A2A MCP

Microsoft A2A: Ein neues Modell für KI-Agenten-Kollaboration und Anwendungsverknüpfung

Erfahren Sie, wie Microsoft traditionelle Anwendungen über A2A mit KI-Agenten verbindet und Unternehmen dabei hilft, die Effizienz der Zusammenarbeit zu verbessern und den Übergang zu intelligenten Betriebsabläufen zu gestalten.

Kern der A2A-Strategie: Doppelte Definitionen und der Grundstein des "Agentic Computing"

Microsofts "A2A"-Strategie umfasst, vereinfacht gesagt, zwei Hauptebenen: Erstens die uns vertraute "Application-to-Application"-Automatisierung, die verschiedenen Softwaresystemen hilft, reibungslos zu kommunizieren und Informationssilos aufzubrechen. Zweitens die zukunftsorientierte "Agent-to-Agent"-Kollaboration, die es KI-Agenten ermöglicht, plattform- und organisationsübergreifend nahtlos zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Dies ist nicht nur ein Technologietrend, sondern ein grundlegender Wandel hin zum "Agentic Computing".

Microsofts Ziel ist es, ein neues Ökosystem hochgradig vernetzter, intelligent autonomer Unternehmenssysteme aufzubauen. Durch die Übernahme offener Protokolle wie A2A und deren tiefe Integration fördert Microsoft aktiv die Interoperabilität im KI-Bereich und engagiert sich für die Schaffung einer offenen, kollaborativen intelligenten Zukunft, in der Intelligenz nicht länger auf eine einzelne Anwendung oder Schnittstelle beschränkt ist.

Zwei strategische Säulen: Entschlüsselung der technologischen Grundlage

Agent-to-Agent (A2A) Protokoll

Microsoft übernimmt den offenen A2A-Standard (von Google stammend), der es KI-Agenten ermöglicht, barrierefrei zu kommunizieren, selbst wenn sie mit unterschiedlichen Werkzeugen wie Semantic Kernel oder LangChain erstellt wurden. Wichtige technische Punkte:

  • Agent Cards: Die "Visitenkarte" eines Agenten, die ein schnelles Verständnis seiner Fähigkeiten ermöglicht.
  • Tasks & Lifecycles: Standardisierte Aufgabenabläufe für einfache Verwaltung und Nachverfolgung.
  • Messages & Artifacts: Klare Kommunikationsformate für den effizienten Austausch von Informationen und Ergebnissen.
  • Streaming & Push: Echtzeit-Updates und proaktive Benachrichtigungen für zeitnahe Interaktionen.

Das A2A-Protokoll ermöglicht eine strukturierte Agentenkommunikation – den sicheren und beobachtbaren Austausch von Zielen, die Verwaltung von Zuständen, den Aufruf von Aktionen und die Rückgabe von Ergebnissen.

Sicherheit auf Unternehmensebene: Microsoft Entra ID mTLS-Verschlüsselung Azure AI Content Safety und vollständige Audit-Protokolle gewährleisten eine sichere und vertrauenswürdige Kommunikation.

Azure Integration Services (AIS)

Das "Schweizer Taschenmesser" für die Konnektivität von Unternehmensanwendungen, das eine solide Grundlage für die Integration traditioneller Anwendungen und aufkommender Agentenszenarien bietet. Zu den Kerndiensten gehören:

  • Logic Apps: Erstellen Sie automatisierte Geschäftsprozesse wie beim Zusammenbauen von Bausteinen.
  • Service Bus: Ein zuverlässiger Nachrichten-"Kurier", der eine sichere Nachrichtenzustellung gewährleistet.
  • API Management: Der "Verwalter" von APIs, der Veröffentlichung, Verwaltung und Schutz vereinheitlicht.
  • Event Grid: Eine Ereignis-"Rundfunkstation" für Echtzeitreaktionen auf verschiedene Systemereignisse.
  • Data Factory: Eine Daten-"Verarbeitungsanlage" für die effiziente Integration und Transformation riesiger Datenmengen.

AIS ist die "Superautobahn" für KI-Agenten, um reibungslos mit bestehenden Unternehmenssystemen zu interagieren und sicherzustellen, dass Agenten effektiv auf Daten zugreifen und Aktionen ausführen können.

Zentrale Enabler-Plattformen: Beschleunigen Sie Ihre Agenten-Anwendungsentwicklung

Azure AI Foundry

Vertraut von über 70.000+ Unternehmen und digital-nativen Firmen weltweit (wie Atomicwork, Epic, Fujitsu, Gainsight, H&R Block, LG Electronics), ist es eine "Agentenfabrik". Der neue Agent Service zog 10.000+ Organisationen in nur 4 Monaten an. Über das A2A-Protokoll können Sie komplexe Multi-Agenten-Workflows erstellen und orchestrieren, die interne und externe Werkzeuge umfassen, während Governance und Service Level Agreements (SLAs) sichergestellt werden.

Microsoft Copilot Studio

Über 230.000 Organisationen (einschließlich 90% der Fortune-500-Unternehmen) nutzen es bereits. Mit der A2A-Interoperabilität können in Copilot Studio erstellte Agenten externe Agenten sicher aufrufen, selbst solche, die auf anderen Plattformen erstellt oder außerhalb des Microsoft-Ökosystems gehostet werden, was die Fähigkeiten von Copilot erheblich erweitert.

Semantic Kernel

Ein Open-Source-"Zauberstab", der große Sprachmodelle problemlos mit Programmiersprachen wie C# und Python kombiniert, um KI-Agenten zu erstellen, die A2A-fähig sind. Microsoft ist bestrebt, die Werkzeuge zu unterstützen, die Entwickler kennen und lieben.

Welchen einzigartigen Wert kann die A2A-Strategie Unternehmen bringen?

Steigende Betriebseffizienz

Automatisieren Sie komplexe Prozesse, ermöglichen Sie die Zusammenarbeit von Agenten und setzen Sie Mitarbeiterpotenzial frei.

Datengesteuerte Entscheidungen

Verbessern Sie die Datenkonsistenz und -genauigkeit für tiefere Einblicke und intelligentere Entscheidungen.

Modernisierung der IT-Architektur

Verbessern Sie die Systemskalierbarkeit und Zukunftsfähigkeit, furchtlos vor technologischen Iterationen.

KI-gestützte Innovation

Ermöglichen Sie proaktive Abläufe, genaue Vorhersagen und fördern Sie neue intelligente Anwendungen.

Aufbau komponierbarer intelligenter Systeme

Stellen Sie intelligente Fähigkeiten flexibel über Organisations- und Cloud-Grenzen hinweg zusammen, um Lösungen bei Bedarf zu erstellen.

Offenes und vernetztes Ökosystem

Überwinden Sie technologische Barrieren, fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Anbietern und Plattformen und vermeiden Sie Lock-in-Effekte.

A2A annehmen: Zu berücksichtigende Herausforderungen und Sicherheitsprobleme

Hauptherausforderungen

  • Integration neuer und alter Systeme: Die Implementierung kann etwas komplex sein.
  • Kosten und Ressourcen: Erfordert eine sorgfältige Planung für Investitionen und Management.
  • Entwicklung technischer Standards: Bleiben Sie lernbereit und halten Sie Schritt.

KI-Agenten-Sicherheitsrisiken

  • Agenten "austricksen": Vorsicht vor Prompt-Injection-Angriffen.
  • Werkzeuge werden "korrumpiert": Verhindern Sie den Missbrauch externer Werkzeuge.
  • Identität wird "gefälscht": Schützen Sie sich vor Spoofing und Kommunikationsvergiftung.
  • Code wird "ausgeführt": Mindern Sie Risiken durch Remote Code Execution.

Wie reagiert Microsoft? Sicherheit und Vertrauen sind grundlegend

Microsoft integriert die A2A-Kommunikation tief in sein ausgereiftes Sicherheitsframework auf Unternehmensebene (z. B. Microsoft Entra ID zur Authentifizierung, mTLS zur Kanalverschlüsselung, Azure AI Content Safety zur Inhaltsmoderation), ergänzt durch sandboxed Ausführung, geringste Rechte, Data Loss Prevention (DLP) und umfassende Audit-Protokolle, und baut aktiv ein vertrauenswürdiges, sicheres und konformes Agenten-Ökosystem auf. Azure AI Foundry verfügt standardmäßig über integrierte Vertrauensmechanismen, die sicherstellen, dass auch in einer zunehmend offenen und verteilten Umgebung Sicherheit, Compliance und Rechenschaftspflicht an erster Stelle stehen.

Die Zukunft ist da: "Agentic Computing" führt ein neues Software-Paradigma an

"Agentic Computing" ist kein flüchtiger Trend, sondern ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie Software erstellt, Entscheidungen getroffen und Werte geschaffen werden. Microsofts A2A-Strategie ist ein wichtiger Eckpfeiler dieser großen Vision.

Microsoft engagiert sich für die Förderung offener Standards und ist der A2A GitHub-Arbeitsgruppe beigetreten, um Spezifikationen und Werkzeuge beizusteuern. Eine öffentliche Vorschau des A2A-Protokolls wird in Kürze in Azure AI Foundry und Copilot Studio verfügbar sein. Microsoft wird weiterhin in Autogen, Semantic Kernel, Model Context Protocol (MCP) und offene Modelle investieren, um die Protokolle, Modelle und Frameworks zu unterstützen, die Entwickler und Unternehmen am dringendsten benötigen.

Die nächste Softwaregeneration wird sein:

Kollaborativ Beobachtbar Adaptiv

Die besten Agenten werden nicht isoliert existieren; sie werden nahtlos in Workflows operieren und Modelle, Domänen und Ökosysteme umfassen. Microsoft baut diese Zukunft mit Offenheit im Kern, denn Intelligenz sollte so grenzenlos und kollaborativ sein wie die Welt, der sie dient.

Praktische Anwendung: Semantic Kernel und A2A-Protokoll-Integrationsbeispiel

Erfahren Sie, wie Sie mit dem Semantic Kernel Framework von Azure AI Foundry eine sofortige, sichere und asynchrone Interoperabilität zwischen Cloud-übergreifenden Agenten mithilfe des schlanken JSON-RPC A2A-Protokolls erreichen, ohne Code oder Anmeldeinformationen auszutauschen.

Microsofts Beitrag zum A2A-Ökosystem

Das A2A-Protokoll befindet sich derzeit in einem frühen Entwicklungsstadium und es fehlen gepackte Bibliotheken, was Entwickler vor Herausforderungen bei der schnellen Erstellung von Integrationen stellt. Microsofts erster Beitrag zielt darauf ab, zu demonstrieren, wie Semantic Kernel-Agenten effektiv in das A2A-Ökosystem integriert werden können, indem vorhandener Beispielcode aus der A2A-Codebasis direkt genutzt wird. Ziel ist es, einen klaren Integrationspfad bereitzustellen, der es Kunden ermöglicht, Semantic Kernel problemlos in ihren A2A-Projekten einzusetzen.

SemanticKernelTravelManager

Fungiert als zentraler Koordinator, empfängt und analysiert Anfragen und leitet Aufgaben (wie Währungsabfragen, Reiseplanung) basierend auf dem Kontext intelligent an spezialisierte Agenten weiter.

CurrencyExchangeAgent

Bearbeitet währungsbezogene Aufgaben, integriert externe APIs (wie die Frankfurter API) zur Bereitstellung von Echtzeit-Wechselkursen und unterstützt so eine genaue Budgetierung und Finanzplanung.

ActivityPlannerAgent

Bietet personalisierte Reisevorschläge, Aktivitäts- und Veranstaltungsbuchungen basierend auf Benutzerpräferenzen und Budget und erstellt so maßgeschneiderte Reiseerlebnisse.

Wie funktioniert die Integration?

  • Aufgaben-Routing und -Delegierung: Der TravelManager (als Koordinator) konfiguriert seine spezialisierten Agenten als Plugins. Mithilfe von Kontextbewusstsein und automatischem Funktionsaufruf bestimmt das zugrunde liegende Modell intelligent den am besten geeigneten Agenten für die Bearbeitung der Anfrage.
  • Agenten-Entdeckung: Agenten deklarieren ihre Fähigkeiten über strukturierte "Agent Cards", die es Client-Agenten ermöglichen, den für eine bestimmte Aufgabe am besten geeigneten Agenten effizient zu identifizieren und auszuwählen und über das A2A-Protokoll nahtlos zu kommunizieren. Dieses Beispiel deklariert einen Semantic Kernel-Agenten.
  • Konversationsspeicher: Semantic Kernel behält den Kontext über mehrere Gesprächsrunden hinweg durch seinen Chatverlauf bei und bietet so eine reibungslose Benutzererfahrung (der Verlauf in diesem Beispiel ist flüchtig und wird nicht gespeichert).

Beispielszenario: Planen Sie Ihre Reise mit Leichtigkeit

Stellen Sie sich vor, ein Benutzer möchte eine budgetfreundliche Reise planen und benötigt eine Währungsumrechnung:

  1. Benutzer sendet eine Anfrage an TravelManager.
  2. TravelManager erkennt den Bedarf an Währungsumrechnung und ruft CurrencyExchangeAgent auf.
  3. CurrencyExchangeAgent ruft Wechselkurse von der Frankfurter API ab.
  4. ActivityPlannerAgent schlägt basierend auf dem Budget budgetfreundliche Aktivitätsoptionen vor.
  5. TravelManager fasst die Informationen zusammen und gibt einen vollständigen Reiseplan zurück.

Schnellstartanleitung

Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version der A2A-Codebasis lokal geklont haben, um diese Demo erfolgreich auszuführen.

1. Voraussetzungen:

  • Python 3.10 oder höher
  • uv Paketmanager (siehe uv-Dokumentation für Installationsanweisungen)
  • Gültige OpenAI-Anmeldeinformationen (siehe SK-Dokumentation)
  • Optional: Frankfurter API-Schlüssel (kostenloser Endpunkt erfordert keinen Schlüssel)

2. Einrichtung und Ausführung:

Navigieren Sie zum Semantic Kernel-Beispiel im A2A-Beispielverzeichnis:

cd samples/python/agents/semantickernel

Erstellen Sie eine .env-Datei und geben Sie Ihre Anmeldeinformationen ein:

OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
OPENAI_CHAT_MODEL_ID="your-model-id"

Richten Sie die Umgebung ein (pinnen Sie sie an Ihre gewünschte/installierte Python-Version):

uv python pin 3.12
uv venv
source .venv/bin/activate

Führen Sie den Semantic Kernel Agent aus:

uv run .
uv run . --host 0.0.0.0 --port 8080

Nach der Ausführung sehen Sie eine Ausgabe, die anzeigt, dass der Server gestartet wurde.

Führen Sie in einem anderen Terminal den A2A-Client aus:

cd samples/python
uv run hosts/cli --agent http://localhost:10020

Nach dem Ausführen des Clients wird die Agent Card angezeigt, die bestätigt, dass der Semantic Kernel Travel Agent Manager erfolgreich erkannt wurde und für die Interaktion bereit ist.

Jetzt können Sie Anfragen direkt an den Agenten senden, zum Beispiel:

Ich reise für 2 Tage nach Seoul, Südkorea. Ich habe ein Budget von 100 USD pro Tag. Wie viel ist das in südkoreanischen Won? Was für Dinge kann ich tun und essen?

Nach dem Absenden der Anfrage sehen Sie Streaming-Ereignisnachrichten in der Konsole, die die verschiedenen Phasen der Anforderungsverarbeitung widerspiegeln, und erhalten schließlich eine strukturierte JSON-Antwort.

Nächste Schritte

Microsoft entwickelt aktiv weitere Integrationsbeispiele, wie z. B. die Verbindung zu Azure AI Foundry über den AzureAIAgent von Semantic Kernel. Darüber hinaus planen wir, ein A2A-Beispiel direkt zur Semantic Kernel-Codebasis beizusteuern. Bleiben Sie dran für zukünftige Updates!

Wie implementiert man die A2A-Strategie erfolgreich und maximiert den Wert?

Schmerzpunkte identifizieren: Beginnen Sie mit Geschäftsszenarien, die hohe Erträge bringen und tatsächliche Probleme lösen können.

Aktuellen Stand bewerten: Verstehen Sie Ihre bestehenden IT-Systeme, Daten, Netzwerke und Sicherheitslage, um sich vorzubereiten.

Sicherheit zuerst: Planen Sie von Anfang an KI-Sicherheits- und Governance-Strategien und nutzen Sie Microsoft-Sicherheitstools.

Talente entwickeln: Investieren Sie in Teamfähigkeiten, um KI-, A2A- und Azure-bezogenes Wissen zu meistern.

Klein anfangen, schnell iterieren: Beginnen Sie mit Pilotprojekten, validieren Sie den Erfolg und führen Sie dann schrittweise ein, iterieren Sie agil.

Innovation fördern: Schaffen Sie eine Atmosphäre, um A2A-Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Geschäftsbereichen zu erkunden und neuen Wert zu entdecken.

Informiert bleiben: Verfolgen Sie die neuesten Entwicklungen bei A2A-Protokollen, MCP und anderen relevanten Standards und passen Sie Strategien entsprechend an.

Werkzeuge nutzen: Nutzen Sie aktiv Microsoft-Plattformen und -Werkzeuge wie Azure AI Foundry, Copilot Studio und Semantic Kernel, um die Entwicklung zu beschleunigen.

Kernidee: Denken Sie nicht nur darüber nach, wie Sie A2A nutzen können, um bestehende Prozesse zu beschleunigen; wichtiger ist, überlegen Sie, "Welche völlig neuen Geschäftsmodelle und Prozesse werden mit A2A möglich?" Nehmen Sie das Konzept eines "komponierbaren Unternehmens" an und bauen Sie zukünftige Geschäftsfähigkeiten flexibel mit spezialisierten KI-Agenten und integrierten Anwendungen auf.