Giao thức A2A của Google: Kết nối AI hiệu quả hơn

Liệu các công cụ AI của bạn có thực sự làm việc cùng nhau hay vẫn đang bị kẹt trong các silo? Với giao thức Agent-to-Agent (A2A) mới của Google, những ngày tháng các tác nhân AI hoạt động độc lập sẽ sớm kết thúc. Tiêu chuẩn mới này cho phép các tác nhân chuyên biệt giao tiếp, phân công và hợp tác với nhau, mở ra một kỷ nguyên mới cho các hệ thống AI mô-đun và có thể mở rộng. Hãy cùng tìm hiểu cách A2A có thể biến đổi quy trình làm việc của bạn và lý do tại sao việc làm cho nó có thể quan sát được lại quan trọng không kém việc làm cho nó khả thi.

Tại sao A2A là bước đột phá cho AI hợp tác

Để hiểu rõ tại sao A2A lại là một bước tiến lớn, chúng ta cần nhìn vào sự phát triển của các tác nhân AI. Cho đến nay, hầu hết các tác nhân đều dựa vào Mô hình Giao thức Ngữ cảnh (MCP), một cơ chế cho phép chúng làm phong phú thêm phản hồi bằng cách gọi đến các công cụ, API hoặc chức năng bên ngoài theo thời gian thực.

MCP đã là một bước ngoặt lớn, kết nối các tác nhân với mọi thứ từ cơ sở tri thức và bảng điều khiển phân tích đến các dịch vụ bên ngoài như GitHub và Jira, cung cấp cho chúng nhiều ngữ cảnh hơn những gì được lưu trữ trong dữ liệu huấn luyện của mình.

Tuy nhiên, MCP vẫn là một kiến trúc tác nhân đơn: tác nhân tự tăng cường bằng cách gọi các công cụ.

Giao thức A2A của Google tiến xa hơn nữa. Nó giới thiệu một tiêu chuẩn về cách nhiều tác nhân AI có thể phát hiện, hiểu và hợp tác với nhau, phân công các phần của truy vấn cho tác nhân có khả năng giải quyết nó nhất.

Trong một thế giới mà các tác nhân đang được đào tạo cho các lĩnh vực chuyên biệt (ví dụ: tài chính, chăm sóc sức khỏe, hỗ trợ khách hàng hoặc DevOps), mô hình hợp tác nhiều tác nhân này có thể định nghĩa lại cách chúng ta xây dựng các ứng dụng thông minh - mô-đun, có thể mở rộng và chuyên biệt cao.

Ngành công nghiệp đã chuyển sang mô hình đa - AI là tiếp theo

Để hiểu rõ tại sao A2A lại là một bước tiến quan trọng, hãy nhìn vào xu hướng tổng thể trong cơ sở hạ tầng hiện đại:

Trên khắp DNS, CDN, điện toán đám mây, và ngay cả AI, chúng ta đã thấy sự chuyển mình từ việc phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất sang việc phối hợp hệ sinh thái đa nhà cung cấp tối ưu hóa cho hiệu suất, chi phí, độ tin cậy và sự phù hợp với trường hợp sử dụng.

• DNS: Nơi mà một nhà cung cấp DNS duy nhất từng là tiêu chuẩn, nhiều doanh nghiệp hiện nay áp dụng chiến lược multi-DNS để có tốc độ phân giải nhanh hơn, độ bao phủ địa lý tốt hơn, và tích hợp failover.

• CDN: Sự chuyển đổi từ một CDN sang kiến trúc multi-CDN cho phép các công ty định tuyến lưu lượng dựa trên độ trễ, khu vực hoặc chi phí - đồng thời cải thiện độ dự phòng và hiệu suất tại rìa.

• Điện toán đám mây: Với AWS, Azure, GCP và những dịch vụ khác cung cấp các dịch vụ khác biệt, multi-cloud hiện là một lựa chọn chiến lược. Các nhóm chọn những dịch vụ tốt nhất từ các nhà cung cấp khác nhau và giảm thiểu sự phụ thuộc vào bất kỳ nhà cung cấp nào.

Chiến lược "đa" này không chỉ là về quản lý rủi ro - mà còn là về chuyên môn hóa và tối ưu hóa.

Giờ đây, trong lĩnh vực AI, chúng ta đang chứng kiến cùng một mô hình. Trong khi những người áp dụng sớm chọn một mô hình nền tảng duy nhất (ví dụ: GPT-4, Gemini, Claude), thế hệ tiếp theo của các hệ thống thông minh sẽ có khả năng là hệ thống nhiều tác nhân. Một tác nhân có thể được tối ưu hóa cho việc giải thích dữ liệu, một tác nhân khác cho việc ra quyết định, và một tác nhân khác cho việc tuân thủ theo miền cụ thể.

Bên trong A2A: Cách các tác nhân phát hiện và phân công trong thời gian thực

Giao thức A2A của Google cho phép một khung mà trong đó các tác nhân có thể hợp tác một cách linh hoạt. Hãy tưởng tượng tình huống sau:

Một người dùng hỏi: "Thời tiết ở New York như thế nào?"

Tác nhân 1 nhận được truy vấn nhưng không có quyền truy cập vào dữ liệu thời tiết thời gian thực. Tuy nhiên, nó biết (thông qua giao thức A2A) rằng Tác nhân 2 chuyên về cập nhật thời tiết trực tiếp. Nó truy vấn Tác nhân 2, nhận được dữ liệu chính xác và phục vụ lại cho người dùng - một cách liền mạch.

Tương tác này được hỗ trợ bởi một số khái niệm chính:

• Tác nhân chủ (tác nhân khách): Tác nhân khởi tạo nhận được truy vấn từ người dùng và phân công nếu cần.

• Tác nhân từ xa: Tác nhân có khả năng thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt khi được gọi bởi tác nhân khác.

• Thẻ tác nhân: Một mô tả metadata dựa trên JSON được xuất bản bởi các tác nhân để quảng bá khả năng và điểm cuối của chúng - giúp các tác nhân khác phát hiện và định tuyến các nhiệm vụ một cách thông minh.

A2A tạo điều kiện cho việc giao tiếp giữa một tác nhân "khách" và một tác nhân “từ xa”.

Tôi đã thử cài đặt một tương tác A2A cơ bản tại chỗ sử dụng thông số kỹ thuật mã nguồn mở từ Google. Nó thực sự rất mô-đun và có thể mở rộng - giống như các API đã cách mạng hóa giao tiếp giữa các dịch vụ, A2A có thể làm điều tương tự cho phối hợp giữa các tác nhân.

Dưới đây là một bức ảnh từ việc triển khai địa phương của tôi:

Tác nhân từ xa lắng nghe trên cổng 8001, sẵn sàng nhận nhiệm vụ. Nó quảng bá khả năng của mình thông qua một Thẻ Tác Nhân và thực hiện các yêu cầu đến theo cách tương ứng.

Tác nhân chủ trước tiên phát hiện tác nhân từ xa, lấy khả năng của nó, và gửi một lời nhắc truy vấn đến điểm cuối thích hợp được định nghĩa trong Thẻ Tác Nhân. Sau đó, nó nhận và trả lại phản hồi cuối cùng.

Đạt được khả năng quan sát toàn diện trong các hệ thống nhiều tác nhân

Các hệ thống AI nhiều tác nhân mang lại những khả năng mới mạnh mẽ nhưng cũng tạo ra những rủi ro mới. Trong các kiến trúc truyền thống, khả năng quan sát dừng lại ở rìa của ngăn xếp của bạn. Nhưng trong thế giới A2A, một yêu cầu người dùng đơn lẻ có thể đi qua một chuỗi các tác nhân - mỗi tác nhân chạy trên các hệ thống khác nhau, thuộc sở hữu của các nhóm khác nhau, và phụ thuộc vào các API khác nhau.

Mỗi tương tác tác nhân về cơ bản là một cuộc gọi dịch vụ. Điều này có nghĩa là:

• Tăng độ trễ

• Nhiều điểm thất bại hơn

• Độ phức tạp cao hơn khi có sự cố xảy ra

Lấy một chatbot cho ứng dụng đặt vé làm ví dụ. Nó có thể phụ thuộc vào các dịch vụ vi mô nội bộ cho tính khả dụng và thanh toán, nhưng gọi ra cho một tác nhân thời tiết hoặc tác nhân trạng thái chuyến bay bằng cách sử dụng A2A. Nếu một trong những tác nhân đó chậm hoặc không phản hồi, toàn bộ trải nghiệm sẽ bị giảm sút. Và thật khó để sửa chữa những gì bạn không thể thấy.

Đây là lý do tại sao khả năng quan sát lại quan trọng. Bằng cách lập bản đồ cho các phụ thuộc dịch vụ và tác nhân của bạn - nội bộ và bên ngoài - bạn có thể:

• Xác định chính xác nơi xảy ra chậm trễ hoặc lỗi

• Hiểu cách các tác nhân tương tác qua chuỗi

• Nhanh chóng xác định nguyên nhân gốc rễ khi có sự cố xảy ra

Các công cụ như Bản đồ Ngăn xếp Internet của Catchpoint giúp các nhóm hình dung những luồng này. Nó sử dụng Giám sát Hiệu suất Internet (IPM) để minh họa cách các yêu cầu chảy qua các thành phần nội bộ và ra ngoài các API tác nhân bên ngoài, làm rõ nơi các phụ thuộc tồn tại và nơi các vấn đề có thể phát sinh.

Bản đồ Ngăn xếp Internet của Catchpoint

Cũng giống như chúng ta đã tiến hóa từ single-CDN sang multi-CDN, hoặc từ các ứng dụng nguyên khối sang vi dịch vụ, chúng ta hiện đang bước vào kỷ nguyên của trí tuệ đa tác nhân. Và cũng như chúng ta đã học cách giám sát những hệ thống phân tán đó, chúng ta sẽ cần giám sát các hệ thống đa tác nhân với cùng một độ nghiêm ngặt.

Vì tương lai không chỉ là AI - mà là AI làm việc cùng nhau. Mô-đun. Phân tán. Hợp tác. Và IPM chính là điều làm cho khả năng quan sát đó trở nên khả thi.

Các thực tiễn tốt nhất cho A2A

• Luôn cập nhật các phiên bản mới nhất của giao thức A2A để tận dụng các tính năng mới.
• Đảm bảo rằng tất cả các tác nhân đều có khả năng giao tiếp với nhau thông qua các tiêu chuẩn đã được xác định.
• Sử dụng các thẻ tác nhân để quảng bá khả năng của từng tác nhân một cách hiệu quả.

Những cạm bẫy phổ biến

• Không xác định rõ khả năng của các tác nhân có thể dẫn đến việc truyền tải thông tin không chính xác.
• Quá phụ thuộc vào một tác nhân duy nhất có thể tạo ra các điểm thất bại trong hệ thống.
• Thiếu khả năng quan sát có thể dẫn đến khó khăn trong việc xác định nguyên nhân sự cố.

Mẹo hiệu suất

• Tối ưu hóa các cuộc gọi giữa các tác nhân để giảm độ trễ.
• Thực hiện giám sát thường xuyên để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn ngay từ đầu.
• Đảm bảo rằng các tác nhân từ xa có thể xử lý các yêu cầu lớn mà không bị quá tải.

Kết luận

Giao thức A2A của Google không chỉ đơn thuần là một bước tiến trong công nghệ AI mà còn mang lại một tầm nhìn mới về cách các tác nhân AI có thể hợp tác và giao tiếp với nhau. Việc làm cho các tác nhân này có thể quan sát được là một yếu tố quan trọng giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống AI trong tương lai. Nếu bạn muốn khám phá thêm về cách Bản đồ Ngăn xếp Internet có thể giúp bạn theo dõi các sự cố - hãy lên lịch một buổi demo ngay hôm nay!