A2A多智能体通信协议之后的世界

Google 发布 Agent2Agent（A2A）的多智能体通信协议，得到50 多家技术合作伙伴的支持。A2A 协议将使 AI Agent代理能相互通信、安全地交换信息，并在各种企业平台或应用程序之上协调行动。对比于大模型一体机部署的方案, A2A必然更是未来方向.

看起来机器之间协同的日子不远了, 那时还需要人在流程中吗? 想起笔者2020年《人工智能为金融投资带来了什么》书中的一些观点:

A2A带来领域流程重构, 人在其中的定位与价值?

当特定领域中各类设备都带有芯片，传感器实时收集数据，每个设备自身也都有一定信息处理能力。这时必然是机器直接对话机器，数据直接对话数据，算法直接对话算法。人如何在其中发挥作用，我们的决策系统还是有限理性的决策系统，有限的认知能力、有限的计算能力。但当涉及价值化、偏好、效用等选择时，人在整个决策流程中的作用又是必不可少的。所以智能助理是万物”苏醒”时代的人机协同接口，帮助人们处理扑面而来的海量数据，将人的直觉计算与机器算法结合，共同应对领域问题。

A2A投顾场景

在一些场景下，客服人员的情感作用也是不能可能完全依靠Agent完成的。当用户资产出现重大损失时，他不只是要一个Agent给出的建设性咨询意见，更需要是情感方面的安慰，这也是当前情感计算作为机器学习重要方向的原因之一。而客户画像等技术，能帮助专业人工顾问快速了解用户信息、以及当前问题，提升人工咨询服务效率. 以下是一个未来想象场景中的对话:

202X年，专业的投资顾问W和其智能Agent在动荡的一天交易结束后，正要开始面对自己10000个客户各样的需求。

投资顾问W：先给我看下客户中损失情况报告。

顾问Agent将相关分析报告展现出来。

投资顾问W：你联系过那些损失比较大的用户的Agent了吗?

顾问Agent :已联系了那些客户的Agent，并收到相关反馈。寻求后续资产配置调整的需求占比36%，已将策略团队最新模型结合用户资产组合数据的运行结果发给客户的Agent。有18%希望我和其智能Agent直接处理这次非预期的损失，我还在持续沟通中。29%的Agent反馈客户情绪低落，我正请公司情感Agent协助处理，还有17%拒绝反馈。

投资顾问W：将需要我处理的用户列表按优先级排一下，并将他们相关资产组合信息以及之前沟通记录摘要，按我之前的习惯整理下也列出来。看来今天又要加班了。其他的，你按流程处理，今天各个团队以及Agent们都忙，如果特别紧急需要其他资源的再提醒我。

顾问Agent:好的。

关于投资顾问W联系他的用户，以及顾问Agent直接联系用户的内容暂且略过。我们来看看顾问Agent和投资者S的客户Agent的一段“数字对话”。

顾问Agent：请问尊敬的用户S对后续资产配置调整计划有什么意见和需求？

客户Agent：请开放你们相关模型接口权限，希望要用本地数据重新运行下。

顾问Agent：好的，需要先核对下相关参数。我已开发接口说明，请处理。

客户Agent：已调用了你们的模型，归因分析报告中需加入和前次资产规划不同点的分析结果。

顾问Agent：已生成相关归因以及新的资产规划摘要说明。

客户Agent：好的。

Agent之间的调用当然不需要自然语言这么低级的语言, 以上对话便于读者理解.

面向大模型编程带来不确定性有时让人抓狂, 当前笔者在Agent应用研究中会在流程中将大模型环境和其他功能环境分开, A2A也是如此, 将大模型与领域系统能力有效结合. 欢迎探讨.