A2Aは、異なる環境で動くAIエージェント同士が能力を見つけ、仕事を依頼し、進捗や成果物を交換するためのオープンなプロトコルです。 MCPが主に道具やデータへの接続を扱うのに対し、A2Aは独立したエージェント間の協働を扱います。導入時は通信形式だけでなく、依頼元と実行側の責任を決めることが重要な前提。
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| 項目 | A2Aで扱うこと | 設計時の判断 |
|---|---|---|
| 発見 | 能力と接続先の公開 | どの相手を信頼するか |
| 依頼 | タスクとメッセージの送信 | 何を委任できるか |
| 進捗 | 状態の共有 | いつ待機や取消を行うか |
| 成果物 | artifactの受け渡し | 検証後にどう使うか |
A2Aはエージェント間の依頼を共通化する
GoogleのA2A発表資料では、A2Aを基盤や提供元が異なるエージェント同士の協働を可能にするオープンプロトコルと説明しています。
依頼を送るクライアントエージェントと、仕事を受けるリモートエージェントを分ける構造です。相手の内部プロンプトや道具を共有せず、公開された能力と通信契約を通じて協力する仕組み。
一般的なAPIが決まった機能を呼ぶのに対し、A2Aのタスクは途中経過や追加確認を含み得ます。数秒で終わる照会だけでなく、時間がかかる調査にも向く設計です。
Agent Cardで能力を知り、Taskで仕事を追跡する
A2A対応エージェントは、名前、接続先、技能、入出力形式などをAgent Cardで示す仕様。依頼側はカードを読み、目的に合う相手かを判断します。
GoogleのAIエージェントプロトコルガイドは、Agent Cardによる発見と、メッセージ送信による依頼の流れを具体例で示しています。
処理の流れ。
- 公開されたAgent Cardを取得する
- 技能、認証、入出力形式を確認する
- タスクまたはメッセージを送る
- 状態更新や追加質問へ応答する
- 成果物を受け取り、内容を検証する
カードは自己申告でもあるため、能力の記述だけで信頼を確定しません。
MCPとは接続する相手と会話の単位が違う
MCP公式資料では、MCPサーバーがツール、リソース、プロンプトを提供します。一方、A2Aの相手は独自の目標、状態、道具を持つエージェントです。
| 比較軸 | MCP | A2A |
|---|---|---|
| 主な相手 | ツールやデータを提供するサーバー | 仕事を担うリモートエージェント |
| やり取り | 機能呼び出し、情報取得 | 依頼、会話、進捗、成果物 |
| 内部実装 | ホストが使い方を決める | 相手が内部の進め方を決める |
| 主なリスク | 過剰権限、危険な戻り値 | 誤委任、責任の曖昧さ |
二つは排他的ではありません。A2Aで仕事を受けたリモートエージェントが、内部でMCPツールを使う構成も可能です。
依頼元と実行側の責任境界を先に決める
相手が自律的に動けても、最終責任まで自動的に移るわけではありません。 Google Cloudのマルチエージェント設計資料は、中央制御型と分散型の構成、エージェント間の調整を整理しています。
委任契約に含める項目。
- 依頼の目的と完了条件
- 使用できるデータと禁止事項
- 費用、時間、再試行の上限
- 途中で人へ確認する条件
- 成果物の形式と検証方法
- 取消時に残す状態と記録
Anthropicの信頼できるエージェント研究が指摘するように、外部へ作用するエージェントには強い権限や機密情報への接続リスクがあります。相手の結果は検証前の入力として扱い、送信や更新を連鎖させない設計が必要です。
MCPとAIエージェントの関係も読むと、道具への接続とエージェントへの委任を分けて理解できます。
A2AとAIエージェント連携でよくある質問
A2Aを使えば異なる会社のエージェントも必ず連携できますか？
双方が互換性のある仕様を実装し、認証、通信、入出力形式が合うことが前提です。カードを発見できても、必要な技能や権限があるとは限りません。接続試験と失敗時の扱いまで確認します。
A2AとAPI連携はどちらを選べばよいですか？
在庫取得のように入力と出力が固定された処理なら、通常のAPIが単純です。相手側が複数工程を判断し、進捗や追加質問を返す仕事ならA2Aが候補になります。自律性が不要な処理まで置き換える必要はありません。
リモートエージェントの結果をそのまま実行してよいですか？
そのまま確定操作へ使うのは避けます。送信元、タスク識別子、成果物の形式、業務ルールとの一致を検証し、金銭、削除、外部送信などは依頼元で再承認する構成が安全です。
A2Aは委任の責任を明示して使う
A2Aはエージェント同士が発見、依頼、進捗共有、成果物交換を行う共通言語です。価値を引き出すには、通信の成功だけでなく委任後の責任と検証を設計します。
- Agent Cardで相手の能力と接続条件を知る
- Taskやメッセージで仕事と状態を共有する
- MCPは道具、A2Aはエージェントとの接続として分ける
- 成果物を検証し、重要操作は依頼元で承認する
複数の担当をどの順番で動かすか決める段階では、AIエージェントのオーケストレーションが構成選びの次の手掛かりになります。
