A2A – Giao Thức Mở Cho Kỷ Nguyên Của AI Agents

I. Mở đầu

Chúng ta đang sống trong thời kỳ bùng nổ của trí tuệ nhân tạo. Hàng loạt AI Agent đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong công việc và cuộc sống: từ ChatGPT của OpenAI, Microsoft Copilot tích hợp sâu vào hệ sinh thái Microsoft, đến Claude của Anthropic với khả năng xử lý văn bản dài vượt trội.

Mỗi “trợ lý ảo” này đều có thế mạnh riêng:

• Có con thì giỏi viết lách và tổng hợp kiến thức.
• Có con lại chuyên trả lời email, tóm tắt cuộc họp.
• Có con có khả năng phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán.

Nhưng bạn có nhận ra một điều?

Những AI Agent này đang làm việc một mình. Mỗi con là một “hòn đảo thông minh” – mạnh mẽ nhưng khó kết nối với nhau để làm được những việc lớn hơn.

Vậy nếu ta muốn xây dựng một hệ thống AI như một “đội nhóm”, nơi mỗi agent đảm nhận một vai trò riêng, phối hợp như một tổ chức thông minh thực thụ, thì sao?

• Một con AI lên lịch họp.
• Một con AI gọi điện xác nhận.
• Một con AI phân tích kết quả.
• Tất cả làm việc liền mạch không cần sự can thiệp thủ công.

➡️ Đó chính là lúc chúng ta cần đến A2A – Agent-to-Agent Protocol.

A2A là một giao thức mở do Google phát triển, với tham vọng tái định nghĩa cách các AI Agents giao tiếp, cộng tác và hỗ trợ lẫn nhau – giống như cách con người làm việc theo nhóm.

Nó không chỉ là công nghệ, mà còn là bước đệm cần thiết để đưa thế giới từ “một AI thông minh” sang “một hệ sinh thái AI hợp tác”.

Hãy cùng khám phá điều gì khiến A2A trở thành chìa khóa cho kỷ nguyên mới của AI Agents!

II. A2A là gì?

A2A là viết tắt của Agent-to-Agent – một giao thức mở (open protocol) được phát triển bởi Google, nhằm giải quyết một bài toán quan trọng:

Làm sao để các AI Agents có thể “hiểu nhau”, “nói chuyện” và “hợp tác” một cách chuẩn hóa, hiệu quả và bảo mật?

Trong thế giới con người, để làm việc nhóm, ta cần một ngôn ngữ chung – như tiếng Anh, tiếng Việt.
Trong thế giới Internet, để các trang web hoạt động được, ta có HTTP.
Email hoạt động được là nhờ SMTP.

Và giờ đây, với làn sóng AI Agent đang nổi lên – từ chatbot, trợ lý doanh nghiệp, AI gọi điện, đến AI hỗ trợ kỹ thuật – chúng ta cần một giao thức chung để kết nối tất cả lại với nhau.

➡️ Đó chính là lúc A2A ra đời.

Vậy A2A thực sự làm gì?

• Cho phép một AI agent bất kỳ (dù được lập trình bằng Python, dùng mô hình GPT, Claude hay Gemini…) giao tiếp được với một AI agent khác.
• Nó không quan tâm bạn chạy trên nền tảng nào: cloud, local, hay serverless.
• Miễn là bạn tuân theo “ngôn ngữ” của A2A – thì mọi AI đều có thể hiểu nhau và phối hợp công việc.

Tưởng tượng A2A giống như…

• HTTP cho web: giúp hàng tỷ trang web trao đổi dữ liệu được với nhau.
• SMTP cho email: để Gmail gửi email cho Outlook, Yahoo,…
• A2A cho AI: giúp AI Agent từ OpenAI có thể làm việc với AI Agent của Google, Microsoft, hay bất kỳ ai!

Với A2A, tương lai sẽ không còn những “AI biệt lập”, mà là mạng lưới các AI Agent thông minh, tự động, phối hợp nhịp nhàng – như một đội ngũ chuyên gia thực thụ làm việc 24/7.

III. Tại sao A2A quan trọng?

Hiện tại, phần lớn các AI Agent hoạt động như những “cá nhân thông minh đơn độc”.
Chúng có thể giỏi – nhưng lại không biết phối hợp:

• Một con AI chuyên tóm tắt văn bản.
• Một con khác chuyên trả lời email.
• Một con khác thì gọi điện chăm sóc khách hàng.

👉 Nhưng chúng không nói chuyện với nhau, không phối hợp theo chuỗi tác vụ.

Hãy tưởng tượng bạn là một doanh nghiệp:

• Bạn có một AI hỗ trợ khách hàng, một AI lên lịch họp, và một AI phân tích báo cáo.
• Mỗi AI giỏi riêng, nhưng bạn vẫn phải tự mình “chắp nối” chúng bằng thao tác thủ công.

➡️ Điều này làm mất đi giá trị cốt lõi của tự động hóa.

Đây chính là lý do A2A trở nên cực kỳ quan trọng.

A2A giúp các AI agent:

• Hiểu được nhiệm vụ tổng thể và chia nhỏ công việc cho nhau.
• Chuyển tiếp dữ liệu, ngữ cảnh, mục tiêu một cách logic giữa các agent.
• Cùng nhau phối hợp như một đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp:
  • AI A gọi điện xác nhận cuộc họp với khách hàng.
  • Sau khi xác nhận, gửi thông tin cho AI B lên lịch trong Google Calendar.
  • Rồi thông báo lại cho AI C gửi email xác nhận.

Tất cả đều diễn ra mượt mà, không cần con người can thiệp.

Đây không còn là chuyện của một AI, mà là hệ sinh thái AI hợp tác.

Với A2A, bạn không xây dựng “một cỗ máy thông minh”, mà là một tổ chức thông minh, nơi mỗi AI agent như một nhân sự chủ động và phối hợp ăn ý để hoàn thành những mục tiêu lớn, phức tạp.

Tóm lại:

A2A là bước tiến cần thiết để đưa thế giới từ “AI đơn lẻ” đến “AI hội nhập” – từ công cụ sang cộng sự!

IV. A2A hoạt động như thế nào? (đơn giản hóa)

A2A không phải là một phần mềm, không phải là một mô hình AI cụ thể.
➡️ Nó là một chuẩn giao tiếp – giúp các AI agents nói chuyện với nhau một cách minh bạch và an toàn, mà không cần biết nội bộ của nhau hoạt động thế nào.

1. Agent Card – Danh thiếp của AI

Mỗi AI agent sẽ có một Agent Card – đây là một file JSON giống như “danh thiếp” để giới thiệu bản thân.

Trong Agent Card sẽ ghi rõ:

• Tên và mô tả ngắn của agent.
• Những hành động mà agent hỗ trợ (ví dụ: sendEmail, summarizeText, bookAppointment…).
• Các thông số đầu vào, đầu ra cho mỗi hành động.
• URL endpoint để gọi đến agent.

📌 Tưởng tượng như khi bạn đưa danh thiếp cho người khác:

“Tôi tên là AI-Tổng-Đài, tôi có thể gọi điện, xác nhận lịch hẹn, và thu thập phản hồi.”
Họ nhìn vào là biết cách giao tiếp và sử dụng bạn ngay.

2. Giao tiếp qua HTTP hoặc JSON-RPC

Sau khi biết năng lực của nhau (qua Agent Card), các agent bắt đầu giao tiếp như những dịch vụ web:

• Gửi yêu cầu hành động qua HTTP POST hoặc JSON-RPC.
• Chỉ cần biết endpoint và format yêu cầu – giống như gọi một API REST thông thường.

📦 Ví dụ:
“`json
POST /performAction
{
“action”: “summarizeText”,
“input”: {
“text”: “Nội dung cần tóm tắt…”
}
}

3. Phản hồi qua SSE (Server-Sent Events)

A2A sử dụng SSE – Server-Sent Events để truyền thông tin phản hồi theo thời gian thực.
Khi một agent nhận được yêu cầu, nó sẽ xử lý và gửi kết quả về dần dần, hoặc thông báo khi hoàn tất.

🎧 Điều này giống như việc bạn gọi điện cho một nhân viên, và họ sẽ “update tiến độ” cho bạn khi hoàn thành từng bước.

Không cần lộ code – vẫn làm việc được

Một điều cực kỳ quan trọng là:

Các AI agents không cần biết logic bên trong của nhau – chỉ cần biết “anh có thể làm gì” và “cách gọi đến anh là gì”.

Giống như khi bạn gọi một API: bạn không cần biết server phía sau viết bằng Python, Go hay Java – chỉ cần biết cách gửi request là đủ.

Tổng kết nhanh:

V. Một ví dụ đơn giản

Để dễ hình dung hơn về cách A2A hoạt động, chúng ta hãy cùng xem xét một ví dụ trong dịch vụ chăm sóc khách hàng.

1. Các agent trong ví dụ này

• Agent A: Trợ lý AI chuyên chăm sóc khách hàng. Nhiệm vụ của Agent A là giải đáp thắc mắc của khách hàng, cung cấp thông tin về các sản phẩm, và hỗ trợ khi có yêu cầu.
• Agent B: AI quản lý đơn hàng. Agent B sẽ theo dõi và quản lý tình trạng các đơn hàng từ khi đặt đến khi giao hàng xong.

2. Mô phỏng tình huống

Giả sử khách hàng gọi đến và hỏi về tình trạng đơn hàng của mình.

• Bước 1: Agent A nhận câu hỏi của khách hàng và cần kiểm tra tình trạng đơn hàng.
• Bước 2: Thay vì tự làm tất cả, Agent A sẽ gửi một yêu cầu đến Agent B qua giao thức A2A để kiểm tra thông tin đơn hàng. Yêu cầu này có thể được gửi qua HTTP hoặc JSON-RPC, với thông tin như orderId để Agent B xác định đơn hàng cần kiểm tra. Ví dụ, yêu cầu từ Agent A có thể như sau:
  “`json
  POST /checkOrderStatus
  {
  “orderId”: “12345”
  }

• Bước 3: Agent B nhận yêu cầu và truy vấn dữ liệu từ hệ thống quản lý đơn hàng. Sau khi có kết quả, Agent B sẽ gửi phản hồi lại cho Agent A qua SSE (Server-Sent Events) hoặc HTTP. Phản hồi có thể là thông tin như: đơn hàng đã giao thành công hay đang xử lý.

Ví dụ phản hồi từ Agent B:

{
“status”: “Đang giao hàng”,
“estimatedDelivery”: “2025-05-12”
}

• Bước 4: Agent A nhận thông tin phản hồi từ Agent B và cập nhật cho khách hàng ngay lập tức.
  • Kết quả: Khách hàng được thông báo rằng đơn hàng của họ đang trong quá trình giao và sẽ đến vào ngày 12 tháng 5.

3. Tại sao A2A lại quan trọng trong ví dụ này?

Trong ví dụ trên, A2A giúp cho Agent A và Agent B có thể giao tiếp với nhau mà không cần phải chia sẻ mã nguồn hay công nghệ bên trong của mỗi agent. Việc này làm cho cả hai agent có thể hoạt động độc lập nhưng vẫn có thể hợp tác hiệu quả để hoàn thành một nhiệm vụ chung.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các doanh nghiệp có nhiều hệ thống và công cụ AI khác nhau, nơi mà việc tích hợp các công cụ này để chúng có thể giao tiếp và phối hợp là yếu tố quyết định thành công.

Tóm tắt:

• Agent A chăm sóc khách hàng.
• Agent B quản lý đơn hàng.
• A2A giúp chúng giao tiếp và phối hợp với nhau mà không cần phải biết về mã nguồn của nhau.
• Kết quả: Quá trình kiểm tra tình trạng đơn hàng và cập nhật cho khách hàng diễn ra tự động và mượt mà, với mọi thông tin được trao đổi theo chuẩn mở.

Từ ví dụ này, bạn có thể thấy A2A không chỉ giúp các AI agents giao tiếp mà còn nâng cao hiệu quả và khả năng tự động hóa trong công việc. Chỉ với vài thao tác đơn giản, các agent đã có thể làm việc cùng nhau để cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn!

VI. Ai đang dùng A2A?

A2A không chỉ là một giao thức mở, mà còn đang trở thành chuẩn chung cho AI tương tác. Dưới đây là những cái tên nổi bật đã và đang ứng dụng A2A trong các sản phẩm và dịch vụ của mình:

1. Google (Tất nhiên 😄)

• Google chính là nhà phát triển và người tiên phong trong việc đưa A2A vào thực tiễn. Với sự dẫn đầu của Google, A2A đã trở thành một công cụ mạnh mẽ để kết nối các AI agents và mở rộng khả năng tương tác giữa chúng.

2. Microsoft

• Microsoft không chỉ đứng ngoài cuộc mà đã tích hợp A2A vào các nền tảng mạnh mẽ của mình:
• Azure AI Studio: Nền tảng này cho phép các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các AI models, sử dụng A2A để giao tiếp giữa các AI agents một cách mượt mà.
• Copilot Studio: Trong công cụ này, A2A giúp các AI agents hợp tác để mang lại trải nghiệm đồng bộ và mạnh mẽ cho người dùng.

3. Các đối tác lớn khác

• Các công ty lớn như Atlassian, Salesforce, SAP, MongoDB cũng đã bắt đầu ứng dụng A2A trong các sản phẩm của mình để cải thiện khả năng giao tiếp và tích hợp giữa các AI systems.
• Atlassian sử dụng A2A để giúp các công cụ làm việc nhóm như Jira, Confluence giao tiếp với các AI agents và tự động hóa quy trình làm việc.
• Salesforce và SAP đang dùng A2A để kết nối các AI agents trong các hệ thống CRM và ERP của mình, giúp nâng cao hiệu quả công việc và cải thiện trải nghiệm người dùng.
• MongoDB áp dụng A2A để cho phép các agent giao tiếp với cơ sở dữ liệu của mình, mang đến những phản hồi nhanh chóng và chính xác hơn.

4. A2A – Chuẩn chung cho AI tương tác

Với sự gia nhập của những ông lớn trong ngành công nghệ, A2A đang dần trở thành một chuẩn chung để các AI agents có thể giao tiếp và hợp tác với nhau một cách mượt mà và hiệu quả. Điều này mở ra một tương lai nơi mà AI không còn hoạt động đơn lẻ, mà sẽ phối hợp nhịp nhàng như một đội ngũ thực sự.

Tóm tắt:

• Google là người sáng lập và tiên phong với A2A.
• Microsoft đã tích hợp A2A vào Azure AI Studio và Copilot Studio.
• Atlassian, Salesforce, SAP, MongoDB, và nhiều công ty lớn khác cũng đang ứng dụng A2A trong các sản phẩm của mình.
• A2A đang trở thành chuẩn chung cho việc tương tác giữa các AI agents.

Với việc ngày càng nhiều công ty lớn áp dụng A2A, giao tiếp giữa các AI agents sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn, và chúng ta có thể mong đợi sự phát triển vượt bậc của công nghệ AI trong tương lai!

VII. So sánh nhanh A2A và MCP

Cả A2A và MCP đều là những giao thức tiên tiến giúp AI hoạt động một cách hiệu quả hơn. Tuy nhiên, mỗi giao thức lại có mục tiêu và cách thức hoạt động riêng biệt. Dưới đây là bảng so sánh nhanh giữa A2A và MCP:

Kết hợp cả hai:

• Việc kết hợp A2A và MCP có thể tạo nên một hệ sinh thái AI Agents mạnh mẽ, nơi các AI không chỉ giao tiếp và phối hợp mượt mà với nhau mà còn có thể sử dụng các công cụ hiệu quả, đạt được kết quả tối ưu mà không gặp phải rào cản về kiến thức kỹ thuật.
• A2A giúp các AI agents phối hợp như một nhóm, trong khi MCP giúp chúng sử dụng công cụ một cách tiêu chuẩn và chính xác.
• Cùng nhau, A2A và MCP có thể mở ra một tương lai mới cho AI, nơi mà các AI agents không chỉ làm việc độc lập mà còn có thể phối hợp với nhau một cách hoàn hảo và sử dụng công cụ phù hợp một cách thông minh.

Tóm lại:

• A2A giúp các AI agents giao tiếp và phối hợp, phát triển bởi Google.
• MCP giúp AI gọi và sử dụng công cụ hiệu quả, phát triển bởi Anthropic.
• Kết hợp cả hai sẽ tạo ra một hệ sinh thái AI mạnh mẽ, mở rộng, và có khả năng làm việc nhóm vượt trội.

VIII. Kết luận

• A2A không chỉ là một bước tiến lớn trong việc giúp các AI agents giao tiếp với nhau mà còn là một bước tiến trong khả năng phối hợp. Đây là một dấu mốc quan trọng, giúp AI không chỉ trở nên “thông minh”, mà còn có thể làm việc cùng nhau một cách mượt mà như những cộng sự thực thụ.
• Cho dù bạn là developer, marketer, hay nhà quản lý, hiểu về A2A sẽ giúp bạn đi trước một bước trong kỷ nguyên của AI hợp tác. Việc nắm bắt những công nghệ như A2A sẽ giúp bạn có cái nhìn rộng mở hơn về cách AI có thể làm việc cùng nhau và hỗ trợ quy trình làm việc của bạn.

👉 Tìm hiểu thêm và khám phá các ứng dụng thực tế của A2A tại trang chính thức của Google: https://google.github.io/A2A/

📌 Gợi ý tiếp theo

Bạn muốn thử xây dựng một AI Agent mà không cần biết lập trình?

Khám phá ngay khóa học hấp dẫn giúp bạn bắt đầu với AI:

🎓 Xây Dựng AI Call Assistant – Tạo Trợ Lý Gọi Điện Với No-Code

Trong khóa học này, bạn sẽ:

• ✅ Học cách ứng dụng AI Agent vào các tình huống thực tế
• ✅ Dễ hiểu, không cần kỹ năng lập trình hay kinh nghiệm trước đó
• ✅ Thực hành trực tiếp trên nền tảng Microsoft Copilot Studio, công cụ mạnh mẽ cho việc tạo và triển khai AI

Hãy bắt đầu hành trình xây dựng AI ngay hôm nay, dù bạn là người mới hay đã có kinh nghiệm!