はじめに
AIエージェントが企業のあちこちで使われるようになると、次に問題になるのが「エージェント同士をどう連携させるか」です。ベンダーやフレームワークが違うエージェント同士は、そのままでは会話できません。この課題に対応するために生まれたオープンプロトコルが「Agent2Agent(A2A)」です。本記事では、公式情報をもとにA2Aの仕組みを整理します。
A2A とは
Google Developers Blogによると、A2Aは2025年4月9日に公開された、AIエージェント同士が企業のプラットフォームやアプリケーションを横断して通信し、情報を安全に交換し、行動を協調させるためのオープンプロトコルです。基盤となるフレームワークやベンダーが異なっていても、エージェントが協調動作できるようにすることを目的としています(Agent2Agent プロトコル(A2A)の発表 | Google Developers Blog)。
発表時点でAtlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG、Workdayなど50社以上のテクノロジーパートナーに加え、Accenture、BCG、Capgemini、Deloitte、KPMG、McKinsey、PwCといった主要サービスプロバイダーからの支持・貢献を受けてスタートしました。
その後A2Aは、Googleから独立した中立的なガバナンスのもとで発展させるため、Linux Foundation傘下の独立プロジェクト「Agent2Agent Protocol Project」として寄贈されたと報じられています(A2A(Agent2Agent)とは?仕組み・MCPとの違い・活用事例をわかりやすく解説 | JAPAN AI ラボ)。
設計の5つの原則
Google Developers Blogでは、A2Aの設計にあたって従った5つの重要な原則が紹介されています。
| 原則 | 内容 |
|---|---|
| エージェントの能力を包含する | メモリ・ツール・コンテキストを共有していなくても、非構造的な自然な形式でエージェントが協調動作できるようにする。エージェントを単なる「ツール」に限定しない |
| 既存の標準に基づいて作成する | HTTP、SSE、JSON-RPCといった既存の一般的な標準に基づいており、企業が日々使っている既存のITスタックに組み込みやすい |
| デフォルトで安全 | OpenAPIの認証スキームと同等の、エンタープライズ級の認証・認可を起動時からサポート |
| 長時間実行タスクのサポート | 短いタスクから、人間なら数時間・数日かかるような深い調査まで対応でき、途中でリアルタイムのフィードバックや通知、状態更新を提示できる |
| モダリティ非依存 | テキストだけでなく、オーディオや動画のストリーミングなど、さまざまな形式に対応する |
仕組み: クライアントエージェントとリモートエージェントの通信
A2Aは、タスクを決定・伝達する「クライアント」エージェントと、そのタスクに対応し情報提供やアクション実行を行う「リモート」エージェントの通信を軸に構成されています。このやり取りには、以下の重要な機能が含まれます。
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| 機能の検出 | エージェントはJSON形式の「エージェント カード」で自分の機能を広告し、クライアントエージェントがタスクに最適なエージェントを見つけられるようにする |
| タスク管理 | プロトコルで定義された「タスク」オブジェクトが、必要な作業をクライアントとリモートの間でやり取りする。タスクにはライフサイクルがあり、すぐに完了するものも、長時間実行されて進捗を相互に同期し続けるものもある。タスクの出力は「アーティファクト」と呼ばれる |
| コラボレーション | エージェント同士がメッセージを送り合うことで、コンテキスト・応答・アーティファクト・ユーザーの指示を伝え合う |
| ユーザーエクスペリエンスのネゴシエーション | メッセージは「パーツ」と呼ばれる生成コンテンツの断片で構成され、それぞれが特定のコンテンツタイプを持つ。これによりクライアント・リモート双方が必要な形式(iframe、動画、Webフォームなど)を調整できる |
MCPとの関係: 補完関係にある別のプロトコル
A2Aとよく比較されるのが、AnthropicのModel Context Protocol(MCP)です。Google Cloudの公式Codelabによると、A2AはMCPを補完する位置づけにあり、公式ドキュメントでは「ツールにはMCPを、エージェントにはA2Aを」使うことが推奨されています(Agent2Agent(A2A)プロトコルのスタートガイド | Google Codelabs)。
MCPがLLMをデータやツールに接続する複雑さを軽減することに重点を置いているのに対し、A2Aはエージェント同士が自然なモダリティで連携できるようにすることに重点を置いています。エージェントを単なる「ツール」としてではなく、対等な「エージェント」として通信させ、双方向のやり取りを可能にする、という役割分担です。
実例: 採用候補者の抽出
公式ブログでは、A2Aによる協調作業の例として、ソフトウェアエンジニアの採用プロセスが紹介されています。採用マネージャーが統合インターフェース上のエージェントに「求人リスト・勤務地・スキルセットに一致する候補者を見つけて」と依頼すると、そのエージェントは他の専門エージェントとやり取りして候補者を抽出します。提案を受けた採用マネージャーは、続けて面接のスケジュール調整をエージェントに指示でき、面接完了後には別のエージェントが身元確認を進める、という一連の流れが、複数のエージェントの協調作業として実現される例として紹介されています。
まとめ
- A2Aは2025年4月9日にGoogleが公開した、ベンダー・フレームワークを問わずAIエージェント同士が通信・協調動作できるようにするオープンプロトコル
- 「エージェントの能力を包含する」「既存の標準に基づく」「デフォルトで安全」「長時間実行タスクに対応」「モダリティ非依存」という5つの設計原則がある
- 「エージェントカード」による機能検出、「タスク」オブジェクトによる管理、メッセージによるコラボレーション、「パーツ」によるUX調整という仕組みで、クライアント・リモート間のエージェント通信を実現する
- MCPを補完する関係にあり、「ツールにはMCP、エージェントにはA2A」という役割分担が推奨されている
- 現在はLinux Foundation傘下の独立プロジェクトとして、中立的なガバナンスのもとで発展している
ベンダーの異なるAIエージェント同士を連携させる仕組みを知りたい方の参考になれば幸いです。
参考リンク
- Agent2Agent プロトコル(A2A)の発表 | Google Developers Blog
- A2A(Agent2Agent)とは?仕組み・MCPとの違い・活用事例をわかりやすく解説 | JAPAN AI ラボ
- Agent2Agent(A2A)プロトコルのスタートガイド | Google Codelabs
本記事は2026年9月時点の公式情報をもとにまとめています。A2Aは活発に開発が続くプロトコルのため、仕様やガバナンス体制は変更される可能性があります。実際の導入を検討される際は最新の公式情報をご確認ください。