Summer '26の目玉、マルチエージェント連携（Multi-Agent Orchestration）が登場します！ これまで1つのAgentforceエージェントが1つのタスクを担当していた構造から、複数の専門エージェントが連携して複雑なワークフローを処理できるように進化します。 たとえば請求エージェントが対話を引き継いでサービスエージェントへ、そしてまた次のエージェントへ渡す間も、顧客は同じ状況を説明し直す必要がなく、管理者も一貫した監査証跡を維持できます。 A2A（Agent2Agent）プロトコルでサードパーティのエージェントとも連携可能です！ #Salesforce #Summer26 #Agentforce

🧵 𝐁𝐔𝐈𝐋𝐃𝐈𝐍𝐆 𝐓𝐇𝐄 𝐅𝐔𝐓𝐔𝐑𝐄 𝐎𝐅 𝐀𝐈 𝐀𝐆𝐄𝐍𝐓𝐒 𝐎𝐍 𝐓𝐑𝐎𝐍 𝐖𝐈𝐓𝐇 𝐀𝟐𝐀 The next evolution of Web3 may not be apps talking to users. It may be agents talking to agents. That’s exactly what the new TRON A2A Node.js Demo is designed to showcase. A thread 👇 1/ What is A2A? Agent2Agent (A2A) is a protocol that allows AI agents to: 🔹 Discover each other 🔹 Exchange tasks 🔹 Stream task progress 🔹 Return structured results Instead of humans manually interacting with every application, agents can coordinate and execute work autonomously. This creates the foundation for machine-to-machine economies. 🧵 👇🫵

anything related to sales, before that Agent2Agent economy actually becomes a thing

A la gente de Google le ha gustado la idea de LLM Wiki de Karpathy y ha montado su propio sistema, se llama Open Knowledge Format (OKF) y voy a enseñar a usarlo en el próximo vídeo del curso de robótica e IA Física de Integrarobot. Si lo de LLM Wiki te suena a chino y más aún lo de OKF, sigue leyendo. Los Agentes de IA tienen un problema de memoria, eso hay que reconocerlo. No podemos darles autonomía hasta que no dejen de cometer fallos (alucinaciones) debido a la fata de contexto. Y aquí es donde llegó la idea de Karpathy, publicada el 2 de abril, se ha convertido para mi en una herramienta imprescindible para sacarle todo el jugo a Codex y Claude Code. Se podría decir que el LLM Wiki le aporta super poderes a los Agentes de IA para codificación, como Codex y Claude Code. Y esto es lo que han descubierto en Google, por eso han desarrollado OKF, supongo que para que Antigravity pueda ponerse a la altura de sus competidores. Y no es la primera vez que Google se fija en otras iniciativas para mejorar su idea, por ejemplo con los protocolos de comunicación entre agentes ya lo hizo con Agent2Agent inspirado en MCP. Así que ahora lo está haciendo en lo relativo a gestión del conocimiento. Porque LLM Wiki, y OKF, es básicamente eso. Una forma de lograr que los LLM (Codex, Claude, ...) trabajen mejor para la gestión del conocimiento. Por eso se utiliza, entre otras cosas, para crear "segundos cerebros" que permiten que la IA entienda mucho mejor el funcionamiento de proyectos completos e incluso organizaciones, de cara a poder automatizar procesos sobre ellos. Sin duda te animo a probarlo y también a apuntarte a mi curso online de robótica e IA Física si quieres que te enseñe a usarlo.

We're betting on Agent2Agent for the protocol layer, but we may need a new benchmark for "make good decisions for my company"

2/ First, what is A2A? A2A, short for Agent2Agent, is a protocol that allows AI agents to discover each other, exchange tasks, share progress updates, and return structured results. Think of it as a common language that lets different AI agents work together. Instead of isolated AI systems, you get connected networks of agents.

🔴 AI agent protocols proliferate; HTTP transport gap remains unsolved Four major agent communication protocols published in 18 months—Model Context Protocol (MCP) from Anthropic (late 2024), Agent2Agent (A2A) from Google (April 2025), Agent Communication Protocol (ACP) from IBM Research (March 2025), and Agent Network Protocol (ANP) from an independent working group—address different stack layers rather than competing directly. MCP has dominated tool-calling: Linux Foundation confirmed 10,000 active public MCP servers and 164 million monthly Python SDK downloads by April 2026.

🚀 Episode 2 of the Work IQ Series is out! Explore 🤝 A2A (Agent2Agent) protocol and how it enables context-aware agentic experiences 🔥 👉 Watch now: msft.it/6018vgiTy #IQSeries #MicrosoftIQ #AI #Agents

基于 A2A（Agent2Agent）协议构建 TRON 测试网 Agent，是推动区块链基础设施模块化与互操作性的重要一步。 A2A 协议允许 Agent 之间相互发现、交换任务、流式传输执行状态，并返回结构化结果。在该体系中，Agent Card 作为核心发现机制，定义了 Agent 的身份信息、能力范围与可执行技能。 在本项目中，TRON 测试网操作被封装为可调用的 Agent 服务，使客户端可以通过自然语言或 JSON 结构化请求进行交互，实现余额查询、交易构建、广播以及交易验证等功能。 📊 核心特点： ➠ 通过 Agent Card 实现标准化发现机制 ➠ 将 TRON 测试网能力模块化为 Agent 技能 ➠ 支持文本与 JSON 双交互模式 ➠ 支持任务流式状态反馈 ➠ 集成安全钱包签名与广播机制 这种架构将区块链操作从传统 API 调用，升级为可发现、可组合的 Agent 服务体系。 这不仅是工具升级，更是 Agent 驱动的区块链基础设施雏形。 @justinsuntron @trondao #TRONEcoStar

The integration of A2A (Agent2Agent) with TRON testnet operations introduces a new paradigm for blockchain interaction — where infrastructure behaves like discoverable, composable agents rather than static APIs. Through the Agent Card mechanism, each service advertises its capabilities, supported transport layers, and execution modes. This allows external clients to dynamically discover TRON functionality such as balance retrieval, transaction preparation, broadcasting, and verification. The system also introduces streaming task execution, enabling real-time visibility into state changes, artifacts, and final results. Combined with secure wallet management and TronWeb-based execution, it creates a controlled yet flexible execution environment. 📊 Why this matters: ➠ Enables interoperable blockchain service architecture ➠ Improves transparency in transaction execution flows ➠ Supports real-time streaming of task states ➠ Bridges AI agent frameworks with onchain systems ➠ Enhances developer experience for TRON integration This approach reflects a broader shift toward agent-native infrastructure, where blockchain operations are no longer isolated calls but part of a connected, discoverable network of services. The future of Web3 may be defined by agents that communicate, coordinate, and execute onchain logic autonomously. @justinsuntron @trondao #TRONEcoStar

Building an A2A-powered TRON testnet agent represents a meaningful step toward more modular and interoperable blockchain infrastructure. Agent2Agent (A2A) enables agents to discover each other, exchange structured tasks, stream execution states, and return verifiable artifacts through a standardized protocol. At the center of this system is the Agent Card — a machine-readable identity layer that defines capabilities, skills, and supported interactions. In this implementation, TRON testnet operations are exposed as an autonomous agent interface, allowing clients to interact through both natural language and structured JSON requests. Key functionalities include balance queries, transaction preparation, broadcasting, and verification, all executed through a streaming-aware task system. 📊 Key highlights: ➠ Standardized agent discovery via Agent Card ➠ Support for TRON testnet operations as modular skills ➠ Dual-mode interaction: text structured JSON ➠ Streaming task execution and state updates ➠ Secure wallet integration for signing and broadcasting By combining A2A protocol design with TRON infrastructure, this architecture moves toward a future where blockchain operations can be composed, discovered, and executed as interoperable services. It is not just a tool — it is a step toward an agent-driven blockchain ecosystem. @justinsuntron @trondao #TRONEcoStar

🚀 Điều thú vị nhất về AI Agents không phải là khả năng suy luận. Mà là khả năng hành động. Một Agent thực sự cần: → Hiểu yêu cầu → Lập kế hoạch → Thực hiện nhiệm vụ → Xác nhận kết quả Dự án TRON A2A Demo đang cho thấy điều đó có thể hoạt động như thế nào. 1️⃣ A2A Là Gì? A2A (Agent2Agent) là giao thức cho phép: → Agent khám phá lẫn nhau → Trao đổi nhiệm vụ → Stream trạng thái công việc → Chia sẻ dữ liệu có cấu trúc Nói đơn giản: Các AI Agents có thể giao tiếp như các dịch vụ thực sự. 2️⃣ Blockchain Trở Thành Một Kỹ Năng Của Agent Thay vì tự xây dựng toàn bộ logic blockchain: Một Agent có thể gọi: → get_tron_balance → prepare_trx_transfer → broadcast_trx_transfer → verify_transaction thông qua A2A. Blockchain trở thành một "skill" mà Agent có thể sử dụng khi cần. 3️⃣ Streaming Là Một Bước Tiến Quan Trọng Không chỉ nhận kết quả cuối cùng. Người dùng còn có thể thấy: → submitted → working → processing → completed theo thời gian thực. Điều này giúp trải nghiệm Agent trở nên minh bạch hơn rất nhiều. 4️⃣ AI Và Blockchain Đang Hội Tụ Trong tương lai, Agent có thể: → Quản lý ví → Thực hiện thanh toán → Theo dõi giao dịch → Điều phối workflow → Tương tác với nhiều chain mà không cần người dùng xử lý thủ công. 🌐 AI Agents đang dần chuyển từ "trả lời" sang "thực hiện". Và blockchain sẽ là một trong những môi trường quan trọng nhất để điều đó diễn ra. @trondao @justinsuntron #TRONEcoStar

🤖 AI Agents đang phát triển rất nhanh. Nhưng để AI Agents thực sự hoạt động trên blockchain, chúng cần nhiều hơn là trí thông minh. Chúng cần khả năng hành động. Đó chính là lý do mô hình A2A kết hợp với TRON trở nên thú vị. 1️⃣ AI Agents Cần Giao Tiếp Với Nhau Một AI Agent không thể hoạt động hiệu quả nếu bị cô lập. A2A (Agent2Agent) cho phép: → Khám phá các agent khác → Gửi nhiệm vụ → Theo dõi trạng thái thực thi → Nhận kết quả có cấu trúc Điều này giúp các agent phối hợp như một hệ sinh thái thay vì các thực thể riêng lẻ. 2️⃣ Khi AI Kết Nối Với Blockchain Trong demo này, Agent có thể: → Kiểm tra số dư TRON → Chuẩn bị giao dịch TRX → Ký và broadcast giao dịch → Xác minh trạng thái giao dịch Tất cả thông qua các yêu cầu tự nhiên hoặc JSON. Điều đó có nghĩa là AI không chỉ hiểu dữ liệu blockchain. Nó có thể tương tác trực tiếp với blockchain. 3️⃣ Từ Chatbot Đến Autonomous Agent Đây là sự khác biệt quan trọng. Chatbot: → Trả lời câu hỏi AI Agent: → Thực hiện hành động → Quản lý nhiệm vụ → Tương tác với hạ tầng → Điều phối workflow A2A đang giúp biến điều đó thành hiện thực. 4️⃣ Tương Lai Của Web3 Automation Hãy tưởng tượng một Agent có thể: → Kiểm tra ví → Phân tích dữ liệu → Chuẩn bị giao dịch → Ký giao dịch → Theo dõi kết quả mà không cần người dùng thao tác từng bước. 🌐 Khi AI Agents và blockchain ngày càng hội tụ, những giao thức như A2A có thể trở thành lớp hạ tầng giúp các Agent tương tác với thế giới on-chain một cách tự nhiên hơn. @trondao @justinsuntron #TRONEcoStar

Rialo Ecosystem Map 2026A guide that gives you a clear, at-a-glance overview of how the @RialoHQ ecosystem is growing in 2026. ➡️Key Components of the Rialo Ecosystem ⚪️CBOE — Native integration of institutional-grade real-time market data ⚪️DTCC — $114T tokenized securities pilot and full-scale integration ⚪️SCALE Program — Supports deployment, operation, and Agent2Agent collaboration of AI agents ⚪️Guarded Multisig — Security infrastructure with MFA, real-time alerts, and value limits ⚪️Builder’s Hub — A community of 475 builders actively building real dApps All of these components are interconnected on a single Rialo chain.Rialo is not just another blockchain. It is a living ecosystem where TradFi, AI, security, and developer communities come together and grow. Check out the 2026 Rialo Ecosystem Map and see exactly where you can start right now.

𝗧𝗵𝗲 𝗻𝗲𝘅𝘁 𝗰𝗵𝗮𝗽𝘁𝗲𝗿 𝗼𝗳 𝗪𝗲𝗯𝟯 𝗶𝘀 𝗹𝗶𝗸𝗲𝗹𝘆 𝘁𝗼 𝗲𝘅𝘁𝗲𝗻𝗱 𝗳𝗮𝗿 𝗯𝗲𝘆𝗼𝗻𝗱 𝘀𝘁𝗮𝗻𝗱𝗮𝗹𝗼𝗻𝗲 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀. The ecosystem is gradually moving toward autonomous AI systems capable of locating one another, exchanging data, coordinating actions, and engaging directly with blockchain environments. The A2A demonstration on the TRON testnet offers an early look at how that transformation could unfold. Through the integration of Agent2Agent communication and TRON's blockchain framework, developers gain the ability to build agents that can perform meaningful onchain functions, from monitoring wallet activity and validating data to facilitating blockchain interactions. As artificial intelligence becomes more deeply integrated with decentralized technologies, seamless collaboration between agents could become a critical component of the ecosystem's growth. TRON continues to contribute to the development of infrastructure designed to support a smarter, more interconnected digital landscape. The evolution underway is shifting blockchain participation from purely human driven interactions toward networks where intelligent systems can operate independently. Developments like this highlight how rapidly the decentralized internet is advancing and why the space remains one to watch closely. Check the whole article 👇🏽 #TRONEcoStar #A2A @justinsuntron