Au cœur de la stratégie A2A : Doubles définitions et pierre angulaire de l'« Agentic Computing »
La stratégie « A2A » de Microsoft, en termes simples, englobe deux aspects principaux : premièrement, l'automatisation familière « Application-à-Application », qui aide différents systèmes logiciels à communiquer de manière fluide et à briser les silos d'information. Deuxièmement, la collaboration orientée vers l'avenir « Agent-à-Agent », permettant aux agents IA de communiquer et de coopérer de manière transparente entre les plateformes et les organisations. Ce n'est pas seulement une tendance technologique, mais un changement fondamental vers l'« Agentic Computing ».
L'objectif de Microsoft est de construire un nouvel écosystème de systèmes d'entreprise hautement interconnectés et intelligemment autonomes. En adoptant des protocoles ouverts comme A2A et en les intégrant profondément, Microsoft promeut activement l'interopérabilité dans le domaine de l'IA, s'engageant à créer un avenir intelligent ouvert et collaboratif, où l'intelligence n'est plus confinée à une seule application ou interface.
Deux piliers stratégiques : Décryptage des fondations technologiques
Protocole Agent-à-Agent (A2A)
Microsoft adopte la norme A2A ouverte (issue de Google), permettant aux agents IA de communiquer sans barrières, même s'ils sont construits avec des outils différents comme Semantic Kernel ou LangChain. Points techniques clés :
- Cartes d'agent (Agent Cards) : La « carte de visite » d'un agent, offrant une compréhension rapide de ses capacités.
- Tâches et cycles de vie (Tasks & Lifecycles) : Flux de tâches standardisés pour une gestion et un suivi faciles.
- Messages et artefacts (Messages & Artifacts) : Formats de communication clairs pour un échange efficace d'informations et de résultats.
- Streaming et Push : Mises à jour en temps réel et notifications proactives pour des interactions plus opportunes.
Le protocole A2A permet une communication structurée des agents – échangeant de manière sécurisée et observable des objectifs, gérant des états, invoquant des actions et renvoyant des résultats.
Sécurité de niveau entreprise : Microsoft Entra ID Chiffrement mutuel mTLS Azure AI Content Safety et des journaux d'audit complets garantissent une communication sécurisée et digne de confiance.
Services d'intégration Azure (AIS)
Le « couteau suisse » de la connectivité des applications d'entreprise, fournissant une base solide pour l'intégration des applications traditionnelles et les scénarios d'agents émergents. Les services principaux comprennent :
- Logic Apps : Créez des processus métier automatisés comme si vous assembliez des blocs de construction.
- Service Bus : Un « coursier » de messages fiable garantissant une livraison sécurisée des messages.
- API Management : Le « gestionnaire » des API, unifiant la publication, la gestion et la protection.
- Event Grid : Une « station de diffusion » d'événements pour des réponses en temps réel à divers événements système.
- Data Factory : Une « usine de traitement » des données pour une intégration et une transformation efficaces des données massives.
AIS est la « super-autoroute » permettant aux agents IA d'interagir de manière fluide avec les systèmes d'entreprise existants, garantissant que les agents peuvent accéder efficacement aux données et exécuter des actions.
Plateformes clés de facilitation : Accélérez le développement de vos applications d'agent
Azure AI Foundry
Reconnu par plus de 70 000+ entreprises et sociétés natives du numérique dans le monde (telles que Atomicwork, Epic, Fujitsu, Gainsight, H&R Block, LG Electronics), c'est une « usine d'agents ». Le nouveau service d'agent a attiré 10 000+ organisations en seulement 4 mois. Grâce au protocole A2A, vous pouvez créer et orchestrer des flux de travail multi-agents complexes couvrant des outils internes et externes, tout en garantissant la gouvernance et les accords de niveau de service (SLA).
Microsoft Copilot Studio
Plus de 230 000 organisations (dont 90 % des entreprises du Fortune 500) l'utilisent déjà. Grâce à l'interopérabilité A2A, les agents créés dans Copilot Studio pourront appeler en toute sécurité des agents externes, même ceux créés sur d'autres plateformes ou hébergés en dehors de l'écosystème Microsoft, ce qui élargira considérablement les capacités de Copilot.
Semantic Kernel
Une « baguette magique » open source qui combine facilement de grands modèles de langage avec des langages de programmation comme C# et Python pour créer des agents IA capables de communiquer en A2A. Microsoft s'engage à prendre en charge les outils que les développeurs connaissent et apprécient.
Quelle valeur unique la stratégie A2A peut-elle apporter aux entreprises ?
Efficacité opérationnelle en forte hausse
Automatisez les processus complexes, permettez la collaboration des agents et libérez le potentiel des employés.
Décisions basées sur les données
Améliorez la cohérence et la précision des données pour des informations plus approfondies et des décisions plus intelligentes.
Modernisation de l'architecture informatique
Améliorez l'évolutivité du système et l'adaptabilité future, sans craindre les itérations technologiques.
Innovation alimentée par l'IA
Permettez des opérations proactives, des prédictions précises et favorisez de nouvelles applications intelligentes.
Construire des systèmes intelligents composables
Assemblez avec flexibilité des capacités intelligentes au-delà des frontières organisationnelles et cloud pour créer des solutions à la demande.
Écosystème ouvert et interconnecté
Brisez les barrières technologiques, favorisez la collaboration entre fournisseurs et plateformes, et évitez le verrouillage propriétaire.
Adopter l'A2A : Défis et problèmes de sécurité à prendre en compte
Principaux défis
- Intégration des systèmes nouveaux et anciens : La mise en œuvre peut être quelque peu complexe.
- Coût et ressources : Nécessite une planification minutieuse des investissements et de la gestion.
- Évolution des normes techniques : Continuez à apprendre et à suivre le rythme.
Risques de sécurité des agents IA
- Agents « trompeurs » : Attention aux attaques par injection de prompt.
- Outils « corrompus » : Empêchez l'utilisation abusive d'outils externes.
- Identité « usurpée » : Méfiez-vous du spoofing et de l'empoisonnement des communications.
- Code « exécuté » : Atténuez les risques d'exécution de code à distance.
Comment Microsoft réagit-il ? La sécurité et la confiance sont fondamentales
Microsoft intègre profondément la communication A2A dans son cadre de sécurité d'entreprise mature (par exemple, Microsoft Entra ID pour l'authentification, mTLS pour le chiffrement des canaux, Azure AI Content Safety pour la modération du contenu), complété par une exécution en sandbox, des privilèges minimaux, la prévention de la perte de données (DLP) et des journaux d'audit complets, construisant activement un écosystème d'agents digne de confiance, sécurisé et conforme. Azure AI Foundry intègre des mécanismes de confiance par défaut, garantissant que même dans un environnement de plus en plus ouvert et distribué, la sécurité, la conformité et la responsabilité restent primordiales.
Le futur est là : l'« Agentic Computing » mène un nouveau paradigme logiciel
L'« Agentic Computing » n'est pas une tendance éphémère, mais un changement fondamental dans la manière dont les logiciels sont construits, les décisions sont prises et la valeur est créée. La stratégie A2A de Microsoft est une pierre angulaire essentielle de cette grande vision.
Microsoft s'engage à promouvoir les normes ouvertes et a rejoint le groupe de travail A2A de GitHub pour contribuer aux spécifications et aux outils. Une préversion publique du protocole A2A sera bientôt disponible dans Azure AI Foundry et Copilot Studio. Microsoft continuera d'investir dans Autogen, Semantic Kernel, le protocole de contexte de modèle (MCP) et les modèles ouverts pour prendre en charge les protocoles, les modèles et les cadres dont les développeurs et les entreprises ont le plus besoin.
La prochaine génération de logiciels sera :
Les meilleurs agents n'existeront pas de manière isolée ; ils fonctionneront de manière transparente au sein des flux de travail, englobant les modèles, les domaines et les écosystèmes. Microsoft construit cet avenir avec l'ouverture au cœur, car l'intelligence devrait être aussi illimitée et collaborative que le monde qu'elle sert.
Mise en pratique : Exemple d'intégration de Semantic Kernel et du protocole A2A
Découvrez comment réaliser une interopérabilité instantanée, sécurisée et asynchrone entre des agents cross-cloud à l'aide du protocole léger JSON-RPC A2A avec le framework Semantic Kernel d'Azure AI Foundry, sans échanger de code ni d'informations d'identification.
Contribution de Microsoft à l'écosystème A2A
Le protocole A2A est actuellement à ses débuts et manque de bibliothèques packagées, ce qui pose des défis aux développeurs pour créer rapidement des intégrations. La contribution initiale de Microsoft vise à démontrer comment les agents Semantic Kernel peuvent s'intégrer efficacement dans l'écosystème A2A en tirant parti directement du code d'exemple existant de la base de code A2A. L'objectif est de fournir un chemin d'intégration clair, permettant aux clients d'adopter facilement Semantic Kernel dans leurs projets A2A.
SemanticKernelTravelManager
Agit en tant que coordinateur central, recevant et analysant les demandes, et acheminant intelligemment les tâches (telles que les requêtes de devises, la planification d'itinéraires) vers des agents spécialisés en fonction du contexte.
CurrencyExchangeAgent
Gère les tâches liées aux devises, en intégrant des API externes (telles que l'API Frankfurter) pour fournir des taux de change en temps réel, facilitant ainsi une budgétisation et une planification financière précises.
ActivityPlannerAgent
Fournit des suggestions d'itinéraires personnalisés, des réservations d'activités et d'événements en fonction des préférences et du budget de l'utilisateur, créant ainsi des expériences de voyage sur mesure.
Comment fonctionne l'intégration ?
- Routage et délégation des tâches : Le TravelManager (en tant que coordinateur) configure ses agents spécialisés en tant que plugins. En utilisant la connaissance du contexte et l'appel automatique de fonctions, le modèle sous-jacent détermine intelligemment l'agent le plus approprié pour traiter la demande.
- Découverte d'agents : Les agents déclarent leurs capacités via des « Cartes d'agent » (Agent Cards) structurées, permettant aux agents clients d'identifier et de sélectionner efficacement l'agent le plus approprié pour une tâche spécifique et de communiquer de manière transparente via le protocole A2A. Cet exemple déclare un agent Semantic Kernel.
- Mémoire de conversation : Semantic Kernel maintient le contexte à travers les interactions multi-tours grâce à son historique de chat, offrant une expérience utilisateur fluide (l'historique dans cet exemple est éphémère et non persistant).
Scénario d'exemple : Planifiez votre voyage facilement
Imaginez un utilisateur qui souhaite planifier un voyage économique et a besoin d'une conversion de devises :
- L'utilisateur soumet une demande à
TravelManager. TravelManagerdétecte le besoin de conversion de devises et appelleCurrencyExchangeAgent.CurrencyExchangeAgentrécupère les taux de change de l'API Frankfurter.ActivityPlannerAgentsuggère des options d'activités économiques en fonction du budget.TravelManagerregroupe les informations et renvoie un plan de voyage complet.
Guide de démarrage rapide
Assurez-vous d'avoir cloné localement la dernière version de la base de code A2A pour exécuter cette démo avec succès.
1. Prérequis :
- Python 3.10 ou supérieur
- Gestionnaire de paquets
uv(consultez la documentation uv pour les instructions d'installation) - Informations d'identification OpenAI valides (consultez la documentation SK)
- Facultatif : Clé API Frankfurter (le point de terminaison gratuit ne nécessite pas de clé)
2. Configuration et exécution :
Accédez à l'exemple Semantic Kernel dans le répertoire des exemples A2A :
cd samples/python/agents/semantickernelCréez un fichier .env et renseignez vos informations d'identification :
OPENAI_API_KEY="votre_cle_api_ici"
OPENAI_CHAT_MODEL_ID="votre_id_modele"Configurez l'environnement (épinglez-le à votre version Python souhaitée/installée) :
uv python pin 3.12
uv venv
source .venv/bin/activate
Exécutez l'agent Semantic Kernel :
uv run .
uv run . --host 0.0.0.0 --port 8080Après l'exécution, vous verrez une sortie indiquant que le serveur a démarré.
Dans un autre terminal, exécutez le client A2A :
cd samples/python
uv run hosts/cli --agent http://localhost:10020Après avoir exécuté le client, vous verrez la carte d'agent affichée, confirmant que le gestionnaire d'agent de voyage Semantic Kernel a été découvert avec succès et est prêt pour l'interaction.
Vous pouvez maintenant envoyer des requêtes directement à l'agent, par exemple :
Je voyage à Séoul, en Corée du Sud, pendant 2 jours.
J'ai un budget de 100 USD par jour.
Combien cela fait-il en wons sud-coréens ? Quelles sortes de choses puis-je faire et manger ?Après avoir soumis la demande, vous verrez des messages d'événements en continu dans la console reflétant les différentes étapes du traitement de la demande, et vous recevrez finalement une réponse JSON structurée.
Prochaines étapes
Microsoft développe activement d'autres exemples d'intégration, tels que la connexion à Azure AI Foundry via l'AzureAIAgent de Semantic Kernel.
De plus, nous prévoyons de contribuer directement un exemple A2A à la base de code de Semantic Kernel. Restez à l'écoute des futures mises à jour !
Comment mettre en œuvre avec succès la stratégie A2A et maximiser la valeur ?
Identifier les points sensibles : Commencer par des scénarios commerciaux qui peuvent générer des rendements élevés et résoudre des problèmes réels.
Évaluer l'état actuel : Comprendre vos systèmes informatiques, données, réseau et posture de sécurité existants pour vous préparer.
La sécurité d'abord : Planifier les stratégies de sécurité et de gouvernance de l'IA dès le départ, en tirant parti des outils de sécurité Microsoft.
Développer les talents : Investir dans les compétences de l'équipe pour maîtriser les connaissances liées à l'IA, à l'A2A et à Azure.
Commencer petit, itérer rapidement : Commencer par des projets pilotes, valider le succès, puis déployer progressivement, en itérant de manière agile.
Encourager l'innovation : Favoriser une atmosphère pour explorer les opportunités d'application A2A dans diverses activités et découvrir une nouvelle valeur.
Rester informé : Suivre les derniers développements des protocoles A2A, MCP et autres normes pertinentes, en ajustant les stratégies en conséquence.
Tirer parti des outils : Utiliser activement les plateformes et outils Microsoft tels qu'Azure AI Foundry, Copilot Studio et Semantic Kernel pour accélérer le développement.
Idée maîtresse : Ne pensez pas seulement à la manière d'utiliser l'A2A pour accélérer les processus existants ; plus important encore, réfléchissez à « Quels nouveaux modèles économiques et processus deviennent possibles avec l'A2A ? » Adoptez le concept d'« entreprise composable », en construisant avec flexibilité les futures capacités commerciales avec des agents IA spécialisés et des applications intégrées.