概要
https://qiita.com/ksonoda/items/f56eee77b1ff8303ac17
詳細内容
## Agent2Agent：AIエージェントの最先端アーキテクチャ #LangGraph
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Googleが提唱するAgent2Agent (A2A) は、多様なAIエージェント間の通信を標準化することで、複雑なマルチエージェントシステムの開発・統合を劇的に簡素化し、その可能性を拡大します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Agent2Agent (A2A), マルチエージェントシステム, AIエージェント相互運用性, LangGraph, AutoGen]]
AIエージェントの活用が広がる中、Webアプリケーションエンジニアにとって、異なるベンダーやフレームワークで構築されたエージェントを連携させることは大きな課題でした。この記事は、この課題を解決するGoogleの新技術「Agent2Agent (A2A)」プロトコルとその実装について、詳細かつ実践的に解説しています。
A2Aの核心は、HTTPとJSON-RPCといった既存の標準技術を用いてエージェント間の通信を標準化する点にあります。これにより、Oracle NetSuiteとSAP S/4HANAのエージェントを連携させるような、これまで莫大な開発工数を要した異種間連携が、劇的に簡素化されます。記事ではまず、AIエージェントの基本概念、LLMと外部サービスを接続するModel Context Protocol (MCP)、そして役割分担や連携方法が重要なマルチエージェントシステムについて丁寧に説明しています。
そして、A2Aがどのように機能するかを深掘りし、AgentExecutorがLangGraphやAutoGen、OpenAI Agents SDKといった異なるフレームワークで開発されたエージェントをA2Aの標準イベント形式にラップし、AgentSkillやAgentCardを通じてエージェントの機能や情報を公開する仕組みを具体的に示しています。Python、LangGraph、AutoGen、OpenAI Agents SDKで作成した4つのエージェントをA2Aでサーバー化し、クライアントから統一されたコードで連携させるマルチステップワークフローのサンプルコードは、その実用性と開発効率向上への影響を明確に示唆しています。
この標準化は、開発者がフレームワークの違いを意識することなく、複数のAIエージェントを統合・拡張できる環境を提供し、複雑なマルチエージェントシステムのプロトタイピングから本番運用までを加速させます。また、業務アプリケーションにおいては、LLMの推論に頼りきりではなく、明確な処理フローを持つマルチステップワークフローを採用することが堅実であるという、現場に即した実践的なアドバイスも提供されており、信頼性の高いAIシステム構築を目指すエンジニアにとって非常に価値のある知見となります。