HabrКак A2A‑протокол обеспечивает оркестрацию ИИ‑агентов
Мир AI-разработки стремительно движется от парадигмы «один модельный вызов — один ответ» к системам, в которых множество специализированных агентов решают сложные задачи совместно. Представьте себе оркестр, где каждый музыкант — это отдельный AI-агент со своей специализацией: один анализирует данные, другой генерирует код, третий проверяет результаты. Такие мультиагентные системы позволяют декомпозировать и задачу ускорять выполнение за счёт параллельной работы. Крупнейшие игроки — Google, Microsoft, IBM — уже делают ставку на эту парадигму как на фундамент приложений следующего поколения. Однако путь от прототипа к работающему продукту усеян типичными провалами. На Reddit (MachineLearning) или Хабр разработчики часть жалуются: «Агенты теряют контекст при передаче задач», «Они зациклились в бесконечных дебатах, сожгли весь бюджет на токены, а результата нуль». Анализ таких кейсов показывает: дело не в «глупости» LLM или неудачных промптах. Корень зла почти всегда лежит в отсутствии грамотной оркестрации. В этой статье я подробно разберу тему оркестрации AI-агентов с использованием протокола A2A, а также его эффективное расширение за счет AGP, чтобы показать, как эти инструменты упрощают сложные мультиагентные системы.
https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/1011868/
#ai #ml #a2a_protocol #a2a #mcpserver #mcp #агентные_системы
