Автоматизация без программистов: Google и 50+ компаний запустили «универсальный язык» для корпоративных ИИ-агентов

Google и партнёры представили протокол Agent2Agent (A2A) — универсальный стандарт для взаимодействия ИИ-агентов в корпоративных системах. Его цель — решить проблему «разрозненной автоматизации», когда компании вынуждены тратить ресурсы на интеграцию ИИ-решений от разных поставщиков. Например, сегодня задача вроде согласования бюджета на закупки между отделами может требовать ручного переноса данных из SAP в Excel, а затем в ServiceNow. С A2A агенты этих систем смогут обмениваться информацией напрямую, сокращая время процессов с часов до минут.

Протокол работает как набор правил, которые описывают, как агенты сообщают о своих функциях, запрашивают данные и координируют действия. Каждый агент публикует свой «профиль» в стандартном формате — там указано, что он умеет (например, «рассчитывать бюджет» или «планировать поставки») и как к нему обращаться. Когда возникает задача, система автоматически находит подходящих участников, распределяет этапы и контролирует выполнение. Всё происходит через защищённые API с использованием существующих стандартов вроде HTTP — это минимизирует риски сбоев в корпоративных сетях.

Для бизнеса главное преимущество — гибкость. Раньше внедрение нового ИИ-агента требовало кастомизации под каждую систему, теперь достаточно подключить его к A2A. Например, банк может добавить внешний сервис проверки мошеннических операций без переписывания своей CRM. По данным Deloitte, это снизит затраты на интеграцию на 30%, особенно для предприятий с устаревшей ИТ-инфраструктурой. Безопасность обеспечивается сквозным шифрованием и настройкой прав доступа: агент из отдела кадров не сможет запросить данные о клиентах, даже если они хранятся в том же облаке.

A2A отличается от аналогов вроде Microsoft AutoGen открытостью — код протокола доступен для модификаций. Это позволяет адаптировать его под специфические нужды: например, добавить поддержку квантовой криптографии или интеграцию с промышленными датчиками. К концу года ожидается релиз готовых модулей для 20+ популярных платформ, включая системы управления складами и CRM.

Если сейчас ИИ-агенты часто работают изолированно, то протокол позволит создавать «цепочки» из специализированных инструментов. Пример: при сбое в поставках агент-аналитик прогнозирует дефицит, закупочный модуль ищет альтернативных поставщиков, а финансовый агент корректирует бюджет — всё без участия человека. Долгосрочная цель — объединение A2A с системами принятия решений на базе ИИ, что приблизит переход к автономному управлению предприятиями.

 Источник: developers.googleblog.com