Zero における A2A とは何か
Zero の A2A は製品内のエージェント間コミュニケーションの実用的な形式です。一つのエージェントが複数の孤立したチャットを開くことができます。コーディネーターが専門家のエージェントに限定された仕事を委任し、チャットコンポーザーで @ を入力することで既存のチャットを比較、移管、決定に取り込むことができます。
一つの長い会話では広範囲でノイジーでリスクが高い仕事は適していません。一つのエージェントがすべてのテスト、ソース、決定を同じコンテキストで保持するのではなく、それぞれの作業に明確な場所を与え、必要な証拠だけを呼び戻すことで有用です。
Zero における A2A の 3 つの方法
| したいこと | 使用する設定 | 最初の適切なシナリオ |
|---|---|---|
| 一つの方法をクリアなコンテキストで繰り返す | 一つのエージェント、複数のチャット | サインアップ、請求、権限、モバイルを別々にテストする |
| 仕事の一部を異なる専門家に割り当てる | 一つのコーディネーター、複数の専門家エージェントまたはサブエージェント | リリースをリサーチ、ブラウザ QA、執筆、出版に分割する |
| 既存の作業を再利用する | 入力欄で別のチャットを @ で呼び出す | 2つのQAレポートを比較するか、リサーチを執筆タスクに渡す |
これらのパターンの後ろには 3 つの製品オブジェクトがあります：
- エージェントは再利用可能なワーカーです。指示、ワークフロー、コネクタ、権限、トーン、役割、モデル選択を所有します。
- チャットはエージェントとの一つの孤立した会話です。テスト、レビュー、または生産タスクを独自のコンテキストで保持します。
- ランはチャット内の一つのアクティブな応答です。ワークスペースの並行度制限に達するまで待機します。
重要な詳細はシンプルです：新しい子チャットはコントロールチャットの全履歴を継承しません。最初のメッセージには必要なすべての情報が含まれているべきです。
A2A、複数のチャット、サブエージェント、ワークフロー、自動化
これらの用語は異なる問題を解決します。必要な境界を提供する最小限の設定を使用します。
| 製品パターン | 変更する内容 | 最適な使用例 |
|---|---|---|
| Zero における A2A | エージェントとチャットの作業の調整方法 | 委任、比較、移管、最終的な総括 |
| 一つのエージェントの下の複数のチャット | コンテキスト、指示と権限は同じまま | 平行テスト、ローカライゼーションチェック、リサーチバッチ、モデル評価 |
| 専門家エージェントまたはサブエージェント | ロール、指示、モデル、ツール、または権限 | リサーチ、QA、執筆、データ解析、制御された出版 |
| ワークフロー | エージェントが繰り返せる保存済みの手順 | 安定したチェックリストまたは複数ステップの手順 |
| 自動化 | ワークフローを開始するトリガー | スケジュールされたレポート、イベント駆動型のトリアージ、再発するチェック |
便利なルール：方法が同じ場合はチャットに分割し、方法やアクセスが変わる場合は専門家エージェントに分割し、手続きが同じ方法で繰り返されるべき場合はワークフローを使用します。
1. 一つのエージェントが複数のクリアなチャットを開く
リリースを準備しています。サインアップ、請求、権限、モバイルすべてが最終チェックが必要です。すべてのチェックを一つの長いチャットに含めることは便利に見えますが、状態は次の旅程に漏れてしまいます。請求アップグレードが権限テストすら始まる前にアカウントを変更するかもしれません。
一つの旅程ごとに一つのチャットを使用します。
一つの共有要約、4 つの孤立したチェック、そして一つの最終レポート.
2026 年 8 月 25 日にステージング製品でこの設定を再現しました。同じ Zero エージェントがオンボーディング、請求、チームメイト権限、モバイルおよびロケールテストの 4 つの実際のチャットを開きました。
それぞれの旅程が自分のチャットを持っているので、証拠は簡単に検証できます.
次のプロンプトを試してください。
このstagingリリースを4つの独立した作業として確認してください。サインアップとオンボーディング、請求プランのアップグレード、メンバー招待と権限拒否、モバイルとロケール確認に、それぞれ1つのチャットを開いてください。すべて同じウォークスルー用エージェントを使います。各担当は、テストしたURL、アカウントの役割、番号付き手順、スクリーンショット、合否、正確な再現手順を返してください。結果をこのチャットに集め、重複するブロッカーをまとめてください。
このパターンは次のものにも適用できます：
- 一つのチャット毎にブラウザまたはデバイスサイズ
- 一つのチャット毎にロケールまたはアカウントロール
- 一つのチャット毎にプルリクエストまたは機能フラグ
- 一つのチャット毎にレビュア、結果は最終まで別々に保持
- 一つのチャット毎に顧客インタビューのバッチまたはリサーチソースセット
- 一つのチャット毎にモデル、公平な比較のために出力を比較するとき
通常何が間違いますか？要約が短すぎます。「請求をチェックする」はワーカーがアカウント、ビルド、期待される結果、証拠フォーマットについて予測するのを助ける情報が不足しています。フローが共有データを変更するときには、それぞれのチャットに同じチェックリストと別々のテストアカウントを与えるべきです。
2. @で別のチャットを作業に取り込む
役立つ作業が、すでに別のチャットにあることもあります。リサーチ用チャットには顧客の声が、QA用チャットにはスクリーンショットが残っています。2回目のレビューが別の結論を出すこともあります。内容をすべてコピー＆ペーストする必要はありません。
チャットの入力欄をクリックして @ を入力すると、Zeroが既存のチャット一覧を表示します。
タイトルを入力して候補を絞り、必要なチャットを選びます。
選んだチャットは、クリックできるオレンジ色のチップとして表示されます。
チップは対象のオンボーディング用チャットを正確に参照します。回答は現在のチャットに書き込まれます。
次に動詞を加え、そのチャットをどう扱うかZeroに伝えます。
- 「
@Onboarding QAと、この請求レビューを比較して」 - 「
@Customer research batch 2の続きから、ここに推奨案を書いて」 - 「
@Security reviewで最もリスクが高い結論を検証して」 - 「
@Mobile walkthroughのスクリーンショットからバグレポートを作って」 - 「
@Launch researchに残っている未解決の質問をすべて抽出して」
@ を入力してチャットを選び、そのチャットに対して何をしたいかを伝えます。
メンションは曖昧なテキストラベルではなく、選んだチャットを指すアドレスです。会話全体を入力欄に貼り付けなくても、Zeroは参照先を特定できます。ただし、指示には明確なアクションが必要です。「これを使って」では不十分です。「失敗した手順を比較し、共通するブロッカーを優先順に並べて」なら明確です。
3. 専門エージェントやサブエージェントに作業を分担する
同じエージェントでコンテキストだけを分けたいなら、複数のチャットを使います。指示、ツール、モデル、権限の境界まで変える必要があるなら、専門エージェントを使います。コーディネーターから範囲を限定した仕事を受ける専門エージェントは、サブエージェントとも呼ばれます。
製品ローンチがよい例です。Research Scoutは証拠を確認し、Browser QAは公開済みの製品を検証します。Launch Writerはページを下書きし、Publishing Operatorは主張のレビューが終わってからCMSの下書きを作成します。
stagingワークスペースには、1つのコアエージェントと4つの専門エージェントがあり、それぞれが範囲を限定した仕事を担当できます。
コーディネーターが結果に責任を持ちます。専門エージェントが証拠や成果物を返し、最後に1人の担当者が最終結果をまとめます。
実際のローンチでは、次のように依頼できます。
Feature Xのローンチ資料をまとめてください。Research Scoutには顧客の証拠と競合に関する主張の確認を依頼してください。Browser QAにはstagingで各製品機能を再現し、スクリーンショットを添付するよう依頼してください。Launch Writerは証拠がそろってからページを下書きしてください。Publishing OperatorはCMSの下書きを作成できますが、公開はしないでください。不足している証拠と矛盾する主張を、このチャットで報告してください。
価値を生むのは、役割ごとの明確な境界です。リサーチエージェントは読み取り専用にできます。公開担当には下書きへのアクセスだけを与え、公開権限は渡さない運用もできます。QAエージェントは毎回同じブラウザチェックリストを使えます。Zeroの権限制御を使えば、この境界を必要最小限に保てます。
サイドバーをにぎやかにするためだけに専門エージェントを増やさないでください。役割によって仕事の進め方が変わるときに作成します。
4. 独立したレビューを比較し、判定役を使う
2回目のレビューが1回目をそのまま写していては、独立レビューの意味がありません。新しいチャットを開き、両方のレビュアーに同じ証拠を渡し、最初のレポートは互いに見せずに作成します。
次に判定用のチャットを開き、1つのプロンプトで両方のレポートをメンションします。
1つのプロンプトから2つの実際のQAチャットを参照し、共通するブロッカーをZeroに探させることができます。
たとえば、次のように依頼します。
@Onboarding QAと@Billing QAを比較してください。両方のチャットが見つけたブロッカー、片方だけが見つけた問題、まだ不足している証拠を一覧にしてください。そのうえで、リリースしてよいか判断してください。各ブロッカーを裏付けるスクリーンショットまたは手順を引用してください。
このパターンは、デザインレビュー、セキュリティレビュー、ベンダー選定、アーキテクチャ判断、契約レビュー、モデル比較にも使えます。レポートが届く前に判定基準を決めてください。そうしないと、判定役が最も強い証拠ではなく、最も自信のある文章を評価してしまうことがあります。
5. あるエージェントから次のエージェントへ作業を引き継ぐ
同時に同じジョブを実行しないでください。研究はドラフトの作成前に完了する必要があります。ドラフトはQAの前に完了する必要があります。QAは出版の前に完了する必要があります。
各移管は短い納品書のように扱ってください：
- 受け取るエージェントまたはチャットの名前を指定してください。
- 成果物を添付または参照してください。
- 受け取るエージェントが満たすべき基準を指定してください。
- 受け取るエージェントが報告する場所を指定してください。
「執筆者に見つけたことを伝える」は確認しにくいです。これの方が良いです：
承認されたリサーチ要約をLaunch Writerに送ってください。下書きには検証済みの主張だけを使い、承認済みの用語を守り、証拠が不足している箇所には
[EVIDENCE NEEDED]と付けてください。下書きへのリンクと未解決の質問を、このチャットに返してください。
@チャットチップは、次の担当者に正確な参照元を渡すときに便利です。ファイルが多い作業では、成果物へのリンクも渡してください。コーディネーターに必要なのは、ステータス、判断、最終成果物です。すべての下書きメモをコピーする必要はありません。
ZeroにおけるAIエージェント間のコンテキスト共有の方法
Zeroのエージェントに、1つの巨大な共有会話は必要ありません。コンテキストは、明確な依頼文、@チャットメンション、成果物へのリンク、返却された要約を通じて受け渡します。各担当者は必要最小限のコンテキストを受け取り、範囲を限定したタスクを終え、証拠や判断をコーディネーターへ返します。
このアプローチは二つの一般的なマルチエージェント問題を避けることができます。まず、無関係な履歴は作業者のコンテキストを詰め込みません。二つ目、コーディネーターは主張を支持するソースやチャットがどこにあるかを正確に確認できます。
次の四つのコンテキスト共有パターンを使用します：
- 自立型要約：新しい子チャットがクリーンな状態から始める場合に最適です。
@チャットメンション：既存の会話がソースの場合に最適です。- 成果物へのリンク：ドキュメント、スクリーンショット、データセット、コード変更に最適です。
- 構造化された返答：複数の作業者が同じ形式で報告する必要がある場合に最適です。
子チャットが制御チャットの決定を既に知っていると仮定しないでください。単語、制約、アカウント、日付範囲、または出力形式が重要である場合、最初のメッセージに含めてください。
A2Aとマルチエージェントワークフローの活用例
| シナリオ | 分割方法 | 戻り値 |
|---|---|---|
| リリースのウォークスルー | 同じエージェントで、ユーザージャーニーごとに1つのチャット | スクリーンショット、合否チェック、共通するブロッカー |
| ローカライゼーションQA | 同じエージェント、ロケールごとに一つのチャット | 破損した文字列、レイアウトの問題、およびロケール固有のスクリーンショット |
| ブラウザとデバイステスト | 同じエージェント、ブラウザまたはビューポートごとに一つのチャット | 比較可能な互換性マトリックスと証拠 |
| プルリクエストレビュー | 同じエージェント、一つのチャットごとに一つのPRまたはレビュー角度 | バグ、リスクノート、および行レベルの推奨事項 |
| クライアントリサーチ | 同じエージェント、インタビューバッチごとに一つのチャット | 記録、パターン、反論、およびソースリンク |
| 事象対応 | コーディネーターとアプリ、API、デプロイ、および顧客影響エージェント | 一連のタイムラインと合意事項と衝突を明確に |
| コンテンツ生産 | リサーチ、ライティング、デザイン、QA、および出版エージェント | レビュー済みドラフトとコントロールされた出版ハンドオフ |
| クライアントサポートトライアージ | コーディネーターとアカウント、製品、請求、および返信エージェント | 根本原因、優先順位、所有者、およびドラフト応答 |
| データ解析QA | 分析エージェントと独立したレビュア | 検証済みの結合、分母、タイムゾーン、および仮定 |
| モデル比較 | 同じ要約と異なるモデルのクリーンなチャット | 精度、コスト、遅延、および形式スコア |
適切な分割は有用な境界を作ります。これはコンテキストを隔離、権限を保護、レビューを独立させ、準備完了の作業を同時に実行するのに役立ちます。
1つのチャット、複数のチャット、または複数のエージェントを使用する際の考慮事項
次のステップが前の答えに依存する場合、1つのチャットを使用します。連続的なデバッグセッションは良い例です。
1エージェントの下での複数のチャットを使用する場合、指示が同じでもクリーンなコンテキストや独立した証拠が必要な場合があります。これはテスト、リサーチバッチ、公平な比較の最初のポイントとして通常最適です。
複数の専門エージェントを使用する場合、各部分が異なる専門知識、接続、権限、またはモデルが必要な場合があります。最終決定の責任は一つのコーディネーターに与えます。
フローを使用する場合、手順が繰り返し可能である必要があります。自動化は手順がスケジュールやイベントトリガーが必要な場合にのみ追加します。Zeroはこれらの二つの構築ブロックを別々に記述します：フローは方法を定義し、自動化はいつ実行するかを決定します。
A2Aセキュリティと権限境界
マルチエージェント作業は、アクセスが割り当てに従う場合に安全です。各専門家には必要な接続と権限のみを提供します。研究エージェントは通常、公開アクセスが必要ありません。QAエージェントはステージングログインが必要かもしれませんが、生産請求書制御は必要ありません。出版エージェントはドラフトアクセスが必要かもしれませんが、最終リリースの承認は人間が必要です。
外部書き込みは一つの名義の所有者に保つことが重要です。複数のエージェントはリポジトリ、CRM、またはCMSを読み取ることはできますが、最終的なチケットを作成、記録を更新、顧客への返信を送信、またはページを公開するエージェントは一つだけです。これにより重複した書き込みを防ぎ、監査ログを追跡しやすくなります。
リスクの高い作業では、要約に停止条件を追加します。「ドラフトのみ」、「送信しないでください」、「証拠が矛盾する場合は報告してください」、「生産を変更する前に承認を求めます」。A2Aは委任を容易にしますが、明確な責任の必要性は変わりません。
四つのルールでA2Aの作業を整頓する
1. 最初のメッセージを全て含むようにする
目標、元の資料、制約、出力形式、宛先、終了条件を含めなさい。子チャットはコントロールチャットが既に知っていることを推測する必要はありません。
2. 各作業者に同じ形式の応答を要求する
四つのQAチャットが四つの異なる形式を返すと、コーディネーターはテキストをクリーニングする必要があります。それぞれの作業者から同じフィールドを要求しなさい：環境、手順、証拠、状態、次のアクション。
3. 共有の書き込みは一つの所有者に委ねる
二つの正しいエージェントでも、二度書き込むことで混乱を引き起こすことがあります。最終的な外部アクションの所有者を名乗りなさい。
4. 分割する作業はその効果がある場合にのみ行う
八つのチャットを作成しても、八つの実行は同時に開始されるわけではありません。ワークスペースの並行処理は適用され、依存関係のある作業は入力待ちになります。一つのチャットに仕事のすべてを保持し、次のステップが前の回答に依存する場合。
ZeroのA2AはGoogleのAgent2Agentプロトコルと同じですか？
ここでは、プロトコルとして同等だとは主張していません。このガイドが扱うのは、Zero内でエージェントとチャットが連携する製品レベルの仕組みです。作業を分け、参照し、評価し、画面上で引き継ぐ方法を説明しています。
GoogleのAgent2Agentオープンプロトコルは、リモートのエージェントシステム間で通信するための技術標準です。能力の検出、タスク管理、メッセージ、成果物などを扱います。「A2A」の検索結果はこのプロトコルを指すことが多いため、区別が重要です。この記事で扱うZero A2Aは、製品内で使う実践的なワークフローです。
よくある質問
チャットはエージェントと同じですか？
いいえ。エージェントは再利用可能な作業者構成です。チャットはそのエージェントとの一意の会話です。一つのエージェントは多くのチャットを所有できます。
子チャットはコントロールチャットのコンテキストを共有しますか？
いいえ。各子チャットは完全な概要から始めてください。作業者は結果を返すか、制限されたアートファクトを別のチャットに渡すことができますが、共有の歴史を仮定してはなりません。
@したチャットが何をしますか？
Zeroは、選んだチャットへの構造化された参照を挿入します。会話全体を入力欄に貼り付けるわけではありません。比較、レビュー、続行、抽出など、実行してほしいアクションも明確に書いてください。
Zeroのサブエージェントとは何ですか？
サブエージェントは、コーディネーターから限定された割り当てを受け取る専門家のエージェントです。異なる指示、ツール、権限、または異なるモデルを使用し、結果をコントロールチャットに返すことができます。
複数のチャットは並行して実行できますか？
はい、ワークスペースの並行処理が利用可能で、タスクが独立している場合。制限に達した場合、追加のジョブはキューに並びます。依存関係のある作業は順に実行します。
異なるエージェントを使用する際はいつですか？
異なる指示、ワークフロー、モデル、コネクタ、または権限が必要な場合に異なるエージェントを使用します。同じエージェントの下で複数のチャットを使用する際は、主にクリーンなコンテキストが必要な場合。
まずstagingのウォークスルーを試す
Zeroで新しいチャットを開き、実際のリリース確認を4つの独立したチャットに分けます。各チャットにスクリーンショットと同じ合否フォーマットを求めます。うまくいったら、1つの作業を専門エージェントに置き換えるか、判定用プロンプトから完了済みの2つのチャットを参照してください。
もっとアイデアが必要な場合は、20 AIエージェント使用例と正確なプロンプトとツールを参照してください。
