使い方・開発 上級
Agent2Agent(A2A)
A2A
異なる開発元や仕組みで作られたAIエージェント同士が、互いを見つけて、依頼やデータをやり取りするための共通の取り決めです。エージェント同士をつなぐ規格として位置づけられます。
別の呼び方A2Aプロトコル、Agent2Agent Protocol、Agent-to-Agent
例他社が提供する見積もりエージェントを、A2A に対応させて自社のエージェントから呼び出せるようにした。
詳しく
Agent2Agent(A2A)は、異なるベンダーや技術で作られたAIエージェントが、お互いに連携するための通信規格です。Google が2025年に公開し、のちに Linux Foundation のもとで運営される形になりました。
なぜ必要か
企業でエージェントが増えると、経理用、営業用、人事用というように、別々のチームや別々の会社が作ったエージェントが並びます。これらが連携しようとすると、組み合わせごとに専用の接続を作ることになってしまいます。共通の取り決めがあれば、内部の実装を知らなくても、相手に仕事を頼めるようになります。国をまたぐ電話網で、会社が違っても通話できるのに近い発想です。
MCP との違い
混同されやすいのが MCP です。違いは、つなぐ相手にあります。
- MCP:AI(エージェント)と、ツールやデータをつなぐ。相手は、決まった入力に決まった結果を返す部品のようなもの。
- A2A:エージェントとエージェントをつなぐ。相手も自分で考えて判断する存在で、やり取りは複数回の往復や、長時間の作業になることがある。
2つは競合するというより、補い合う関係とされます。エージェントは MCP で道具を使い、A2A で他のエージェントと協力する、という分担です。
しくみの概要
仕様の細部は更新されるため、概念だけ述べます。
- 各エージェントは、自分の能力や接続方法を記した「紹介カード」のような情報を公開し、相手がそれを見て、何を頼めるか知る。
- 依頼は「タスク」として扱われ、状態(進行中、完了、追加入力待ちなど)を追える。
- 相手の内部の記憶、ツール、推論過程は公開しないまま、結果だけをやり取りできる。
具体例
旅行の手配を頼まれた自社のエージェントが、航空会社側のエージェントに座席の相談をし、ホテル側のエージェントに空室を問い合わせ、結果を合わせて提案する、といった使い方が想定されています。
使うときの注意
- 認証と権限:他社のエージェントに何を渡し、何を許すかを決める必要があります。個人情報や機密を含む情報を渡す範囲に注意してください。
- 信頼できない相手:相手の出力に悪意のある指示が含まれる可能性があり、プロンプトインジェクションの対策が必要です。
- 普及状況は変わる:どの規格がどこまで使われるかは、2026年時点でも発展の途上です。導入の前に最新の対応状況を確認してください。
あわせて知りたい言葉
- MCP(モデル・コンテキスト・プロトコル)AI アプリと外部のツールやデータをつなぐための共通の取り決め(プロトコル)です。一度 MCP サーバーとして作れば、MCP に対応したさまざまな AI アプリから同じ方法で使えます。
- AIエージェント目標を与えられると、自分で手順を考え、ツールを使い、結果を見て次の行動を決める、という流れを繰り返して作業を進める AI のしくみです。1回の質問に1回答えるチャットとは違い、複数の手順をまたいで作業します。
- マルチエージェント複数のAIエージェントに役割を分担させ、協力して1つの課題に取り組ませる設計です。調査担当と執筆担当のように分けることで、大きな作業を並行して進められる一方、費用や連携の手間も増えます。
- ツール呼び出しLLM が、あらかじめ定義された外部の関数や API を「この引数で呼んでほしい」と指定できる機能です。検索・計算・データベース参照など、モデル単体ではできない処理につなげられます。