
2026/06/18 17:52
Ask HN: A2Aプロトコルを使っている人はいますか?
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要約▶
Japanese Translation:
A2A プロトコルの主要な障壁は、複雑な要件と現状のエージェント能力の間にある不一致から生じる大きな懐疑です。開発者は、エージェントが本質的なアイデンティティや固有の「Agent A」概念を欠いていると主張しており、これは A2A が明確に定義されたエージェントカードへの依存と矛盾します。また、その gRPC ベースのアーキテクチャは、単なる REST API と比較して痛々しい間接性を追加すると指摘されています。支持派はそれを独立した開発のためのマイクロサービス様式ソリューションと見ている一方、批判者は OpenAI や Claude などの主要テクノロジー企業がネイティブな MCP インテグレーションへと転換している点を挙げ、統合(コンソリデーション)への業界のシフトを示唆しています。MCP サーバーの構築は A2A よりも高いインセンティブをもたらすためです。実世界の生産的なユースケースは依然として存在せず、特にあるメガコーポレーションのエンジニアは最終製品においてゼロの A2A 利用があると報告しています。さらに、いくつかの実装がエージェント側の完全な存在が必要でないと気づき、「Agent <> MCP」といったハイブリッドパターンに回帰しました。ツール検索やコードモードでは、直接の MCP 接続を好むためです。懐疑派はこれらの欠陥を、プロンプトキャッシング、レイテンシ、トークンコストに関する理解不足に起因すると説明しています。Google が A2A をデフォルトの AI 検索用のクライアントとして統合しない限り、このプロトコルは停滞するリスクがあります。合意形成では、単純なインテグレーションパターンが支持されており、コスト効率性とパフォーマンスニーズに対処できていない過剰に設計されたソリューションへの批判につながっています。
本文
AI エージェント間通信プロトコル:A2A vs MCP の採用と戦略の変遷
1. 結論:当面の方向性
開発チームは当面、「Agent の背後にある MCP」スタイルのパターンを継続して採用しています。
- 理由: A2A(あるいは同様の仕組み)が将来的には重要になる可能性はあるものの、特定のユースケースにおいては複雑すぎると感じられました。
- 見直しプロセス:
- 当初は「既存のエージェントに A2A を単純に適用すれば互いに円滑に動作する」と考えていましたが、これは安直なアプローチでした。
- エージェントには固有のアイデンティティがなく、「エージェント A が B と通信する」と「A が将来の自分自身と通信する」のを区別できないため、A2A の前提条件が満たされていません。
- gRPCを導入した結果、実装上の摩擦や不透明性が生じてしまいました。
2. 技術的視点:背景と課題
AI インフラ・ツールの開発者(hic-ai.com)が A2A プロトコルを検討した上で判断した主な理由は以下の通りです。
主要な懸念点
- アイデンティティの曖昧さ: エージェントは一意の定義を持っておらず、固定された「エージェント ID」が存在しません。
- プロトコルの整合性の欠如: 「メッセージの受信・送信」という概念には明確なアイデンティティが必要ですが、現状のエージェントではそれが存在しないため、A2A は根本的に矛盾しています。
- 実装上の摩擦: gRPC による間接層の追加が実装を困難にしました。
- 市場での検証不足: MCP の採用実績が高まる中で、A2A が現実世界の問題を解決しているかは疑問視されています。
採用動向の変化
- MCP の優勢性: Claude や OpenAI など主要プレイヤーが MCP をネイティブ統合しており、集約化は時間の問題です。
- インセンティブの差: MCP サーバーの構築には A2A サーバーよりも高い動機づけが存在します。
- Google のスタンス: Google がデフォルトの AI 検索において A2A クライアントを採用しない限り、十分な市場勢いは期待できません。
3. ユースケースと実装現場の実情
理論上のメリットと現実の課題にはギャップがあります。
現状の採用状況
- 職場での実装:
- 現在は A2A を「エージェント用マイクロサービスアーキテクチャ」として機能させており、相互連携に成功しています。
- チーム内での独立開発と必要時の連携を可能にしており、現時点では大きな課題はありません。
- 産業への浸透:
- 一部企業で先行していますが、業界全体が追いつくには5〜10 年かかる可能性があります。
- 大企業(メガコーポレーション)は AI を利用していますが、A2A を活用した最終製品は見当たりません。
理論と実務の乖離
- 販売チームの課題:
- エンドツーエンドソリューションの代替として A2A を推奨していますが、完全なソリューションを持たない場合、相互作用の境界線定義が困難です。
- エージェントは明確な振る舞いを持ちながら、結局他システムによって後方に位置づけられる内部利用や B2B 用途向けに設計されているように見えます。
- ネットワーク設計の難しさ:
- 「信頼できるエージェント」ネットワークとして適用しようとしましたが、「なりすましアクター」への配慮により肥大化しました。
- その粗さを利用するか、Scala ウェブサーバーを用いてフックをオーケストレーションする独自のソリューションを作成し切り替えました。
4. 戦略の変遷:MCP へ回帰
過去 1 年間の戦略軌跡は以下の通りです。
「MCP」→「A2A」→そして再び「Agent <> MCP」
- 現状: 特定のケースで A2A を経由しても、全体としてはAgent と MCP の組み合わせへと戻りました。
- 今後の展望: Agentic AI ハネス内でのツール検索やコードモードを併用する環境では、当面はMCP が王道となるようです。
5. 批判的視点と代替案
A2A に関する議論において指摘された課題や代替アプローチです。
技術的な批判と誤解
- 過剰設計: 既存の REST API を十分活用すればよいという意見に対し、MCP が単なる API ラッパーに過ぎず形式的な記述だけを加えているという指摘があります。
- 設計上の欠陥: プロンプトキャッシングやレイテンシ、トークンコストなどの実務的な側面を考慮せず、理論だけで設計されたという批判があります。
- Google の擁護と現実: Google も普通の人で構成されており、悪いアイデアを生む可能性は他企業と同様です。LLM 時代の悪質さは、誰もが「専門家」になり華やかながら過剰な仕組みを名声のために行う点にあります。
ターゲットオーディエンスの問題
- 「ノーコード」の幻想: A2A は高レベルプロトコルですが、「バイブコーディング(感覚的なコーディング)」層をターゲットにしており、プログラミング知識が不足しています。
- チェックリストアプリ作成で1000 万トークンを無駄に消費する例があります。
- 適切な選択: 専門家の活動も有用ですが、プログラミングの基礎知識とウェブスクレイピングができる場合に限り、多数の代替選択肢があることを認識する必要があります。
具体的な代替アプローチ
- API レイヤー: エージェント前面に API を構築し、仕様はマークダウンファイルで共有する手法(既存 REST API の活用)。
- 自己文書化 CLI: REST API の背後に置き、エージェント対話を設定する手法。
- ハイブリッドレジストリ: AgentCards レジストリと SSE ストリーミングを組み合わせた試み(結局否定的な結論に至ることもありました)。
6. 雑記:運用へのこだわり
- ツール選び: 現在も
を使用しています。tmux send-keys - 方針: それが解決できないユースケースを見つけたら、即座に他に変更します。