隨著 AI Agent 在企業中的應用日趨普及，單一 Agent 的能力極限逐漸浮現。真正的商業價值往往需要跨越多個系統與部門的協作才能實現，今天會探討 A2A (Agent-to-Agent) 協議如何應對此挑戰，並從概念演進、核心價值到平台實踐，提供一個務實的分析框架。

本日的內容會盡量用比較直觀的概念敘述，然後關於這個協議實際上還有非常多的定義與深層涵義

AI 團隊的成長故事 (成熟度演進)

想像一下，你的公司想用 AI 員工（Agent）來讓工作更有效率，這條路通常會怎麼走呢？

這不是官方定義，但幾乎所有公司都會經歷類似的階段：

Level 0：只會聽指令的菜鳥

就像一個只會照著 SOP 文件回答問題的新人，你問一句他答一句然後完全不懂得變通，早期的聊天機器人或小助理就是這樣。

Level 1：懂點舉一反三的專家

AI 員工變聰明了點，能理解你的意思甚至是給你一些建議，但它的專業領域很窄，就像一個只懂財務的會計，你問他銷售問題他就當機了。

Level 2：各自為政的超強部門

公司裡出現了好幾個厲害的 AI 團隊，例如「財務 AI 部門」和「客服 AI 部門」，他們在自己的部門裡合作無間，效率超高。但問題是財務部和客服部之間語言不通，沒辦法合作然後潛在形成了「智慧孤島」。

Level 3：硬湊起來的跨部門專案

公司發現真正重要的大專案（比如分析客戶投訴如何影響營收），需要財務、客服、銷售的 AI 一起合作，為了讓他們溝通，工程師只好為這個專案特製複雜的溝通規則 (客製化程式碼)。

這種方法又貴又累，而且只要有一個環節出錯，整個專案就可能崩潰。

Level 4：用通用語言溝通的夢幻團隊

大家終於意識到，與其為每個專案都搞一套臨時的溝通方法，不如發明一種所有 AI 都懂的「世界通用語言」，這就是 A2A 協議登場的時刻。

解決方案：A2A - AI 世界的通用語言和社交禮儀

A2A 不是一個軟體，而是一套由 Google 在 2025 年發布的公開「行為準則」，目的是讓不同公司和不同平台開發的 AI 員工都能順暢溝通。

一個非常重要的觀念修正：
A2A 不是靠一個「中央總機」來轉接所有 AI 的電話，而是讓 AI 們可以直接**「點對點」互相打電話**，是一種去中心化的架構。

它是怎麼運作的？

• AI 的數位名片 (Agent Card)
  每個 AI 都有一個公開的「名片」，放在網路上的標準位置，這張名片用 JSON 格式寫著：「我是誰、我會做什麼 (技能清單)、我的聯絡方式 (網址)、以及跟我說話需要什麼憑證」。

• 直接通話 (點對點通訊)
  當一個 AI 需要幫助時，它會去讀取其他 AI 的名片，找到合適的幫手，然後直接透過網路 (HTTPS) 跟對方聯繫，不需要經過中間人。

• 企業級的保全系統
  為了確保通話安全，這套準則整合了業界標準的安全機制，就像公司門禁卡 (OAuth 2.0)、秘密握手信號 (mTLS) 和訪客通行證 (API Keys)，確保只有授權的 AI 才能溝通。

AI 之間用「通用語言」可以聊些什麼？

A2A 定義了幾種標準的對話模式：

• 交辦任務 (Task Delegation)

白話文： 「這件事我不會，名片上說你會，你來做吧！」

客服 AI 發現客戶想退款，但自己沒權限，於是它查了名片簿，找到財務 AI，用標準格式把「處理退款」這個任務交給它。

• 同步情報 (Context Synchronization)

白話文： 「關於 XXX 專案，目前進度是這樣，同步一下。」

在一個需要好幾天的大專案裡，所有參與的 AI 會不斷互相「傳紙條」，確保大家對專案的關鍵進度、參數都理解一致，避免有人搞不清楚狀況。

• 回報成果 (Result Exchange)

白話文： 「你交辦的事我做完了，結果在這。」

任務完成後，AI 會用一個標準的「報告格式」把結果交回來，不管成功、失敗或出錯，格式都一樣，方便接收方進行後續處理。

這帶來什麼根本性的改變？

A2A 的核心思想是：從「為每個合作專案特製翻譯機」，轉向「大家都來學通用語言」。

這不代表你要把你現有的 AI 員工全部換掉，A2A 就像一個外掛的「溝通模組」，可以讓新舊 AI 員工在不改變自己核心工作習慣的前提下，學會如何與外界合作。

A2A 和另一個叫 MCP 的東西是什麼關係？

你可以這樣理解：

• A2A： 處理 AI 與 AI 之間的溝通問題（同事之間的合作）。
• MCP： 處理 AI 與工具之間的溝通問題（同事如何使用 Excel 或計算機）。

兩者互補構成了一個完整的 AI 協作生態系，在實際應用只要需要跨部門、跨公司合作時，就必須使用 A2A 這個「官方語言」。

如何在 Copilot Studio 中實踐 Agent 協作

在 Copilot Studio 平台中，A2A 的概念被具象化為兩種核心協作模式，分別是建立子代理人 (Child Agents)與連接現有代理人 (Connected Agents)。理解這兩種模式的適用場景與權衡，是設計可執行方案的關鍵。

以下內容的 延伸參考資源

何時該使用「子代理人 (Child Agents)」？— 內部職能的模組化

核心概念：一個存在於主代理人內部的輕量級 Agent，如同主代理人的一個私有功能模組。

適用時機：

• 當整個解決方案由單一或緊密合作的團隊開發與管理。
• 當目的是將一個大型 Agent 的內部邏輯拆分為幾個定義清晰、職責單一的子單元，以降低主體的複雜度。
• 當這些子單元不需要獨立的驗證、設定或部署流程。
• 權衡考量： 這種模式的優點是開發單純、管理集中，但犧牲了該功能模組的獨立性與跨主體的複用性。

潛在場景：

• 多功能 HR Onboarding Agent：主 Agent 負責引導流程，內部包含處理「IT 設備申請」、「人資文件簽署」和「公司政策問答」的子代理人，各司其職，讓主 Agent 的邏輯保持簡潔。
• 訂單處理 Agent：面向客戶的主 Agent 在收到訂單後，調用內部的「庫存查詢」、「物流安排」與「金流處理」子代理人，完成一系列內部操作。

何時該使用「連接現有代理人 (Connected Agents)」？— 跨邊界的服務整合

核心概念：一個完全獨立、功能齊全的 Agent，與主代理人是平等的服務消費關係。

適用時機：

• 當不同的 Agent 由不同的團隊獨立開發與維護。
• 當被連接的 Agent 是一個需要被多個其他 Agent 重複利用的「共享服務」。
• 當各 Agent 必須擁有各自獨立的驗證、安全策略與部署生命週期 (ALM)。
• 權衡考量：此模式賦予了各團隊最大的自主性與技術彈性，但也帶來了跨團隊溝通、版本協調與服務治理的額外管理成本。

潛在場景：

• 企業級智慧中樞：由法務團隊維護的「合規審查 Agent」或財務團隊維護的「預算審批 Agent」，可以被各部門的業務 Agent（如行銷、採購）連接並調用，以確保流程標準化。
• 整合外部數據源 Agent：一個市場分析 Agent，可連接到由數據工程團隊在 Microsoft Fabric 上維護的「銷售數據代理人」，以獲取權威、即時的數據分析結果，實現關注點分離。

子代理人 (Child Agents) 的實戰展示

展示場景為多功能 HR Onboarding Agent：主 Agent 負責引導流程，內部包含處理「IT 設備申請」、「人資文件簽署」和「公司政策問答」的子代理人，各司其職，讓主 Agent 的邏輯保持簡潔。

另外連接現有代理人 (Connected Agents) 在未來有機會的話再分享，然後建議可以先從 child agents 感受一下多個 Agents 的溝通過程

結論：從協議的起點，大膽假設、細心驗證

透過這種「邊實驗、邊優化」的方式，不僅能逐步驗證 A2A 思維在實際場景中的價值，也能為未來更大規模的 Agent 協作奠定可靠基礎，這正是從協議出發、以實踐驗證假設的真正意義。

整體來看A2A 協議以及它在 Copilot Studio 等平台上的實踐，為愈趨複雜的 Agent 協作提供了一套清晰且具體的架構指引。

不論是透過「子代理人」將內部功能模組化，或是藉由「連接代理人」整合跨團隊的共享服務，其核心目標始終一致：提升開發效率、降低系統耦合度，並讓 AI 應用的設計更具彈性與可維護性。

同時也要意識到，A2A 協議仍在持續發展與演進之中，與其急著構建完整的代理體系，不如先回到自身的工作脈絡，盤點並梳理現有的工作流程，找出那些最能受益於自動化或協作的環節。再利用 Copilot Studio 這類工具，先行嘗試建立小型、快速驗證的最小可行概念（MVP），以實際實驗的方式逐步累積經驗。

這樣的循序策略在不斷測試與調整的過程中，逐步理解 A2A 思維在現實場景中的價值，也為未來更大規模的 Agent 協作奠定穩固基礎。

從協議出發以實踐驗證假設，這正是讓 AI 協作走向成熟的關鍵。