Пока все считают токены, A2A тихо стал стандартом общения между ИИ-агентами

17 августа Agent2Agent (A2A) стал проектом Agentic AI Foundation — того же фонда Linux Foundation, где уже живёт MCP. Новость выглядит как рутина, но по сути это последний недостающий слой в стеке, который индустрия собирает уже полтора года.

Уточнение, которое в пересказах теряется: A2A не «переходит в Linux Foundation» — он там с июня 2025-го. Google запустил протокол в апреле 2025 года и отдал фонду через два месяца вместе с AWS, Cisco, Microsoft, Salesforce, SAP и ServiceNow. Сейчас он переезжает внутри фонда — в специализированное подразделение по агентам, созданное в декабре 2025 года Anthropic, OpenAI и Block.

Смысл переезда в том, что весь стек оказывается в одном месте и под одним управлением. У AAIF слои разложены по полочкам: AGENTS.md описывает агенту правила проекта, goose даёт среду выполнения, MCP подключает агента к инструментам и данным, agentgateway отвечает за маршрутизацию, политики и наблюдаемость, а A2A — за то, чтобы независимые агенты находили друг друга, делегировали задачи и обменивались результатами.

Разница между двумя главными протоколами простая. MCP — это про «агент и его инструменты»: база, репозиторий, API, мессенджер. A2A — про «агент и другой агент»: агент публикует карточку с описанием своих возможностей и способа связи, остальные читают её и передают задачу без человека-посредника.

Три факта, которые я считаю показательными.

Первый: войны стандартов не случилось. В августе 2025-го протокол ACP от IBM влился в A2A — отрасль пошла к одному стандарту, а не к десяти конкурирующим.

Второй: спецификация повзрослела. Версия 1.0 вышла в марте 2026 года и добавила согласование версий, мультитенантность и подписанные карточки агентов с криптографической проверкой личности. Подписанные карточки — это уже не про демо, а про то, что кто-то собрался пускать чужих агентов в свой контур.

Третий: это работает не в лабораториях. Huawei сделала A2A протоколом между своим ассистентом уровня ОС и агентами приложений в HarmonyOS, WeChat через него позволяет ассистенту инициировать сообщения и звонки с двойной авторизацией, а поддержка встроена в Google Cloud, Azure AI Foundry и AWS Bedrock AgentCore. Google Cloud и PayPal тянут A2A в агентную коммерцию через отдельный протокол платежей AP2: агенты продавца и покупателя договариваются поверх A2A, авторизация платежа — поверх AP2.

Последнее особенно любопытно на фоне того, что на днях Alipay открыл в Китае свою агентную коммерцию, а Stripe купил OpenRouter. Пока мы спорим, какая модель умнее, тихо строят инфраструктуру под мир, где покупатель — не человек.

Нейтральное управление ≠ массовое внедрение. MCP взлетел не потому, что попал в фонд, а потому, что его поддержали продукты, которыми люди пользуются каждый день. У A2A с этим сложнее: межагентное взаимодействие нужно там, где агенты живут за границами одной команды и одной кодовой базы. Внутри своего проекта вы вызовете функцию, а не будете гонять протокол.

Скептики в опенсорс-сообществе говорят ещё жёстче: A2A стандартизирует транспорт и формат, но не решает главную проблему агентов — модель по-прежнему плохо отличает данные от команд. Подписанная карточка агента подтверждает, кто он такой. Она не подтверждает, что в переданной им задаче не зашита инъекция. Чем больше агентов вы пускаете в цепочку, тем длиннее поверхность атаки — и вот тут стандарта пока нет.

Если вы строите что-то агентное сейчас — не переписывать, а заложить границу. Логика вашего агента и способ, которым он общается с внешними агентами, должны быть разными слоями. Тогда переход на A2A (или отказ от него) окажется заменой адаптера, а не рефакторингом всего.

Потрогать протокол можно уже сегодня: поддержка есть во всех трёх больших облаках, спецификация и SDK открыты.

Итоговая картина стека получается такой: модель думает, MCP даёт ей руки, A2A — голос для разговора с себе подобными. Формат «человек → чат-бот» никуда не денется, но рядом собирается второй: «человек → команда агентов, которые между собой договорятся сами». Инфраструктура под это, судя по всему, уже есть. Осталось выяснить, кому она реально нужна, кроме тех, кто её строит.

Больше про LLM и AI — в нашем Telegram-канале (@devgeek_sh). Разбираем новые модели, делимся опытом и полезными находками.