
部署ごとにエージェントを置いた会社で何が起きるかを見て、この講座が扱う範囲と扱わない範囲、進める順番を確認します。
A2Aが何を決めている規格かを、出どころと仕様の在りかから確認します。サーバーの公開方法ではなく、エージェント間のやりとりを決めるものだという区別までを扱います。
多くの場合はAPIで足ります。それでも共通の仕様を検討する理由がどこにあるかを、二つの問いで見分けます。フォーム・既存API・OpenAPI・MCP・A2Aの使い分けまでを扱います。
Agent Card・Task・Message・Artifact・skillが、それぞれ何を指すかを整理します。MCPとの役割分担までを扱います。
カードに書く四つの項目を確認し、skillの説明に必ず入れる三つ(扱わない対象・案内する部署や規程・最終決定しないこと)を、実物のカードで見ます。
仕様で決まっている状態のうち四つを、業務の言葉へ読み替えます。モデルの抽出結果をコードで状態に変換する構造と、その限界までを扱います。
経理部と情報システム部の規程エージェントを起動し、カードを取得してから申請を1件送ります。同じ申請に対して、部署ごとに違う状態が返るところまでを扱います。
二つの部署のカード定義を並べ、入れ替わっているのが設定だけであることを確認します。依頼を受けたときに走るexecuteの分岐までを扱います。
サーバーを立てる4行と、依頼を送る側のコードを読みます。ほかのエージェントから呼べる入口が二つだけであること、Task IDとcontext IDがどう渡るかまでを扱います。
不足項目を挙げて止まる状態を実物で見ます。書き足して送り直したとき、同じTask IDで会話が続くところまでを扱います。
依頼を引き受けない状態を実物で見ます。答える側と突き返す側が、申請の内容によって入れ替わるところまでを扱います。
回答の成果物に、判定・条番号・原文を載せる設計を実物で見ます。何を確認すれば回答を点検できるかまでを扱います。
外から呼べる入口が二つだけであることを確認し、カードの公開範囲と実行APIの権限を分けて決めます。認証方式の宣言と、宣言だけでは実装されないことまでを扱います。
三段の問いで、使わないと決める条件と使うと決める条件を並べます。A2Aで減る手間と、どちらを選んでも残る運用の負担を比べ、試したあとに何を測るかまでを扱います。
照会ごとに残す6項目と、それぞれの値の出どころを確認します。残さないものと、その理由までを扱います。
深夜のタクシー代という一つの例で、つなぎ方・答える範囲・確かめ方の三つの判断を通します。試行の計画を一文にまとめ、担当外・差し戻し・根拠の誤りが起きたときに誰が何をするかが決まっているかを点検するところまでを扱います。(本編はここまで)
署名で発行元を検証する仕組み、認証方式の合意、カードの出し分け、長い処理の待ち方を扱います。本編は前の回で終わっているので、取引先との連携を検討する場面で見る回です。
本コースにはAIの使用が含まれています。
部署ごとにAIを導入しても、申請者が不足情報を集め、問い合わせを送り直し、回答の根拠を確認する仕事は残ります。どこをエージェントに任せ、どこを人が確認するのか。本講座は、経理と情報システム部への規程照会を題材に、部署をまたぐ連携の設計を扱います。
A2A(Agent2Agent)は、エージェント間の依頼・状態・成果物を共通の形式で扱うためのプロトコルです。Linux Foundationの管理下で仕様1.0が公開されています。講座では、条件がそろった交通費申請、時刻と帰宅先が足りないタクシー代の問い合わせ、担当が変わるパソコン購買という三つの申請を使い、追加質問をどう続けるか、担当外をどう返すか、回答を何に照らして確認するかを読み解きます。
既存のAPIで足りる場面も、同じ重さで比較します。 エージェントを立てるかどうかは、そうすると何の処理が増えるかで見分けます。「A2Aを使わないと決める」という回を本編に置き、使わないと決める条件と、使うと決める条件を並べて示します。Agent Cardを書けば接続先の選択や業務の責任が自動で決まるわけではありません。共通化できる処理と、担当者が決める条件を具体例で分けます。
最後に、深夜のタクシー代という一つの例で、つなぎ方・答える範囲・確かめ方の三つの判断を最後まで通します。三つの判断を一枚ずつにまとめた資料と、それを一つの業務で通した完成例を配布し、自分の業務で考えるときに手元に置けるようにします。エージェントを入れるかどうかを社内で話すときや、他社の提案を評価するときに、確認すべき条件を説明するために使えます。
記入作業は求めません。コードの改修も課題にしません。 参考実装は、判断の材料を画面に出すために置いてあります。実演を見るだけで最後まで進められます。手元で動かす場合は、uvと、OpenAI互換のエンドポイントを持つ言語モデルへの接続(手元のモデル、またはクラウドのAPI)が必要です。
本番配備の手順、認証の実装、エージェントを作るフレームワークの習得は含みません。