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A2A协议实现详解及示例

A2A协议概述

在这里插入图片描述

A2A (Agent2Agent) 是Google推出的一个开放协议,旨在使AI智能体能够安全地相互通信和协作。该协议打破了孤立智能体系统之间的壁垒,实现了复杂的跨应用自动化。[1]

A2A协议的核心目标是让不同的AI代理能够相互通信、安全地交换信息以及在各种企业平台或应用程序上进行协调工作。这种协议为代理间通信提供了标准化的方式,类似于人们之间交流的规则。[4]

A2A协议的设计原则

A2A是一种开放协议,为代理提供了相互通信的标准方式。其设计原则包括:

  • 开放性:任何人都可以实现和使用
  • 安全性:确保代理间通信的安全
  • 互操作性:不同系统的代理可以相互协作
  • 可扩展性:支持各种复杂的交互场景
    [4]

代码实现细节

Python实现示例

Google的官方A2A仓库提供了Python实现的示例代码。每个代理可以作为独立的A2A服务器运行,默认情况下,每个代理在localhost上使用不同的端口:

# A2A服务器基本结构示例
from a2a import server

class MyAgent(server.Agent):
    def handle_request(self, request):
        # 处理来自其他代理的请求
        response = process_request(request)
        return response

# 启动A2A服务器
agent = MyAgent()
server = server.Server(agent)
server.start()

[2]

多代理示例

官方仓库中包含多种不同类型的代理实现,如CurrencyAgent、WeatherAgent等,这些代理可以相互协作完成复杂任务:

# 多代理协作示例
# 一个代理发送请求
response = client.send_request(
    "weather_agent",
    {"action": "get_weather", "location": "San Francisco"}
)

# 处理响应
temperature = response["temperature"]

[2], [3]

A2A协议的实际应用

A2A协议的使用方法主要体现在代码示例和技术文档中。要使用A2A协议,需要:

  1. 阅读技术文档:理解A2A协议的功能和能力
  2. 查看示例代码:了解如何实现A2A协议
  3. 集成到应用程序:将A2A协议集成到现有应用程序中
    [7]

在实际应用中,A2A协议可以用于构建多代理系统,例如:

  • 一个购物助手代理与支付代理协作完成购物流程
  • 日程安排代理与交通代理协作规划行程
  • 数据分析代理与可视化代理协作生成报告
    [5]

A2A协议的技术细节

A2A协议基于HTTP通信,使用JSON格式进行数据交换。代理之间的通信遵循请求-响应模式,每个请求包含操作类型、参数和元数据:

{
  "action": "get_weather",
  "parameters": {
    "location": "Beijing",
    "unit": "celsius"
  },
  "metadata": {
    "requestId": "12345",
    "timestamp": "2025-04-14T12:00:00Z"
  }
}

[8]

与其他协议的比较

A2A协议与MCP(模型上下文协议)有所不同。MCP专注于单个模型与应用程序之间的通信,而A2A协议则关注多个代理之间的通信和协作。A2A可以看作是对MCP的补充,两者可以结合使用以构建更强大的AI系统。[8], [4]

结论

A2A协议为AI代理间的通信提供了标准化的方式,使不同系统的代理能够相互协作。通过学习官方文档和示例代码,开发者可以实现支持A2A协议的代理,并构建复杂的多代理系统。随着AI技术的发展,A2A协议有望成为代理间通信的重要标准。[1], [5], [3]

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