A2A と MCP：違いを理解し、それぞれの使用時期を把握する

ビジネスフローに AI がますます深く浸透するにつれ、複数の AI エージェント（エージェント）間のシームレスな協力が主要な課題となっています。

これに対処するため、Google Cloud は、異なるプラットフォームとシステム間の AI エージェントが効率的に協力できるように設計されたオープンプロトコルである「Agent2Agent（A2A）」を導入しました。

この記事では、A2A が何か、どのようにして AI エージェントとの相互作用を変え、API 開発との関係について解説します。また、関連する概念である「Model Context Protocol（MCP）」についても掘り下げ、A2A と MCP の違いを明確にし、どちらを使用すべきかを理解するお手伝いをします。

A2A プロトコルとは？

簡単に言えば、A2A（エージェント・ツー・エージェント）は、異なる AI エージェントが協力し、情報を交換できる標準化された通信プロトコルです。人类が电话やメールでコミュニケーションを取るように、AI エージェントがお互いにコミュニケーションを取り、共通の言语とルールセットを使用して情報を交換するイメージです。これにより、異なるプラットフォームとアプリケーション間のエージェントが相互運用でき、より複雑なタスクを共同で達成できるようになります。

A2A は閉じたシステムではありません。オープンスタンダードであり、多くの技術パートナーのサポートを促し、多様なエコシステムの構築を可能にします。自然言語処理、機械学習、その他の AI 技術をご利用の場合でも、A2A を使用するエージェントは、異なるテックスタックや複雑な企業ワークフローでシームレスに協力できます。

A2A における API の役割

API（アプリケーションプログラミングインターフェース）がこれにどのように役立つかについて疑問に思われるかもしれません。API は A2A プロトコルの核心となるコンポーネントの 1 つです。A2A は、本質的に API 基盤の標準です。エージェントがどのように API を介して相互作用するかを定義し、データ転送、タスク管理、フィードバック調整が含まれます。A2A の主な API 操作のいくつかは次のとおりです。

1. 機能の発見：API がサービスの機能を照会できるようにするように、AI エージェントは、標準化されたフォーマット（通常「エージェントカード」として表されます）の API を通じて「機能を発表」できます。これにより、エージェントはお互いの機能を見つけて、それに応じて協力できます。
2. タスク管理：API を通じて、エージェントはお互いにタスクリクエストを送信し、タスクの進行状況を追跡し、結果を処理できます。例えば、「カスタマーサポートエージェント」は「レコメンデーションシステムエージェント」に顧客の購入履歴を分析してパーソナライズされた提案を提供するよう依頼するかもしれません。
3. 協力：エージェントは API を使用してメッセージを送信し、データを共有し、コンテキストを提供し、完了した仕事を配達します。この交換はテキストに限らず、音声、ビデオ、その他のデータ形式を含むことがあります。
4. ユーザーエクスペリエンスの交渉：API により、エージェントはお互いに最終出力を交渉できます。例えば、ユーザーの結果の最適な形式（HTML、画像など）を選択するために協力するかもしれません。

这一切は、明確に定義された API に依存して、エージェントがお互いの機能とタスクを「理解」できることを確保し、干渉なしにスムーズな協力を可能にします。

A2A プロトコルの設計原則

A2A を設計する際に、Google とそのパートナーはいくつかの核心原則を念頭に置きました。

1. シームレスな協力：A2A は、テキストベースのコミュニケーションからオーディオやビデオのようなマルチメディアサポートまで、幅広い AI 技術とアーキテクチャ間の協力をサポートします。
2. セキュリティ：A2A は企業クラスの認証と承認メカニズムを実装しており、データ交換が安全で機密性が確保されるようにしています。
3. 長時間実行タスクのサポート：A2A は長時間処理をサポートしており、数時間から数日、数週間かかるタスクを処理できます。プロトコルは、API を通じてタスクが継続的に更新され管理されるように確保します。
4. 互換性：A2A は HTTP および JSON-RPC などの一般的な技術標準と互換性があり、企業の既存の IT エコシステムにスムーズに統合され、統合の複雑さを減らします。

A2A と API テスト

A2A プロトコルが期待どおりに動作することを確保するために、効果的なAPI テストが必要です。これにより、AI エージェントが計画どおりに協力し、コミュニケーションの障害が発生しないことを確認できます。A2A の API テストの主要なステップは次のとおりです。

• 機能テスト：API がタスク管理、機能の発見、メッセージの送信などのタスクを正しくサポートすることを確認します。これにより、A2A の核心機能が機能していることが確認できます。
• セキュリティテスト：API を通じて交換されるデータが暗号化され、潜在的な漏洩や改ざんから保護されていることを確認します。セキュリティは企業環境では至关重要であり、API テストにより確認されます。
• 負荷とパフォーマンステスト：A2A は長時間実行タスクを処理するように設計されているため、システムが高負荷状態や長期にわたる期間におけるパフォーマンスをテストすることが重要です。
• 互換性テスト：A2A はオープン標準であるため、API が複数のプラットフォームや技術とシームレスに動作しなければなりません。互換性テストにより、AI エージェントが使用するテックスタックに関係なく互いに接続できることを確認します。

A2A とモデルコンテキストプロトコル（MCP）

次に、AI エコシステムにおけるもう 1 つの重要なプロトコルであるモデルコンテキストプロトコル（MCP）について話しましょう。A2A が AI エージェント間のシームレスな協力を可能にしているのに対し、MCP は個々の AI モデルのタスクのコンテキスト理解を向上させるように設計されています。違いについて詳しく見ていきましょう。

A2A を使用するべき時：

• エージェント間の協力：複数の AI エージェントがタスクに協力する必要がある場合、A2A を使用します。これは、異なるエージェントが専門的能力を持つシナリオ（例えば、カスタマーサービスボット、レコメンデーションシステム、物流アシスタント）に含まれます。
• システム間のコミュニケーション：組織が異なるプラットフォームやテックスタックで動作するエージェントを持っている場合、A2A はそれらのコミュニケーションと協力を助けます。
• タスク管理：AI エージェントが複雑なワークフローを管理する必要がある場合、A2A はタスクを調整し、進行状況を追跡できます。

MCP を使用するべき時：

• モデル理解の向上：AI モデルがより詳細で正確かつコンテキストに沿った情報を必要として、より良い意思決定や複雑な推理を行えるようにする場合、MCP が理想的です。
• コンテキスト支援：AI モデルが実行するタスクに関する特定のコンテキスト（例えば、歴史的背景、以前のインタラクション、タスクの目標）を必要としている場合に MCP を使用します。
• 単一エージェントのコンテキスト：A2A が協力を必要とするのに対し、MCP は主に単一のエージェントのパフォーマンスを向上させるために使用されます。MCP は、エージェントが働く環境に対するより良いコンテキストを提供し、その意思決定の能力を向上させます。

主な違い：

EchoAPI が MCP と A2A 統合に重要な理由

最先端の AI プロトコルであるモデルコンテキストプロトコル（MCP）とエージェント・ツー・エージェント（A2A）を使用する際、堅牢で効率的な API 管理が必要となります。EchoAPI は、A2A と MCP の実装を補完する包括的な API ソリューションとして際立っており、複雑な AI エコシステム間の設計、テスト、協力を合理化します。以下に、EchoAPI がこれらのプロトコルにとって不可欠なツールとなる理由を示します。

1. シームレスな統合のための一元化された API プラットフォーム

A2A と MCP は、両方とも API 通信に大きく依存しています——エージェントがリアルタイムで協力する場合や、単一モデルがコンテキスト理解を向上させる場合です。EchoAPI のオールインワンプラットフォームでは、HTTP、WebSocket、GraphQL などのさまざまな通信プロトコルを横断して API を設計、テスト、デバッグできます。これにより、異なる AI エージェントとモデル間のスムーズで効率的な統合が確保され、A2A のマルチエージェント協力と MCP の深いコンテキスト処理の両方が促進されます。

2. スマートな認証とツール間の互換性

AI 駆動システムにおいて、OAuth 2.0、JWT、AWS シグネチャなど、安全でスケーラブルな認証メカニズムを必要とする場合があります。EchoAPI は、先進的なセキュリティプロトコルをサポートし、エージェントとモデルが A2A で安全に通信するか、MCP 内の保護された環境で作業できるように確保します。さらに、EchoAPI は、Postman、Swagger、Insomnia などの人気のあるツール間でプロジェクトのインポート/エクスポートが行えるため、異なるプラットフォームを使用するチーム間でのシームレスな協力を可能にし、A2A と MCP の統合がスムーズかつストレスフリーになることを確保します。

3. AI 駆動のインポートで容易な統合

EchoAPI の知能文書認識ツールにより、API ドキュメントを自動的に実行可能なインタフェースに変換できます。これにより、時間の節約が可能です。これは、異なるシステムから協力する必要がある複数のエージェントを伴う A2A において特に有用であり、MCP ではモデルの最適化において正確なコンテキストマッピングが不可欠です。EchoAPI は、API 定義を素早く設定し、進化する AI ワークフローに適応するのに役立ちます。

4. オフラインサポートによる継続的な開発

複数のエージェントを伴う A2A 協力プロジェクトに取り組んでいる場合や、MCP 強化型 AI モデルを開発している場合でも、EchoAPI のオフラインサポートにより、インターネット接続なしでも作業を続けることができます。この柔軟性により、チームはどこにいても生産性を維持でき、API の開発とテストがスムーズに進行します。

5. 容易なチーム協力

EchoAPI のリアルタイム協力機能は、複雑な A2A または MCP プロジェクトに取り組むチームにとって革命的です。データの即時同期と進捗の簡単な共有により、テスト中のエージェントインタラクションやモデルコンテキストの調整に取り組むすべてのチームメンバーが常に同じページにいることを確認します。これにより、効果的なコミュニケーションが促進され、開発サイクルが加速します。これは、複雑な AI 統合を扱う場合に特に重要です。

以上の機能を組み合わせることで、EchoAPI は、A2A と MCP プロトコルのための完璧な API ツールキットを提供し、スケーラブルで安全かつ効率的な協力型 AI システムの構築、テスト、およびメンテナンスが容易になります。複数の AI エージェントを統合する場合や、モデルのコンテキストインテリジェンスを向上させる場合、EchoAPI のシームレスで強力な API ソリューションは、AI ワークフローを最適化し、将来の発展に対応できるようにします。

結論：A2A 対 MCP — 各自の使用時期

まとめると、A2A と MCP は相補的ですが、異なる目的を果たします：

• A2A は、AI エージェントが協力し、タスクを共有し、シームレスに一緒に働く必要がある場合のプロトコルです。これにより、異なるシステムやプラットフォームからのエージェントがお互いにコミュニケーションを取り、タスクを調整できます。
• MCP は、個々の AI モデルに豊富なコンテキストを提供し、より情報に基づいた意思決定を行い、複雑なタスクをより効果的に処理できるように設計されています。これは、エージェントがその環境と目標に対する理解を向上させるためのものです。

AI システムがますます複雑になるにつれ、A2A をいつ使用し、MCP をいつ適用するかを理解することが、効率的でスケーラブルかつインテリジェントな AI 駆動システムを構築する上で鍵となります。