はい、再度ご指摘ありがとうございます。A2Aは「Agent 2 Agentプロトコル」のことでした。より正確な情報に基づき、ブログ記事のドラフトを修正します。
生成AI初心者でも大丈夫！Agent 2 Agent（A2A）プロトコルとMCPの基本を分かりやすく解説
「最近よく聞く生成AIって何だろう？」「Agent 2 Agent（A2A）プロトコルとかMCPって言葉も出てくるけど、難しそう…」
もしあなたがそう思っているなら、この記事はまさにあなたのために書きました！
生成AIは、まるで人間のように文章を書いたり、絵を描いたりできるすごい技術です。でも、その世界にはちょっと専門的な言葉も出てきますよね。
今回は、そんな中でも特に「Agent 2 Agent（A2A）プロトコル」と「MCP」という言葉について、生成AIをこれから学びたい！と思っているあなたに向けて、分かりやすく解説していきます。難しい専門用語はできるだけ使わないので、安心して読み進めてくださいね。
まずは知っておこう！生成AIってどんなもの？
Agent 2 Agent（A2A）プロトコルとMCPの話に入る前に、まずは「生成AI」がどんなものなのか簡単に見ていきましょう。
生成AIは、大量のデータ（文章、画像、音楽など）を学習することで、新しいコンテンツを生み出すことができるAIのことです。
例えば…
- 文章生成AI：質問に答えたり、小説のような物語を書いたりできます。
- 画像生成AI：言葉で指示するだけで、想像もしていなかったような美しい絵や写真を作り出します。
- 音楽生成AI：様々なジャンルの新しい音楽を作曲できます。
なんだかワクワクしませんか？
本題！Agent 2 Agent（A2A）プロトコルって何？
さて、いよいよ本題の「Agent 2 Agent（A2A）プロトコル」について解説します。
A2Aは 「Agent 2 Agent」 の略で、複数のAIエージェントが互いに情報を交換したり、連携してタスクを実行したりするための通信規約（ルールのようなもの） のことです。
ここでいう「AIエージェント」とは、特定のタスクを実行するために設計された自律的なAIプログラム のことです。まるで、私たち人間のアシスタントのように、与えられた目標に向かって自分で考え、行動することができます。
A2Aプロトコルは、これらのAIエージェントがスムーズに連携し、複雑な問題を解決したり、高度なタスクを実行したりするために重要な役割を果たします。
具体的な例を見てみましょう。
例えば、
- 旅行計画エージェント が、あなたの希望に基づいて複数の 予約エージェント に空き状況や料金を問い合わせる際に、共通のA2Aプロトコルを使うことで、効率的に情報を集約できます。
- 製造ラインの管理エージェント が、異なる 品質管理エージェント や 部品調達エージェント とA2Aプロトコルを通じて連携し、生産状況の最適化を図ります。
- 複数のAIエージェント が、共通のA2Aプロトコルを用いて協力し、複雑なデータ分析を行ったり、新しい研究を発見したりします。
このように、A2Aプロトコルは、異なるAIエージェント間での円滑なコミュニケーションを可能にし、より高度なAIシステムの構築に貢献します。
「複数の賢いアシスタントが、共通の言語でスムーズに会話しながら協力して作業するイメージ」と覚えておくと良いでしょう。
A2A は、エージェントの相互運用性における新たな時代を切り開き、より強力で多用途なエージェントシステムの構築を推進します。このプロトコルにより、エージェントが複雑な問題をシームレスに協力して解決し、私たちの生活を向上させる未来が実現するでしょう。
詳細は上記Google Cloudブログに記載されています。
A2A は、「クライアント」エージェントと「リモート」エージェント間の通信を促進します。クライアント エージェントはタスクの作成と伝達を担当し、リモートエージェントはそのタスクを実行して正確な情報を提供したり、適切な行動を取ります。主な機能は以下のとおりです。
機能のディスカバリ: エージェントは JSON 形式の「Agent Card」を使用して自身の機能を公開することで、クライアント エージェントがタスクを実行できる最適なエージェントを特定し、A2A を活用してリモート エージェントと通信することができます。
タスク管理: クライアントとリモートエージェント間のやり取りは、エージェントはエンドユーザーの要求を満たし、タスクを完了させることに重点を置いています。この「タスク」オブジェクトはプロトコルによって定義されており、ライフサイクルがあります。タスクはすぐに完了する場合もありますが、長時間実行されるタスクの場合には、各エージェントが互いにコミュニケーションをとりながらタスクの進捗状況を共有します。タスクの成果物は「アーティファクト」と呼ばれます。
コラボレーション: エージェント同士はメッセージを送信し合い、コンテキスト、返信、アーティファクト、またはユーザー指示を伝えることができます。
ユーザー体験の調整: 各メッセージには「パーツ」と呼ばれる要素が含まれています。これは生成された画像などの完成したコンテンツの一部です。各パーツには特定のコンテンツタイプが指定されており、クライアント エージェントとリモート エージェントが適切な形式について調整したり、iframe、動画、ウェブフォームなどの UI 機能について明示的に交渉することができます。
もう一つのキーワード！MCP（Model Context Protocol）って何？
次に、「MCP」について解説します。
MCPは 「Model Contect Protocol」 の略で、生成AIモデルに文脈情報を渡しやすくする技術のことです。
MCPがあることで、
- AIモデルの開発者は 新しいモデルを開発しやすくなります。
- AIモデルの利用者は 用途に合った最適なモデルを見つけやすくなります。
- 企業などの組織は 複数のAIモデルを統合的に管理し、ビジネスに活用しやすくなります。
つまり、MCPはバラバラだったAIエージェント用のツールをつなぎ、生成AIの技術をより多くの人が、より簡単に使えるようにするための重要な仕組みと言えるでしょう。
MCPについては以下の資料でざっくりとしたイメージが掴めます。要は、エージェントが外部ソースにアクセスし、タスクを実行するための連携や情報受け渡しをスムーズにする用途といえます。
資料で紹介されているMCP のクイックスタートに関するリンク先は、以下
For Server Developers - Model Context Protocol
ここで紹介されている流れでMCPについて実装してみるとイメージが湧きやすいです。
Agent 2 Agent（A2A）プロトコルとMCPの関係性
「Agent 2 Agent（A2A）プロトコル」と「MCP」、それぞれ何となく理解できたでしょうか？
実はこの二つは深く関係しています。
参照）GoogleのA2AとAnthropicのMCP #ModelContextProtocol - Qiita
MCPという基盤があることで、様々なAIモデルを活用したAIエージェントが開発・運用しやすくなります。そして、これらのAIエージェントが互いに連携する際に、A2Aプロトコルが共通の通信手段を提供することで、スムーズな情報交換やタスク連携が可能になる のです。
例えるなら、整理整頓されたキッチン（MCP）があるからこそ、複数の料理人（AIエージェント）が、共通のレシピと言語（A2Aプロトコル）を使って、より複雑で美味しい料理（高度なタスク）を作ることができる、というイメージです。
まとめ：生成AIの世界への第一歩！
今回の記事では、生成AIの入り口として、「Agent 2 Agent（A2A）プロトコル」と「MCP（Model-Centric Platform）」という二つのキーワードについて解説しました。
最初は難しく感じるかもしれませんが、生成AIの世界はどんどん進化しており、私たちの生活をより便利で豊かなものにしてくれる可能性を秘めています。
まずはこれらの基本的な言葉の意味を知っておくことで、今後の情報も理解しやすくなるはずです。
ぜひ、これを機に生成AIの世界への一歩を踏み出してみてください。きっと新しい発見があるはずですよ！
