Google Cloudが示すマルチエージェントシステムの5つの統合パターン: A2AとMCP

Google CloudはCloud Next 26で、マルチエージェントシステムをエンタープライズ規模で構築するためのインフラを公開しました。中核となるのは2つのプロトコルです。エージェント間通信を担うA2A（Agent-to-Agent）と、エージェントが外部ツール・データにアクセスする際に使うMCP（Model Context Protocol）です。この記事では、この2つのプロトコルを組み合わせた5つの統合パターンを紹介しています。

パターン1: エージェントの発見と登録

• Agent Card — A2Aをサポートするすべてのエージェントは、自身の機能、認証要件、呼び出し制限などをJSONドキュメントとして公開します。OpenAPI仕様に似ていますが、エージェント間相互作用に合わせて設計された一種の「名刺」です。
• Agent Registry — 組織内のエージェントを中央レジストリに登録すると、他のエージェントはURLを知らなくても機能を検索してアクセスできます。マイクロサービスアーキテクチャにおけるサービスメッシュ（サービス間通信を管理する中間レイヤー）に近い役割を果たします。

パターン2: チーム横断の委任

• 多言語・複数チームでの協業 — 1つのオーケストレーションエージェントが、セキュリティチームのGoエージェント、リスクチームのJavaエージェント、マーケティングチームのTypeScriptエージェントなどに作業を委任します。各チームが異なる言語やフレームワークを使っていても、A2Aプロトコルさえ実装していれば連携できます。
• 独立デプロイ・独立進化 — マイクロサービスが成功したのと同じ原理で、各エージェントは独立してデプロイ・更新され、オーケストレーションエージェント側の変更は必要ありません。

パターン3: MCPによるツール接続（Tool Bridge）

• 単一プロトコルで多様なデータソースを接続 — MCPがなければ、REST API、データベース、レガシーシステムごとに個別のコネクタを作る必要がありました。MCPはこれを1つの標準インターフェースに統合します。
• 既存のAPIガバナンスを再利用 — Apigee API Hubを通じて既存のREST APIをエージェント向けツールへ自動変換でき、認証・ロギング・アクセス制御など既存の管理体制をそのまま適用できます。
• 60以上の事前構築済みツール — GitHub、Notion、Stripeなど、すぐに使えるMCP統合が提供されます。

パターン4: 組織間コラボレーション

• Agent Gallery — Gemini Enterprise内で、Adobe、ServiceNow、Salesforceなど100以上の検証済みパートナーエージェントをすぐに利用できます。
• 独立したガバナンスの維持 — 各組織は独自のセキュリティモデルを維持しながらA2Aで協業します。Agent Gatewayポリシーにより、どのデータを共有し、どのアクションを許可するかを細かく制御できます。

パターン5: イベント駆動型エージェントメッシュ

• 常時稼働するエージェントネットワーク — BigQueryテーブルやPub/Sub（リアルタイムメッセージストリーミングサービス）ストリームに接続されたエージェントがイベントを検知し、必要に応じてA2Aで専門エージェントに委任したり、人にエスカレーションしたりします。
• 自己組織化 — 新しい専門エージェントを追加する際はRegistryに登録し、ルーティングロジックだけ修正すればよいため、メッシュ全体を再設計する必要がありません。
• 可観測性 — Agent Identity、Agent Gateway、Agent Observabilityを通じて、メッシュ内のすべてのエージェント活動が追跡されます。

差別化ポイント

• A2Aのオープン性 — 特定のフレームワーク、言語、クラウドに依存しないオープンプロトコル設計を掲げており、異種環境間のエージェント連携標準を目指しています。
• A2A + MCPの役割分担 — エージェント間通信とツールアクセスを別々のプロトコルに分離することで、各レイヤーを独立して進化させられる構造です。
• 既存インフラの活用 — Apigee、BigQueryなど、すでに運用中のGoogle Cloudインフラ上にエージェント層を載せる方式であり、まったく新しいスタックを導入する負担を減らそうとする意図がうかがえます。

留意点

• Google Cloudエコシステム中心 — Agent Gallery、Gemini Enterprise Agent Platformなどの主要機能がGoogle Cloudプラットフォームに密接に結びついており、マルチクラウド環境での実質的なオープン性は検証が必要です。
• エンタープライズの複雑性 — 5つのパターンを組み合わせて運用する場合、エージェント間の依存関係管理や障害伝播など、分散システム特有の複雑さを伴う可能性があります。

Google Cloudが今回示したフレームワークは、AIエージェントを単独のツールではなく、組織全体の協業インフラへ拡張しようとする試みです。マイクロサービスアーキテクチャがモノリシックアプリケーションの限界を超えたように、A2AとMCPは個別エージェントの孤立という問題を解決しようとする方向性を持っています。ただし、このビジョンが実際のエンタープライズ現場でどこまで滑らかに機能するかは、導入事例の蓄積を見ながら判断する必要がありそうです。プロトコルの成熟度、パートナーエージェントの品質、そして組織間のガバナンス調整という3つの軸が、このエコシステムの実質的な価値を決める変数になるでしょう.

[bluenyx]

シニア級が3〜4人いるだけでも、3〜40人分をこなせる構造になってきていますね。（今よりもさらに明確に……）