできる （モダリティに依存しない）
13. A2A の仕組み ユーザー：依頼をする ↓　↑ クライアントエージェント ： ユーザーの指示を受け取り、タスク作成し、複数のリモートエージェントの中から最 適なスキルを持つリモートエージェントに依頼 ↓　↑ リモートエージェント ：　（ ⇆ 外部のAIエージェントと A2Aプロトコルで通信 ） タスクを実行し、情報を返す 👉クライアントエージェントとリモートエージェントがお互いに連携し、タスクをこなし ていく。 引用[2]
14. A2A の仕組み 1. 機能の検出 リモートエージェントは「こんな仕事ができます」というエージェ ントカード を公開。クライアントエージェントはこれを見て、連携 相手を見つける 2. タスク管理 仕事の依頼、進捗報告（「進行中」「完了」など）、結果の受け渡し を行う 3. 協力 タスクの実行に必要な情報（コンテキスト、中間成果物や最終 成果物、ユーザーからの指示など）を交換 4. ユーザー体験の調整 エージェント間でやり取りした結果を、最終的にユーザーにどう表示す るのが最適かを相談し、決定 引用[3]
15. A2A の仕組み エージェントカードの例 エージェントカードの例 エージェントの情報、認証方法、対応形式、出来 ることなどがわかる 👉エージェントの自己紹介カード
16. A2A とMCP MCP：AIモデルが外部のツールを効率的に利用し、より多 くの機能を活用するためのするため 接続規格（プロトコル） A2A：AIエージェント同士が、直接コミュニケーションを取 り、共同で作業を進めたりするための 共通言語（プロトコ ル） 👉マルチエージェントアプリケーションには A2AとMCPの 両方が必要 ツールにはMCP、エージェントにはA2Aを推奨（by Google） 引用[4]
17. まとめ A2Aにより、AIエージェントがそれぞれのシステム内で孤立している「サイロ化」という課題を解決し、相 互運用性を確保することで、生産性が向上すると同時に、長期的なコストも削減できるように オープンソースであり、誰でも利用や開発への貢献が可能である。すでに 50社以上の多様な企業が パートナーとして開発に参加・支持していることから、マルチエージェントの標準規格となる可能性がある
18. 参考文献・引用 引用[1],引用[2],引用[3],引用[4]: https://google.github.io/A2A/#/documentation https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability https://github.com/google/A2A https://cloud-ace.jp/column/detail488/