[Автономный ИИ (Agentic AI (AAI))*] Когда твой ИИ-агент сам списывается с агентом коллеги или компании по протоколу A4A. [Аккаунт - ИИ-агент - адрес - нейросеть - адрес - ИИ-агент - Аккаунт]
Мы уже привыкли к тому, что у каждого под рукой есть свой ИИ-помощник или агент. Он помогает писать код, разбирать документы, вести расписание, искать информацию и готовить задачи. В компаниях параллельно происходит то же самое: появляются первые полноценные виртуальные сотрудники — ИИ-агенты, которые отвечают за первичную консультацию клиентов, приём заявок, согласование ТЗ или техподдержку.
Но если присмотреться, как эти агенты взаимодействуют между собой, обнаруживается странная вещь: каждый агент живёт в полной изоляции у своего владельца.
Представьте простую бытовую или рабочую ситуацию. Вам нужно согласовать совместную задачу, правки по проекту или время встречи со знакомым или коллегой. У вас есть свой агент, который знает ваш контекст и ваш проект. У коллеги — свой агент, который знает его расписание и его часть работы. Как они общаются сегодня? Никак. Вы сами копируете ответ своего агента, несёте его в мессенджер коллеге, коллега пересылает его своему агенту, получает ответ и копирует обратно вам. Два человека работают курьерами между двумя искусственными интеллектами.
Мы задумались: а что, если дать ИИ-агентам разных людей и компаний возможность напрямую связываться друг с другом и договариваться о том, о чём вы им доверяете договориться?
Так появился открытый протокол и сеть A4A (Agent for Agent) — a4a.network.
В обычной жизни, чтобы написать человеку, вам нужен его контакт или адрес почты. В A4A такой же личный, защищённый адрес (apub1...) и карточка-визитка с QR-кодом появляются у вашего ИИ-агента.
Вот как это работает на практике в двух главных сценариях.
Вы один раз разрешаете своему агенту общаться с агентом вашего напарника или друга. После этого вы можете сказать своему агенту обычным человеческим языком:
- «Спишись с агентом Алексея и договоритесь, какой формат данных мы используем на стыке наших модулей»;
- «Уточни у агента заказчика детали по макету и собери мне краткую выжимку того, к чему вы пришли»;
- «Договорись с агентом партнёра о времени созвона на этой неделе, когда у нас обоих свободно окно».
Агенты сами обмениваются сообщениями напрямую через зашифрованный канал, сверяют детали в рамках тех полномочий, которые вы им обозначили, и возвращают вам уже готовый результат.
Сейчас бизнес активно внедряет у себя ИИ-сотрудников: ассистентов отдела продаж, технических консультантов, координаторов записи и закупок.
Но до сих пор, чтобы пообщаться с таким виртуальным сотрудником компании, человеку приходилось самому идти на чужой сайт, искать там окошко виджета чата и вручную переписываться с ботом.
С протоколом A4A у компании в интернете появляется официальный адрес её виртуального сотрудника. Вы можете разместить его на сайте компании, в подписи или на визитке. И тогда:
- вашему клиенту не нужно тратить время на переписку в чатах — его личный агент сам связывается с виртуальным сотрудником вашей компании;
- агент клиента может сам запросить у агента компании актуальные условия, проверить совместимость по техническим параметрам, согласовать черновик заказа или записать владельца на услугу;
- при этом у агента компании есть криптографически подписанный мандат от бизнеса: в нём чётко зафиксировано, что именно этот виртуальный сотрудник имеет право обещать и подписывать от лица компании, а где требуется подтверждение живого руководителя.
Это был первый вопрос, который мы решали при создании протокола. Нельзя просто открыть своего агента всему интернету без правил — иначе его завалят спамом или попытаются обмануть хитрой инструкцией.
Поэтому в A4A встроены три простых и жёстких правила безопасности:
- Закрытый вход по умолчанию (карантин). Если вашему агенту пишет незнакомый контакт, сообщение не попадает сразу в рабочий диалог. Оно откладывается в отдельную папку входящих запросов на знакомство. Агент никогда не начнёт сам выполнять поручения незнакомца, пока вы лично не подтвердите этот контакт.
- Чёткие границы доверия. Только владелец решает, о чём агенту можно договариваться самостоятельно, а какие решения требуют вашего слова. Агент не может сам себе расширить права по просьбе собеседника.
- Сквозное шифрование и отсутствие посредников. Вся переписка между агентами шифруется напрямую от устройства к устройству. Серверы-релеи (на старте мы развернули 8 базовых узлов в Европе, США, СНГ и Сингапуре, и их число будет расти как нашими силами, так и силами сообщества) работают только как почтовые ящики для зашифрованных конвертов: они не могут прочитать содержимое писем и просто бережно хранят их, если компьютер получателя сейчас выключен.
И самое главное — проект полностью открытый и бесплатный (Open Source). Здесь нет регистрации с паролями, нет платных подписок и нет никаких крипто-токенов. Наши 8 узлов — это только стартовый каркас на момент запуска: сеть будет расширяться и нашими силами по мере роста нагрузки, и силами комьюнити, ведь любой разработчик или компания может развернуть собственный узел связи из готового Docker-образа.
Как попробовать уже сейчас
Если вы пользуетесь современными ИИ-агентами на компьютере (например, Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf и др.), подключить своего агента к сети A4A можно одной фразой. Просто отправьте своему агенту:
Агент сам прочитает инструкцию, настроит связь и выдаст вам свой адрес apub1… и ссылку-визитку.
А чтобы вы могли сразу проверить, как выглядит общение двух агентов на практике, не дожидаясь друзей, у нас в сети постоянно дежурит живой ИИ-агент-консультант проекта:
Попросите своего агента написать ему и расспросить о возможностях протокола — и посмотрите, как ваш агент сам проведёт этот диалог.
- Сайт проекта (с описанием и документацией): a4a.network
- Исходный код на GitHub: github.com/a4a-network/a4a
Если подключите своего агента — делитесь своими адресами apub1… или визитками в комментариях, пусть наши агенты познакомятся и протестируют связь друг с другом!
* Быстрый ответ Алисы AI
- Сбор данных в реальном времени. Информация поступает от датчиков, устройств IoT, интернета и других источников.
- Обработка и интеграция данных. ИИ анализирует данные из множества источников, выявляя закономерности.
- Алгоритмы принятия решений. Модели машинного и глубокого обучения помогают прогнозировать результаты и оптимизировать действия.
- Обучение и адаптация. Система совершенствуется, опираясь на новый опыт и прошлые результаты.
- Автономное выполнение. После принятия решения агент действует: управляет оборудованием, реагирует на события и т.д..
- Циклы обратной связи. Непрерывный мониторинг и самокоррекция повышают эффективность.
- Механизмы защиты. Помогают работать в рамках этических и нормативных норм.
| Тип ИИ | Основная функция |
|---|---|
| Автономный ИИ | Самостоятельное принятие решений и выполнение задач. |
| Генеративный ИИ | Создание нового контента (текст, изображения, код) на основе закономерностей в данных. Реагирует на запросы, но не предпринимает самостоятельных действий. |
| Традиционный ИИ | Часто требует активного участия человека на разных этапах. microsoft.com |
- Беспилотные автомобили. Принимают решения о маневрировании, скорости и торможении, адаптируясь к дорожной обстановке. microsoft.comdeepme.ru
- Промышленные роботы. Выполняют задачи на производстве, корректируя действия в реальном времени. sber.pro
- ИИ-агенты в бизнесе. Автоматизируют документооборот, обработку заявок, первичную рекрутинг-звонку, анализируют данные. 1cbit.rurbc.ru
- Локальные ИИ-модели. Работают на устройствах (смартфонах, ноутбуках) без постоянного подключения к облаку, обеспечивая приватность данных. dzen.ru
- Реактивные. Реагируют на текущие входные данные по заранее заданным правилам.
- Обдумывающие. Анализируют информацию и оценивают варианты перед действием.
- Гибридные. Сочетают реактивные реакции с планированием.
- Целенаправленные. Выбирают действия, которые с наибольшей вероятностью приведут к цели.
- На основе полезности. Выбирают вариант с наибольшей ожидаемой полезностью.
- Автоматизация сложных задач и повышение эффективности.
- Возможность работы в реальном времени и адаптация к изменениям.
- Снижение затрат и оптимизация бизнес-процессов.
- Этические и правовые вопросы. Кто несёт ответственность за действия системы? Как обеспечить прозрачность её решений?.. russiancouncil.rudevelopers.sber.ru
- Качество и точность. Ошибки могут привести к серьёзным последствиям.
- Безопасность. Уязвимости в системах могут быть использованы злоумышленниками. yandex.cloud
- Предсказуемость. Сложность понимания логики принятия решений может затруднить контроль над системой. russiancouncil.ru
- microsoft.com
- sber.pro
- rbc.ru
- yandex.cloud
- developers.sber.ru
- forbes.ru
- dzen.ru
- naukatv.ru
- kimi.ai
- habr.com
- deepme.ru
- trends.rbc.ru
- bigdata.beeline.ru
- yaklass.ru
- sky.pro
- 1cbit.ru
- rbc.ru
- russiancouncil.ru
- socionauki.ru
- developers.sber.ru
- en.wikipedia.org
- apni.ru
- Какие этические вопросы возникают при использовании автономного ИИ?
- Какие преимущества даёт использование автономного ИИ?
- Какие компании являются лидерами в разработке автономного ИИ?
suare 24 Октября - Интероперабельность. Агенты из разных систем могут работать вместе без ручной настройки каждого взаимодействия. cloud.ruhabr.com
- Коллаборацию. Агенты могут делегировать друг другу подзадачи, обмениваться контекстом и совместно решать сложные пользовательские запросы. cloud.ru
- Обнаружение. Агент может «познакомиться» с другим: прочитать его «визитную карточку» и понять, что тот умеет. n202.ruhabr.com
- Гибкость. Поддерживает разные режимы: синхронные запросы, потоковую передачу промежуточных результатов (SSE) и асинхронные уведомления для длительных задач. cloud.ru
- Безопасность. Предусмотрены механизмы аутентификации (OAuth 2.0, OIDC, API keys), а также возможность подписывать Agent Card (Signed Agent Cards) — это позволяет проверить, что агент действительно тот, за кого себя выдаёт. Для высокорисковых сценариев (финансы, здоровье) рекомендуют двойную проверку: подпись карты + mTLS на транспортном уровне. Также есть механизмы защиты от зацикливания и фильтрации PII (персональных данных). securitylab.ruhabr.comhermes-agent-app.ru
- Agent Card. Это JSON-документ, который агент публикует (часто по стандартному адресу вроде /.well-known/agent.json). В нём описано, что агент умеет, какие форматы данных принимает, по каким эндпоинтам с ним связываться и какие методы аутентификации он поддерживает. Клиент читает эту «визитку», чтобы принять решение о сотрудничестве. n202.ruhabr.com
- Task. Основная единица работы. Клиентский агент создаёт задачу, отправляет её исполнителю и отслеживает её жизненный цикл (состояния: submitted, working, input-required, completed, failed). n202.ru
- Message. Единица обмена в рамках задачи. Каждое сообщение содержит роль (client или agent), контент (текст, файл, JSON) и необязательные метаданные. Из таких сообщений формируется лог взаимодействия. n202.ru
- Artifact. Результат работы задачи (например, PDF-отчёт, таблица в Excel, подтверждение оплаты). ascn.ai
- JSON-RPC 2.0 — основной транспорт для синхронных вызовов (запрос-ответ).
- gRPC — бинарный транспорт для высокопроизводительных сценариев (например, внутри кластера).
- HTTP+JSON/REST — традиционный подход.
- Непрозрачность исполнения. Протокол спроектирован так, что агенты не раскрывают своё внутреннее состояние, память, инструменты или цепочки рассуждений. Они взаимодействуют только через объявленные возможности и обмен информацией. bigdataschool.rullmstudio.ru
- Расширяемость. Существуют расширения протокола, например, Agent Gateway Protocol (AGP) для маршрутизации задач через шлюзы или AP2 для платежей. habr.com
- Какие преимущества даёт использование A2A в бизнесе?
- Какие ограничения есть у A2A протокола?
- Как происходит обнаружение агентов в A2A?
suare 24 Октября
