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A2Aプロトコル徹底解説：AIエージェント連携の新時代

 

A2Aプロトコル徹底解説：AIエージェント連携の新時代

1. はじめに：Agent2Agent（A2A）プロトコルとは

Agent2Agentプロトコル（A2A）は、GoogleがGoogle Cloud Next 2025で発表したオープンプロトコルであり 1、異なるAIエージェント間の相互運用性を実現することを主な目的としています 1。これは、ベンダーやフレームワークに関わらず、様々なAIエージェントが連携し、情報交換を安全に行い、多様なエンタープライズプラットフォームやアプリケーション上でアクションを調整するための標準的な方法を提供します 4。A2Aの登場は、より協調的で効率的なAIエコシステムの実現に向けた重要な一歩と言えるでしょう 2。

従来、異なるプラットフォームやベンダーによって構築されたAIエージェント同士が連携することは困難でした 3。A2Aは、それぞれのAIエージェントが独自の閉じたシステム内で動作するという、いわゆる「サイロ化された」状態を解消することを目指しています 3。このような相互運用性の欠如は、複雑な、システムを横断するビジネスプロセスの自動化におけるAIの潜在能力を十分に引き出せない要因となっていました 3。

A2Aプロトコルは、共有メモリ、ツール、コンテキストを持たないAIエージェント同士でも、自然な形で協調できるように設計されています 3。また、HTTP、SSE、JSON-RPCといった既存のWeb標準を活用することで、容易な統合を可能にしています 3。セキュリティ面では、エンタープライズレベルの認証と認可をサポートし 3、迅速なタスクから数時間または数日を要する長期的なプロセスまで、幅広いタスクに対応できるよう柔軟に設計されており、リアルタイムなフィードバックや通知も提供します 3。さらに、テキストだけでなく、オーディオやビデオストリーミングを含む多様なモダリティをサポートすることも特徴の一つです 3。A2Aは、エージェント間のインタラクションのための標準的なフレームワークを提供し、堅牢でスケーラブルなエコシステムの構築を推進します 2。これらの設計原則は、AIエージェントが単なるツールとして扱われるのではなく、独立したエンティティとして協調できる未来を示唆しています。

2. A2Aの主要な概念を解剖する

A2Aプロトコルの設計は、以下の5つの重要な原則に基づいています 9。

第一に、エージェントの自律性の尊重です。各AIエージェントは独立しており、記憶やツールを共有していなくても、自然に協力できます 9。一方のエージェントが他方を単なる道具として使うのではなく、対等な立場で対話し、柔軟に協調することを目指しています 9。

第二に、既存の標準技術の活用です。通信にはWebで広く使われるHTTP、レスポンスの逐次送信にはServer-Sent Events (SSE)、メッセージ構造にはJSON-RPCを採用しています 3。これにより、企業が既に利用している技術との親和性が高く、導入のハードルを下げています 3。

第三に、デフォルトでセキュアであることです。企業システムでの利用を前提とし、OpenAPI仕様に準拠した強力な認証・認可メカニズムを標準でサポートしています 3。エージェント間の通信を安全に保護します。

第四に、長時間実行タスクのサポートです。短時間で完了するタスクから、人間が介在し数時間～数日かかるような大規模タスクまで、幅広く対応します 3。タスク実行中のリアルタイムな進捗報告や状態更新を可能にし、長時間の協調作業を支援します。

第五に、モダリティにとらわれないことです。テキストだけでなく、音声や動画などのリッチメディアも扱えるように設計されています 3。エージェントは画像や音声ストリームなどもやり取りでき、より豊かなユーザー体験を提供できます。これらの原則は、A2Aが多様なAIエージェントが効果的に協調するための堅牢で安全かつ柔軟なフレームワークを構築することに重点を置いていることを示しています。

A2Aのアーキテクチャは、「クライアント」エージェントと「リモート」エージェント間の通信を中心に構成されています 1。クライアントエージェントは、タスクの作成と伝達を担当し 1、リモートエージェントは、これらのタスクを実行し、必要な情報を提供したり、適切なアクションを実行したりします 1。このクライアント-サーバー型のアーキテクチャは、責任の明確な分離を提供し、A2Aフレームワーク内での異なるAIエージェント間のインタラクションを理解しやすく、実装しやすくしています。

A2Aプロトコルの中核となるコンポーネントには、エージェントカード、タスク、メッセージ、アーティファクトがあります。

エージェントカードは、エージェントが自身の能力、スキル、エンドポイントURL、認証要件などを記述するために公開するメタデータファイルです（通常、.well-known/agent.json に配置されます） 10。これにより、クライアントエージェントはリモートエージェントの機能を発見できます 10。

タスクは、クライアントエージェントからリモートエージェントに割り当てられる作業の単位を表します。各タスクには一意のIDが割り当てられ、送信済み、処理中、入力待ち、完了、失敗、キャンセルといった様々な状態を経ます 10。

メッセージは、クライアントとエージェント間の通信のやり取りを表し、一つ以上の「パート」で構成されます 10。メッセージは、テキスト、ファイル、構造化データなど、様々なコンテンツタイプを運ぶことができます 2。

アーティファクトは、タスクの実行中または完了後にエージェントによって生成される出力（例えば、生成されたファイルや構造化データ）を表し、これもパートで構成されます 10。これらのコンポーネントは、A2Aプロトコル内でのインタラクションの基本的な構成要素を定義し、エージェントがお互いを発見し、情報を交換し、複雑な目標を達成するために行動を調整することを可能にします。


3. A2Aの技術的な深層を探る

A2Aプロトコルは、HTTP、JSON-RPC、Server-Sent Events（SSE）といった確立されたWeb標準を基盤としています。

HTTPは、エージェント間でリクエストとレスポンスを送受信するための基盤となる通信プロトコルとして使用されます 3。各エージェントは、HTTPサーバーまたはクライアントとして機能することができます 9。

JSON-RPCは、タスクリクエストとその結果をJSON形式で構造化するためのメッセージ形式として採用されています 3。これにより、エージェント間での構造化されたデータ交換が可能になり、関数呼び出しや応答が容易になります 9。

**Server-Sent Events（SSE）**は、長時間実行されるタスクの進捗状況や部分的な結果をリアルタイムに伝えるために利用されます 3。これにより、リモートエージェントは、処理が進行するにつれて情報をクライアントエージェントにプッシュ通知できます 9。これらのWeb標準に依存することで、A2Aは広範な互換性を確保し、開発者の学習コストを削減し、既存のWebベースのインフラストラクチャとの統合を簡素化します。

A2Aでは、エージェント間で交換されるメッセージの構造化にJSON-RPCが用いられています 9。メッセージには、呼び出すべきメソッド、タスクに必要なパラメータ、リクエストID、そして結果またはエラー情報などの詳細が含まれます 9。この構造化された形式により、タスクと結果の明確で曖昧さのない伝達が可能になります 9。JSONはWeb開発で広く使用されているデータ形式であるため、A2Aにとって自然な選択と言えます。JSON-RPCは、リモートプロシージャコール（RPC）のためのシンプルなプロトコルであり、エージェントが互いにサービスを要求するのにまさに適しています。

A2Aは、エンタープライズレベルの認証と認可をサポートするように設計されており、セキュリティを重視しています 3。認証スキームに関してはOpenAPI仕様に準拠しており 3、エージェントカードには、サポートされている認証方法（例えば、OAuth2）を記述する authentication フィールドが含まれています 3。プッシュ通知においてもセキュリティが考慮されており、Bearerトークンなどの認証詳細を指定できます 3。実際の環境では、OAuth、APIキー、JWTなどの標準的なメカニズムを使用して安全な通信を実装することが推奨されています 3。設計段階からセキュリティを重視し、業界標準の認証方法をサポートすることで、A2Aは、データプライバシーとセキュリティが最重要視されるエンタープライズ環境での採用に必要なセキュリティフレームワークを提供します。

A2Aは、同期（ブロッキング）および非同期（ノンブロッキング）の両方の通信パターンをサポートしています 3。また、タスク完了までに複数回のメッセージ交換が必要となるマルチターン会話にも対応しています 3。SSEを介したストリーミングは、長時間実行されるタスクのリアルタイムなアップデートに利用できます 3。さらに、永続的な接続が維持できない状況でも、プッシュ通知により、リモートエージェントは事前に登録されたコールバックURLを介してクライアントエージェントにアップデートを送信できます 3。これらの多様な通信パターンのサポートにより、A2Aは、単純なリクエストから複雑で長期にわたるコラボレーションまで、様々な種類のAIエージェント間のインタラクションに高度な柔軟性と適応性を提供します。

4. A2Aの実際的な応用を探る

A2Aプロトコルは、採用からエンタープライズオートメーションまで、幅広い分野での実用的な応用が期待されています。

採用の分野では、採用マネージャーのエージェントが、候補者のソーシング、面接スケジュールの調整、バックグラウンドチェックなどの専門エージェントと連携することで、ソフトウェアエンジニアの採用プロセスを自動化できます 2。

カスタマーサポートでは、サポートエージェントが、注文管理、配送追跡、返品処理のエージェントと連携して、顧客からの問い合わせにシームレスに対応できます 3。

システムを横断するビジネスオートメーションでは、営業支援エージェント（CRM）が、在庫管理エージェント（ERP）や提案書作成エージェントと連携して、見積もりを作成するなどのワークフローを自動化できます 9。

財務報告では、財務アシスタントエージェントが会計システムからデータを取得し、データ分析エージェントがインサイトを提供し、レポート作成エージェントが最終レポートを作成するといった形で、財務レポートの作成を自動化できます 3。

マルチエージェントによる協調作業の例として、プロジェクトマネージャーエージェントが、データ分析、レポート作成、外部API連携のエージェントにタスクを割り振り、その結果を統合して最終レポートを作成するシナリオが考えられます 9。これらの多様なユースケースは、A2Aが異なるAIエージェントを連携させることで、複雑なビジネスプロセスを合理化し、自動化する可能性を示しており、効率と生産性を大幅に向上させることが期待できます。

A2Aの潜在能力を示す例として、AI旅行エージェントがAIカレンダーエージェントと連携して、空き状況や好みに基づいて適切なフライトと宿泊施設のオプションを見つけるシナリオが考えられます。また、スマートホームシステムでは、異なるAIエージェントがユーザーのスケジュールや環境条件に基づいて、照明、温度、セキュリティを管理するためにA2Aを利用できます。医療分野では、AI診断エージェントがAI医療記録エージェントやAI画像分析エージェントと連携して、より包括的な診断を提供することが可能になります。これらのシナリオは、様々な分野でAIエージェント間のシームレスな連携を可能にするA2Aの汎用性を示しており、ユーザーエクスペリエンスの向上と複雑な問題の解決に貢献する可能性を示唆しています。

A2Aプロトコルを導入することで、企業は以下のような価値を得ることができます。シームレスな統合により、異なるシステムやプラットフォームにまたがるAIエージェントの連携が可能になります 3。コスト削減は、エージェント間の連携を標準化することで、カスタム開発の必要性を減少させることによって実現されます 3。拡張性の向上は、新しいエージェントやサービスの追加を容易にすることで達成されます 3。複雑なタスクの自動化は、複数のエージェントが連携してタスクを実行できるようになることで可能になります 3。最終的に、これらすべてが効率と生産性の向上、そしてより良いユーザーエクスペリエンスにつながります 2。A2Aの導入は、AIの統合を簡素化し、コストを削減し、拡張性を向上させ、複雑なワークフローの自動化を可能にすることで、企業にとって大きなメリットをもたらし、ひいては効率の向上とユーザーエクスペリエンスの向上につながります。

5. A2Aプロトコルの利点と考慮事項

A2Aプロトコルの利点は多岐にわたります。前述の通り、Web標準に基づいた設計と明確な通信プロトコルにより、多様なAIエージェント間のシームレスな統合が容易になります 3。エージェント間の通信に必要なカスタム開発の労力が軽減されるため、コスト効率も向上します 3。A2Aの標準化された性質は、新しいエージェントの追加やAIエコシステムの機能拡張を容易にし、拡張性を高めます 3。さらに、A2Aはエージェントが独立したエンティティとして連携することを可能にし、真のマルチエージェントシステムを促進し、自律性と問題解決能力を向上させます 3。業界標準に準拠したセキュリティ機能が組み込まれているため、エージェント間の安全な通信とデータ交換が保証されます 3。様々な通信パターンとモダリティのサポートにより、A2Aは幅広いユースケースとシナリオに適応できる柔軟性と適応性を備えています 3。これらの利点は、複雑なAIシステムの構築と管理を大幅に容易にし、AI技術のより広範な採用とイノベーションを促進する未来を示唆しています。

一方で、利用可能な情報に基づくと、いくつかの潜在的な制約と今後の開発領域も存在します。現在のデモ形式では、クライアントが各エージェントを個別に呼び出す可能性があるため、エージェントがどのように通信し、複雑なタスクを達成するかを完全に理解することが難しいかもしれません 13。セキュアなデプロイメントのためには、アクセス許可管理（例えば、公開 vs. 内部アクセス）の粒度を慎重に設計する必要があります 14。異なるエージェントシステム間でのデータ重複の可能性も、対処する必要があるかもしれません 14。プロトコルはまだ比較的新しく、その広範な採用は、コミュニティの関与と堅牢なライブラリやツールの利用可能性に左右されます 2。A2Aは大きな利点を提供する一方で、マルチエージェントワークフローのオーケストレーションの複雑さや、異なるシステム間でのデータの一貫性の確保など、いくつかの課題と改善の余地が存在します。これらの制約に対処するためには、継続的な開発とコミュニティのサポートが不可欠です。

6. 関連技術との比較におけるA2A

A2AとAnthropicのModel Context Protocol（MCP）を比較すると、両者は異なる側面からAIシステムの能力向上を目指していることがわかります。A2Aは、AIエージェント間の通信と連携に焦点を当て、AIエージェントが相互に対話するための共通の「言語」となることを目指しています 8。一方、MCPは、AIエージェントが外部データやツールにアクセスできるようにすることに重点を置いており、AIと外部世界との接続点として機能します 7。A2Aはエージェントレベルで動作し、独立したエンティティ間のインタラクションを促進するのに対し、MCPはLLMレベルで動作し、個々の言語モデルのコンテキストと能力を豊かにします 13。A2Aは、JSON-RPCとSSEを使用してエージェント間の対話型タスク指向通信を行うように設計されていますが、MCPはHTTPを介したツール呼び出しにクライアント-サーバーモデルを使用します 20。したがって、A2AとMCPは、より強力で汎用性の高いAIシステムを実現するために、異なる役割を果たす補完的なプロトコルと言えます。

A2Aは、AnthropicのMCPを補完するオープンプロトコルとして説明されています 4。MCPは、AIが外部データやツールに接続するための「USB-Cポート」を提供するものと見なすことができ、一方、A2AはAIエージェント間の直接的な連携に焦点を当てています 9。GoogleのADKもMCPをサポートしており、両方のプロトコル間の統合の可能性を示唆しています 9。A2AとMCPの補完的な関係は、AIシステムが両方のプロトコルを活用することで、エージェント間のシームレスな通信と外部リソースとの効果的なインタラクションを実現し、より堅牢で有能なAIソリューションにつながる未来を示唆しています。

LangChain Agent Protocolも、AIエージェントの開発を促進することを目的とした別のフレームワークです 9。エージェント間通信の概念は勢いを増しており、この分野ではさまざまなイニシアチブや将来の標準が登場する可能性があります 8。A2Aは、より相互接続された協調的なAIシステムへの広範なトレンドの一部です。この分野には他のフレームワークや標準も存在し、AIの未来におけるエージェントの相互運用性の重要性が高まっていることを示しています。

比較表検討: A2AとMCPの主な違いと類似点を強調する比較表を挿入することを検討してください。この表には、主な目的、焦点、通信モデル、主要コンポーネント、提唱者（Google vs. Anthropic）などの側面を含めるべきです。これにより、A2Aを類似のプロトコルと比較するというユーザーの要求（ポイント4）に対応できます。

項目

A2A

MCP

主な目的

AIエージェント間の通信と連携

AIアシスタントがデータソースやツールに接続し、コンテキストを取得

焦点

エージェント間の相互作用（例：予定管理とメール管理の協力）

個々のエージェントがデータにアクセス（例：カレンダーから会議時間取得）

通信モデル

エージェント間の対話型タスク指向通信（JSON-RPC, SSE）

クライアント-サーバー型でツール呼び出し（HTTP）

主要コンポーネント

エージェントカード、タスク、メッセージ、アーティファクト

ツール定義、入力/出力パラメータ

技術基盤

HTTP、JSON、Server-Sent Events

HTTP

提唱者

Google

Anthropic

7. A2Aプロトコルの実装と関与

A2Aはオープンソースプロトコルであり、コミュニティの参加と貢献を奨励しています 2。Googleは、A2Aのウェブサイトでプロトコル仕様とコードサンプルを公開しています 2。A2Aのデモアプリケーションもリリースされており、開発者はプロトコルを試すことができます 5。様々なプログラミング言語（例えば、Python A2Aライブラリ）でA2Aの実装を簡素化するためのSDKやライブラリも開発されています 17。A2Aのオープンソースの性質と、ドキュメント、コードサンプル、SDKの利用可能性は、開発者の参入障壁を低くし、プロトコルのコミュニティ主導の開発と採用を促進します。

エージェントカード（通常は agent.json）は、エージェントディスカバリーにおいて重要な役割を果たし、クライアントエージェントはタスクを開始する前にリモートエージェントの能力を理解できます 10。エージェントのスキル、サポートされている認証方法、通信のエンドポイントURLなどの情報が含まれています 10。クライアントエージェントは、リモートエージェントがホストする既知のURL（.well-known/agent.json）からエージェントカードを取得できます 10。エージェントカードのメカニズムは、AIエージェントが自身の能力を公開するための標準化された方法を提供し、マルチエージェントエコシステムにおける動的なディスカバリーとシームレスな連携を促進します。

Googleは、A2Aのウェブサイトでコードサンプルとシナリオ例を提供しています 2。A2A SDKを使用したレシピ提案エージェントのサンプル実装も利用可能です 22。カスタマーサポートや財務報告のシナリオの例は、A2Aが実際のアプリケーションでどのように使用できるかを示しています 3。Python A2Aライブラリは、エコーエージェント、関数呼び出しに対応した計算エージェント、OpenAIやClaudeなどのLLMとの統合の例を提供しています 17。これらの実装例とコードサンプルの利用可能性は、A2Aプロトコルを自身のプロジェクトで理解し、実装しようとする開発者にとって貴重なリソースとなり、技術の採用と実験を加速させます。

図解検討: 潜在的なA2Aの実装を示す高レベルのアーキテクチャ図を挿入することを検討してください。この図は、A2Aプロトコルを使用して通信する2つ以上のAIエージェントを示し、メッセージの流れとエージェントカードの役割を強調するべきです。これにより、実装のコンテキストにおけるユーザーの視覚的な補助の要求（ポイント6）に対応できます。

8. 結論：A2AによるAIエージェント連携の未来

これまでの分析から、A2Aは多様なAIエージェント間の相互運用性と連携を実現するための重要な一歩であることが明らかになりました。Web標準に基づいた基盤、セキュリティへの重点、そして多様な通信パターンのサポートにより、汎用性の高いプロトコルとなっています。A2Aの潜在的な応用は、さまざまな産業やユースケースに及び、効率と自動化の向上を約束します。まだ初期段階にありますが、A2Aはすでに業界からの大きな支持を得ており、AIエコシステムの未来を形作る可能性を秘めています。

A2Aは、複雑な問題を解決できる、より洗練された自律的なマルチエージェントシステムの開発につながる可能性があります。また、開発者が異なる専門のAIエージェントの能力を容易に組み合わせることを可能にすることで、イノベーションを促進します。A2Aが広く採用されれば、相互運用可能なAIサービスとアプリケーションの活気あるエコシステムの創造を推進する可能性があります。

オープンソースコミュニティや業界パートナーからの意見を取り入れながら、A2Aプロトコルの継続的な開発が期待されます。プロトコルの本番対応版のリリースや、より包括的なツールとライブラリの開発も予想されます。多数のテクノロジーパートナーの関心の高まりと参加は、A2Aイニシアチブの強い勢いを示しています。

引用文献

  1. Google、AIエージェントの相互運用向けオープンプロトコル「Agent2Agent（A2A）」リリース, 4月 25, 2025にアクセス、 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2504/10/news098.html

  2. Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表：エージェントの相互運用性の新時代 - Google Cloud, 4月 25, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability

  3. Google: Agent2Agent Protocol (A2A)：AIエージェント間の相互運用性を実現する新たなオープンプロトコル - Qiita, 4月 25, 2025にアクセス、 https://qiita.com/RepKuririn/items/67bde44b58d6512e9409

  4. Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google for Developers Blog, 4月 25, 2025にアクセス、 https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

  5. AI エージェント新時代到来 A2A protocol を試してみた #GoogleCloudNext | DevelopersIO, 4月 25, 2025にアクセス、 https://dev.classmethod.jp/articles/ai-a2a-protocol-googlecloudnext/

  6. パートナー企業と協力して業界最高のエージェント AI エコシステムを構築 - Google Cloud, 4月 25, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/best-agentic-ecosystem-helping-partners-build-ai-agents-next25/

  7. グーグル、AIエージェントの相互運用新規格「A2A」 50社が賛同 - Impress Watch, 4月 25, 2025にアクセス、 https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2005161.html

  8. Agent-to-Agentとは。AIエージェント同士が協力する新時代のメリット、特徴など基本解説！, 4月 25, 2025にアクセス、 https://ainow.jp/agent-to-agent/

  9. 【徹底解説】Agent2Agentプロトコルとは？ A2A × MCP：次世代AIエージェント連携基盤 - Qiita, 4月 25, 2025にアクセス、 https://qiita.com/syukan3/items/aac6a6b72417b1d3d396

  10. うさぎでもわかるAgent2Agent - AIエージェント連携の新時代 - Zenn, 4月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/acntechjp/articles/20250410_agent2agent

  11. AI - Zenn, 4月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/newbee1958/scraps/af4c1ae3aac7ad

  12. A2A Protocol, MCPについてキャッチアップする - Zenn, 4月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/zerebom/scraps/93f2455d431c1e

  13. Google A2A - 別のエージェント間プロトコルの初見 - HackerNoon, 4月 25, 2025にアクセス、 https://hackernoon.com/lang/ja/Google-A2A-%E3%81%AF%E3%80%81%E5%88%A5%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%AB%E3%82%92%E5%88%9D%E3%82%81%E3%81%A6%E8%A6%8B%E3%82%8B

  14. A2Aをちゃんと組織内で使うためのアーキテクチャ的なものを考える - Zenn, 4月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/tesla/articles/89141cd6783c9b

  15. GoogleのA2Aエージェントが話題になっているがA2Aとは何？｜堀場未波/業務コンサル - note, 4月 25, 2025にアクセス、 https://note.com/learner/n/nccce4fd7cd25

  16. A2AプロトコルによるAIエージェント相互運用の革命：Googleが描く次世代マルチエージェントネットワークの全貌を徹底解説｜ユニコ - note, 4月 25, 2025にアクセス、 https://note.com/unikoukokun/n/n7c68f1a17183

  17. Google A2Aプロトコルとは何か？マルチエージェントAI開発を革新する標準化の力 - note, 4月 25, 2025にアクセス、 https://note.com/genaird/n/n7f6f937fe02f

  18. A2A - AI Agentの協業, 4月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/acntechjp/articles/a9feca96759f7e

  19. cloud.google.com, 4月 25, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability#:~:text=A2A%20%E3%81%AF%20Anthropic%20%E3%81%AE%20Model,%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%88%E3%81%86%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%80%82

  20. A2AとMCPの違い、共存するのか？ - Zenn, 4月 25, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/headwaters/articles/cfb4f30ecf8646

  21. Agent to Agent (A2A)通信：AIエージェント間協調の新時代 ↔️ - Qiita, 4月 25, 2025にアクセス、 https://qiita.com/okikusan-public/items/5f8d334c15d250cec35c

  22. Node.js sample code for a2a protocol - GitHub, 4月 25, 2025にアクセス、 https://github.com/ryukez/a2a-sample
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場所: 日本

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