Eine Entwicklung, die im dynamischen Feld der Generativen KI (GenAI) verstärkt Beachtung findet, ist die zunehmende Einführung von offenen Standards und Protokollen. Nachdem das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic bereits für erhebliches Aufsehen gesorgt hat, gibt es nun ein weiteres Protokoll, das heftig diskutiert wird: das Agent-to-Agent (A2A) Protokoll von Google. Doch was verbirgt sich dahinter und welches Potenzial birgt A2A für die Zukunft von GenAI-Lösungen?
Der Aufbau von Systemen, die aus mehreren spezialisierten KI-Agenten bestehen („Multi-Agent-Systeme“) ist inzwischen bereits Realität. Es ist davon auszugehen, dass dieser Ansatz weiter an Relevanz gewinnen wird. Mit zunehmender Anzahl an KI-Agenten nimmt die Orchestrierung dieser Agenten untereinander eine zentrale Rolle beim Aufbau von GenAI-Lösungen ein. Das A2A-Protokoll soll einen offenen Standard für die Kommunikation und Kollaboration zwischen autonomen KI-Agenten zu etablieren. Dies fördert die Interoperabilität von bestehenden Agenten-Systemen, sodass beispielsweise ein OpenAI Agent mit einem Agenten von Google oder LangChain interagieren kann. Dies hilft Unternehmen leistungsfähigere Lösungen zu entwickeln und Lock-In Effekte zu vermeiden.
Aus technischer Sicht definiert A2A ein Request-Response-Schema, das es einem Client-Agenten ermöglicht, strukturierte Aufgaben an einen Remote-Agenten zu übermitteln und standardisierte Ergebnisse entgegenzunehmen. Einige der zentralen Bestandteile von A2A umfassen:
- Sogenannte „Agent Cards“, über die das Kompetenzprofil eines Agenten in einem standardisierten JSON-Format mit anderen Agenten geteilt wird. So kann immer der richtige Agent für eine bestimmte Aufgabe definiert werden.
- Ein ausgeprägtes „Task Management“, welches die Kommunikation zwischen „Client“- und „Remote“-Agentenprägt. Jede „Task“ hat einen Lebenszyklus, sodass die Agenten für längerfristige Aufgaben Informationen zum Status austauschen können. Das Ergebnis jeder Aufgabe ist ein „Artefakt“.
- Ein umfassendes Kollaborationssystem, mithilfe dessen die Agenten Kontexte, Antworten, Statusinformationen zu Aufgaben, Artefakte oder Nutzereingaben austauschen können.
- Eingebaute Multimodalität, sodass nicht nur Text, sondern auch Formate wie Video, Audio und Bilder unterstützt werden können.
Um einen KI-Agenten A2A-kompatibel ("A2A-ready") zu machen, muss dieser bestimmte technische Voraussetzungen erfüllen. Dazu gehört primär die Implementierung von Endpunkten, die die A2A-Spezifikationen einhalten. Entscheidend für die Nutzbarkeit ist zudem die Bereitstellung von Metadaten zur Beschreibung der Fähigkeiten des Agenten (für Agenten-Discovery und korrekte Aufgabenübergabe durch andere Agenten) sowie die Implementierung robuster Sicherheitsmechanismen (Authentifizierung der Agenten, Autorisierung für Aktionen) und eine protokollkonforme Fehlerbehandlung. Weitere Details zur Implementierung sind auf GitHub verfügbar.
Unternehmen stehen somit vor der Frage, ob und wie sich A2A als einflussreicher Standard etablieren wird. Damit dies geschieht, muss eine kritische Masse an Entwickler:innen und Organisationen das Protokoll annehmen und Agenten entwickeln, die es unterstützen. Das Protokoll wurde mit mehr als 50 Partnern, wie Technologieunternehmen und Dienstleistern entwickelt und befindet sich bereits im Einsatz, die tatsächliche Durchdringung muss jedoch noch beobachtet werden.
Weitere Limitierungen betreffen Aspekte wie Vertrauen und Sicherheit zwischen autonomen Agenten, insbesondere wenn sie auf sensible Daten zugreifen oder kritische Aktionen ausführen. Auch das Debugging und die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen in komplexen Multi-Agenten-Systemen sind nicht-triviale Aufgaben, die gelöst werden müssen. Insbesondere in Kombination mit MCP, welches die Anbindung von externen Daten erleichtern soll, bietet A2A in komplexen Multi-Agenten-Systemen erhebliche Potentiale.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass A2A, ähnlich wie andere junge Protokolle im GenAI-Bereich, noch in einer frühen Phase steckt. Es ist ratsam, diese Entwicklung genau zu beobachten und zu evaluieren, wie A2A-Prinzipien zukünftige GenAI-Architekturen im eigenen Unternehmen bereichern könnten, um für die nächste Generation KI-gestützter Systeme gerüstet zu sein.
