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A2A (Agent2Agent Protocol)

Reyn は登録済みの各 agent を A2A アドレス可能なピアとして公開します。これにより、他の agent フレームワーク（LangGraph、CrewAI、カスタム A2A スピーカーなど）が標準のワイヤープロトコルを通じて Reyn agent を探索し、通信できます。

A2A とは

A2A は自律型 agent 向けのピアツーピアプロトコルで、もともと Google が提案しました。各 agent は Agent Card をウェルノウン URL で公開し、そのアイデンティティ、capabilities、JSON-RPC エンドポイントを記述します。ピアはこのカードを取得して通信方法を確認し、JSON-RPC 2.0 でメッセージを送信します。仕様: https://google.github.io/A2A/

MCP との比較対比：

Protocol Reyn の役割 ピアの役割
MCP ツールプロバイダー — list_agents / send_to_agent を公開 Reyn をツールソースとして扱う外部 LLM クライアント
A2A アドレス可能なピア — 各 agent が独自のエンドポイントを持つ Reyn agent と直接会話する別の自律 agent

どちらも同じ Reyn ウェブゲートウェイ（reyn web）上で動作し、同じバッキング実装（レジストリ、budget、permissions、履歴）を共有します。したがって選択する必要はありません — Reyn は両プロトコルを同時に受け付けます。

Reyn が agent を公開する仕組み

reyn web が動作中の場合、登録済みのすべての Reyn agent（.reyn/agents/ 以下の各ディレクトリ）は次の URL で自動的に公開されます：

GET  /a2a/agents/<name>/.well-known/agent-card.json
POST /a2a/agents/<name>                            ← JSON-RPC エンドポイント
GET  /a2a/agents                                   ← 一覧取得ヘルパー

Agent Card に含まれる情報：

  • agent の名前（= アドレス可能なアイデンティティ）
  • agent の role テキスト（profile.yaml から）を description として
  • capabilities — ワイヤー上でサポートされる内容（streaming、プッシュ通知、タスクライフサイクル）
  • defaultInputModes / defaultOutputModes — 現時点では text/plain
  • skills — 粗粒度の chat capability 1 つ。Reyn 内部の Skill カタログは A2A ピアから不透明なままです（P7）。各受信メッセージに対してどの Reyn Skill を呼び出すかは agent が内部で決定します。

サポート状況

Method v1 v2（予定）
message/send ✅ 同期返信 —
message/stream ❌ streaming SSE レスポンス
tasks/get / tasks/cancel ❌ 長時間実行のタスクライフサイクル
プッシュ通知 ❌ コールバック形式の結果
認証 ❌ bearer トークン / OAuth
テキスト以外のパーツ（file、data） ❌ Reyn workspace 経由のファイルアップロード

message/send が MVP の中心機能です。最も一般的な interop パターン（ピア agent が Reyn agent に質問し、最終返信テキストを受け取る）をカバーするためです。マルチターンの履歴は呼び出し間で保持されます。Reyn の ChatSession.history は agent ごとに永続化されており — MCP パスと同じ特性です。

MCP と A2A の両方を使う理由

MCP と A2A は、どちらも「外部 LLM が Reyn と通信する」という形をとりながら、異なる問題を解決します：

  • MCP はツール呼び出しを中心に設計されています。外部 LLM のランタイムが send_to_agent を呼び出すタイミングを決定します。LLM の視点からは同期ツール呼び出しです。
  • A2A はピアアドレッシングを中心に設計されています。外部 agent は Reyn agent を独自のカード、capabilities、会話状態を持つ別の自律エンティティとして扱います。ピアは Reyn を「ツール」ではなく「同僚」としてモデル化します。

Reyn にとってこれは主にワイヤーフォーマットの選択であり、基盤となるエンジンは同じです。外部システムがツール呼び出しを持つ LLM であれば MCP を選択してください。外部システム自体が agent であれば A2A を選択してください。

タスクライフサイクルと非同期実行 (FP-0001)

A2A ピアは実行中に ask_user を発する skill と対話できるようになりました。 以前のバージョンは同期実行のみをサポートしており、message/send は 最終返信またはタイムアウトのプレースホルダーを返すだけで、実行中の回答を 注入する経路がありませんでした。

非同期モード

params.async_mode: true（または params.webhook_url の設定）でリクエストを 送信すると、同期待機ではなくバックグラウンドタスクとして実行されます：

{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "message/send",
  "params": {
    "message": {"parts": [{"kind": "text", "text": "PR をレビューして"}]},
    "async_mode": true
  }
}

レスポンス（= A2A Task エンベロープ）：

{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 1,
  "result": {"kind": "task", "id": "<run_id>", "status": "running", "agent_name": "..."}
}

ポーリング

GET /a2a/tasks/{run_id} で現在の状態を取得します：

{"run_id": "...", "status": "running" | "input-required" | "completed" | "failed" | "cancelled",
 "question": "...", "result": "...", "error": "..."}

実行中の ask_user

実行中の skill が ask_user を発すると、タスクは input-required に 遷移し、プロンプトテキストが question として公開されます。回答するには：

{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "message/send",
  "params": {
    "task_id": "<run_id>",
    "message": {"parts": [{"kind": "text", "text": "はい、進めてください"}]}
  }
}

skill が再開され、その後のポーリングでは再度 status: "running" が返されるか、 次の input-required、または最終状態が返されます。

SSE ストリーミング

GET /a2a/tasks/{run_id}/events はタスクが発した events の text/event-stream を返します。タスクが終端状態に達するとクローズされます。

プッシュ通知

最初の message/send に params.webhook_url が設定されている場合、Reyn は 各ステータス遷移（running → input-required → running → completed/failed/cancelled）時に JSON ペイロードを URL に POST します。 webhook への通信エラーはログに記録されますが、例外は raise されません — タスクは 問わず進行します。

キャンセル

POST /a2a/tasks/{run_id}/cancel で基盤となる asyncio.Task をキャンセルします。 すでに終端状態にあるタスクに対してはべき等です。

Agent Card capabilities

Agent Card は以下の capabilities を広告するようになりました：

{"capabilities": {"streaming": true, "pushNotifications": true, "stateTransitionHistory": false}}

参考

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