Google CloudがA2AプロトコルをLinux Foundationに寄贈：AIエージェント間通信の標準化へ

MastraフレームワークでのA2A実装例（TypeScript）

// MastraでのA2Aプロトコル実装例
import { Agent, anthropic, openai } from '@mastra/core';
import { MastraClient } from '@mastra/client';
import { v4 as uuidv4 } from 'uuid';

// データ分析エージェントを定義
const dataAnalysisAgent = new Agent({
  name: "data-analyst",
  instructions: "データセットの統計分析を専門とするエージェントです。平均値、中央値、標準偏差などの統計情報を計算します。",
  model: openai("gpt-4o"),
  tools: {
    analyzeData: {
      description: "データセットの統計分析を実行",
      parameters: z.object({
        dataset: z.array(z.number()),
        analysisType: z.string()
      }),
      execute: async ({ dataset, analysisType }) => {
        // 統計計算ロジック
        const mean = dataset.reduce((a, b) => a + b) / dataset.length;
        const median = dataset.sort()[Math.floor(dataset.length / 2)];
        return { mean, median, count: dataset.length };
      }
    }
  }
});

// 可視化エージェントを定義
const visualizationAgent = new Agent({
  name: "visualizer",
  instructions: "データを美しいグラフやチャートに変換するエージェントです。",
  model: anthropic("claude-3-5-sonnet-20241022"),
  tools: {
    createChart: {
      description: "統計データからチャートを生成",
      parameters: z.object({
        data: z.object({
          mean: z.number(),
          median: z.number(),
          count: z.number()
        })
      }),
      execute: async ({ data }) => {
        // チャート生成ロジック
        return {
          chartType: "bar",
          chartUrl: "https://example.com/chart.png",
          summary: `平均: ${data.mean}, 中央値: ${data.median}`
        };
      }
    }
  }
});

// A2Aクライアントを初期化
const client = new MastraClient({
  baseUrl: "http://localhost:4111"
});

// A2Aエージェントとの通信例
async function analyzeAndVisualize(dataset: number[]) {
  try {
    // 1. データ分析エージェントのA2A接続を取得
    const dataAnalyzer = client.getA2A("data-analyst");
    
    // エージェントの情報を取得
    const card = await dataAnalyzer.getCard();
    console.log("分析エージェント情報:", card);
    
    // 2. データ分析タスクを送信
    const taskId = uuidv4();
    const analysisTask = await dataAnalyzer.sendMessage({
      taskId,
      messages: [{
        role: "user", 
        content: `次のデータセットを分析してください: [${dataset.join(', ')}]`
      }]
    });
    
    // タスク完了を待機
    let analysisResult;
    while (true) {
      const task = await dataAnalyzer.getTask(taskId);
      if (task.status === "completed") {
        analysisResult = task.result;
        break;
      }
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
    }
    
    // 3. 可視化エージェントと連携
    const visualizer = client.getA2A("visualizer");
    const vizTaskId = uuidv4();
    
    await visualizer.sendMessage({
      taskId: vizTaskId,
      messages: [{
        role: "user",
        content: `この分析結果を可視化してください: ${JSON.stringify(analysisResult)}`
      }]
    });
    
    // 可視化結果を取得
    let vizResult;
    while (true) {
      const task = await visualizer.getTask(vizTaskId);
      if (task.status === "completed") {
        vizResult = task.result;
        break;
      }
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
    }
    
    return {
      analysis: analysisResult,
      visualization: vizResult
    };
    
  } catch (error) {
    console.error("A2A通信エラー:", error);
    throw error;
  }
}

// ストリーミング通信の例
async function streamingAnalysis(data: number[]) {
  const analyzer = client.getA2A("data-analyst");
  
  // sendAndSubscribeでリアルタイム応答を受信
  const subscription = await analyzer.sendAndSubscribe({
    taskId: uuidv4(),
    messages: [{
      role: "user",
      content: `データ分析を段階的に実行: [${data.join(', ')}]`
    }]
  });
  
  subscription.on('data', (chunk) => {
    console.log("分析進捗:", chunk);
  });
  
  subscription.on('end', (result) => {
    console.log("分析完了:", result);
  });
}

// 実行例
const sampleData = [10, 20, 30, 40, 50, 25, 35, 45];
const result = await analyzeAndVisualize(sampleData);
console.log("分析・可視化結果:", result);