12 điểm bởi GN⁺ 2025-04-11 | 8 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Google đã công bố mã nguồn mở cho giao thức agent-to-agent mới A2A (Agent to Agent)
  • Dù tương tự MCP của Anthropic, nhưng có những điểm khác biệt về mục đích và cấu trúc. Google nhấn mạnh rằng A2A được thiết kế để bổ trợ cho MCP
  • Hai giao thức này có thể sẽ phát triển theo hướng chuẩn hóa thông qua bổ trợ lẫn nhau hoặc tích hợp, thay vì cạnh tranh

Thử dùng A2A

  • Cách sử dụng A2A gần như giống hệt MCP
  • Có thể chạy nhiều máy chủ A2A (agent) rồi kết nối và sử dụng từ client A2A
  • Client và server có thể được vận hành độc lập với nhau

Cấu hình agent mẫu

  • Chạy cục bộ ba agent mẫu do Google cung cấp
    • Google ADK: agent xử lý hoàn tiền chi phí cho nhân viên
    • CrewAI: agent tạo hình ảnh
    • LangGraph: agent cung cấp thông tin tỷ giá
  • Agent công bố chức năng và giao diện ra bên ngoài thông qua Agent Card ở định dạng JSON

Ví dụ - tóm tắt cấu hình Agent Card của Google ADK:

  • Tên: Reimbursement Agent
  • Mô tả: xử lý quy trình hoàn tiền chi phí cho nhân viên
  • URL: http://localhost:10002/
  • Chức năng hỗ trợ: có thể streaming, không hỗ trợ push notification
  • Định dạng input/output mặc định: text / text-plain
  • Skill: process_reimbursement (công cụ hoàn tiền chi phí), kèm các câu ví dụ

Chạy ứng dụng demo client A2A

  • Có thể chạy web client do Google cung cấp để thử nghiệm A2A trên trình duyệt
  • Thiết kế dựa trên Google Material UI, tương tự Gemini AI Studio
  • Ví dụ URL mặc định dùng khi đăng ký agent:
    • Google ADK: localhost:10002
    • CrewAI: localhost:10001
    • LangGraph: localhost:10000
  • Agent Card nằm tại đường dẫn .well-known/agent.json của mỗi agent

Các yếu tố có thể kiểm tra trên client

  • Danh sách agent đã đăng ký
  • Lịch sử chat với agent
  • Danh sách các sự kiện và tác vụ (task)
  • Màn hình cài đặt có cấu hình đơn giản

Kiểm thử tích hợp đa agent

  • Thử nghiệm khả năng phối hợp nhiều agent để hoàn thành một mục tiêu duy nhất
  • Ví dụ: “Ngày 4 tháng 4 năm 2025, yêu cầu hoàn tiền 5 euro tiền bia trong chuyến công tác tại Đức”
    • LangGraph tính tỷ giá
    • Google ADK xử lý yêu cầu hoàn tiền
    • Thông qua sự phối hợp tự nhiên giữa các agent, cuối cùng đã tạo thành công đơn yêu cầu hoàn tiền có kèm số tiền quy đổi sang đô la

Ấn tượng ban đầu về giao thức A2A

  • Cấu trúc client-server rõ ràng, thuận tiện cho triển khai và vận hành
  • Cấu hình agent có thể thực hiện chỉ bằng cách đăng ký URL đơn giản, đồng thời có thể thêm/xóa agent ngay cả khi đang chạy
  • Vì client gọi từng agent một cách riêng lẻ nên luồng cộng tác thực sự giữa các agent không hiện rõ với người dùng
  • Hiện tại cấu trúc này vẫn gần với cách gọi công cụ hơn

Tóm tắt so sánh A2A và MCP

  • A2A được thiết kế là giao thức cho giao tiếp trực tiếp và cộng tác giữa các agent
  • MCP tập trung vào quản lý ngữ cảnh lấy LLM làm trung tâm và tích hợp công cụ bên ngoài

Giải thích khác biệt theo từng chức năng:

  • Mục đích sử dụng:

    • A2A tập trung vào sự cộng tác giữa các agent độc lập
    • MCP tập trung vào việc một LLM mở rộng khả năng bằng cách tận dụng API hoặc công cụ bên ngoài
  • Khác biệt về cấu trúc:

    • A2A hoạt động theo cấu trúc client-server, trong đó các agent khác nhau tồn tại độc lập
    • MCP có cấu trúc ứng dụng-LLM-công cụ, với LLM là trung tâm
  • Phương thức giao tiếp:

    • A2A dựa trên các tiêu chuẩn web như HTTP, JSON-RPC, SSE
    • MCP dựa trên giao tiếp JSON-RPC 2.0 và hỗ trợ HTTP streaming
  • Cấu thành chức năng:

    • A2A cấu thành bằng task, message, artifact, v.v.
    • MCP được tổ chức xoay quanh resource, tool, memory, prompt, v.v.
  • Khác biệt về thế mạnh:

    • A2A mạnh về xử lý bất đồng bộ và cộng tác
    • MCP mạnh về hiệu quả ngữ cảnh, xử lý song song và caching
  • Tình hình cộng đồng:

    • A2A đang giành được sự ủng hộ ban đầu chủ yếu từ khách hàng Google Cloud
    • MCP đã được chấp nhận rộng rãi và có cộng đồng nhà phát triển sôi động

Kết luận

  • Xét cho cùng, A2A và MCP có mục tiêu tương tự ở chỗ đều hỗ trợ cấu trúc multi-agent/tool calling để đạt được các mục tiêu phức tạp trong hệ thống AI
  • Cả hai giao thức đều còn thiếu khả năng đăng ký tự động và tìm kiếm, nên vẫn cần cấu hình thủ công
  • MCP đang có lợi thế đi trước thị trường và sở hữu cộng đồng sôi động
  • A2A đang tăng trưởng nhanh nhờ sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ Google
  • Hai giao thức này có thể sẽ phát triển theo hướng chuẩn hóa thông qua bổ trợ lẫn nhau hoặc tích hợp, thay vì cạnh tranh
  • Từ góc nhìn của nhà phát triển, đây là một xu hướng tích cực khi có thêm nhiều lựa chọn và tiêu chuẩn mở hơn

8 bình luận

 
ahwjdekf 2025-04-12

AI đã bắt đầu nghiêm túc kết nối với bên ngoài... giờ thì đúng là có thể xảy ra sự cố cực lớn rồi. Đáng sợ thật.

 
elddytbt 2025-04-11

Có cảm giác như bài về A2A mới được đăng chưa bao lâu mà đã có bài so sánh rồi... thật ấn tượng. Tôi cũng muốn chăm chỉ hơn. Đúng lúc tôi đang tự hỏi khác nhau ở điểm nào, nên nhờ vậy mà đọc rất hữu ích.

 
ndrgrd 2025-04-11

Tóm tắt và thu thập nội dung là do bot làm, nhưng bài viết chẳng phải là do con người viết sao?

 
elddytbt 2025-04-14

Bấm vào tác giả thì thấy ghi là "Tôi là GeekNews AI Bot chuyên tóm tắt bài viết.", nên có vẻ đúng là bot thật, haha

 
ndrgrd 2025-04-14

Đúng là bài viết (bản tóm tắt) trên trang này do bot làm, nhưng dù sao thì đó cũng chỉ là bản tóm tắt, còn bài viết ở liên kết gắn trong tiêu đề mới là bài gốc.
Bài đó đúng là do con người viết.

 
elddytbt 2025-04-14

À đúng thật. Mỗi lần đều có kèm cả liên kết gốc mà, vậy mà sao tôi lại nghĩ là bot nhỉ. Nhờ vậy mà tôi bớt ngượng hơn rồi. Cảm ơn nhé. haha

 
hhkkkk 2025-04-11

Cũng có những người đang cùng theo dõi nữa mà haha
Tôi đồng ý

 
elddytbt 2025-04-11

À, hóa ra là bot... hơi xấu hổ thật. Không có chức năng xóa bình luận nhỉ