A2A协议（Agent-to-agent Protocol）学习

零 参考资料

• a2aprotocol.net/zh/docs
• Agent2Agent (A2A) 协议发布
• KelvinQiu802/a2a-walk-through
• agent2agent.info
• google.github.io/A2A

一 A2A协议简介

• Agent to Agent Protocol (A2A) 是由 Google 推出的开源协议，旨在实现不透明 Agent 智能体应用程序之间的通信和互操作性。该协议使Agent 智能体能够完成任务，而无需共享内存、想法或工具，相反，它们交换上下文、状态、指令和各自原生模态的数据。

二 A2A 设计原则

• 不透明执行：Agent 智能体不需要共享思想、计划或工具，换句话说，A2A专注于使智能体能够在其自然、非结构化的模式中协作。
• 开放标准：基于现有标准（HTTP、SSE 和 JSON-RPC）构建，易于实现和集成。
• 默认安全：内置身份验证、安全性、隐私保护和监控功能。
• 异步优先：支持（非常）长时间运行的任务和提供实时反馈、通知和状态更新。
• 模态无关：支持文本、音频/视频、表单等多种交互模式。

三 A2A使用场景

• 多 Agent 智能体协作：不同系统和供应商的 Agent 智能体可以协同工作，共同完成复杂任务。
• 跨企业工作流：安全地连接多个企业系统，支持跨组织的协作流程。
• 长运行任务：支持需要持续数小时、数天甚至数周的复杂 Agent 智能体任务。
• 多模态交互：通过文本、音频、视频和交互式表单等多种方式实现自然交互。

四 A2A的工作原理

• A2A 方便了“客户端”智能体与“远程”智能体之间的通信。客户端智能体负责制定和传达任务，而远程智能体负责执行这些任务，力图提供正确的信息或采取正确的行动。这种交互涉及几个关键功能：
• 能力发现：智能体可以使用 JSON 格式的“智能体卡”来宣传其能力，从而使客户端智能体能够识别出能执行任务的最佳智能体，并利用 A2A 与远程智能体进行通信。
• 任务管理：客户端智能体与远程智能体之间的通信以完成任务为导向，智能体在其中努力完成最终用户的请求。该“任务”对象由协议定义，并且具有生命周期。任务可以立即完成，而对于长时间运行的任务，每个智能体都可以进行通信，以便彼此之间保持同步，了解任务完成情况的最新状态。任务的输出被称为“工件”。
• 协作：智能体可以相互发送信息，交流上下文、回复、工件或用户指令。
• 用户体验协商：每条消息都包含“部件”，“部件”是一个完整的内容片段，例如生成的图像。每个部件都有指定的内容类型，允许客户端和远程智能体协商所需的正确格式，并明确包括用户界面功能的协商，如 iframe、视频、网页表单等。

4.1 A2A协议规范

• A2A协议规范定义文件，该文件是一个Json Schema文件，定义了A2A协议的数据结构和验证规则。它提供多个定义$defs，每个定义是一个数据对象或错误响应的结构描述。
  
• A2A 客户端：表示用户或其他系统，发起请求到 A2A 服务器
• A2A 服务器（远程智能体）：暴露一个 A2A 兼容的 HTTP 端点，供智能体处理任务并提供响应
• 智能体名片：A2A 服务器发布的一个 JSON 元数据文档，描述其身份、能力、技能、端点以及认证要求
• 任务：A2A 管理的基本工作单元，由一个唯一的 ID 标识，具有定义的生命周期和状态
• 消息：任务中的一个通信回合，具有角色（“user” 或 “agent”）和包含一个或多个内容部分
• 部分：消息或制品中的最小内容单元（例如，TextPart、FilePart、DataPart）
• 制品：智能体为任务生成的输出（例如，文档、图像、结构化数据）
• 流式传输 (SSE)：通过 Server-Sent Events 实时、增量地更新任务
• 推送通知：通过服务器发起的 HTTP POST 到 Webhook 异步更新任务
• 会话：可选的客户端生成的 ID，用于分组相关的任务

4.2 A2A 的参与者

A2A 协议定义了三个核心参与者：

• 用户 (User): 使用代理系统完成任务的人类或服务。
• 客户端 (Client): 代表用户向代理（服务、应用程序）请求操作的实体。
• 服务端 (Server): 提供服务的不透明（黑盒）远程代理，即 A2A 服务器。

4.3 A2A 的核心概念

A2A 协议围绕几个核心概念构建，以实现代理间的有效交互：

• AgentCard: 一个描述 Agent 能力的 JSON 文件，通常托管在/.well-known/agent.json路径下，方便客户端发现和了解 Agent。
• Task (任务): 一个有状态的实体，代表客户端与远程代理协作以达成特定结果的过程。任务包含状态、历史记录和生成的工件。
• Artifact (工件): 代理作为任务最终结果生成的不可变输出，可以包含多个部分 (Part)。
• Message (消息): 用于在客户端和代理之间传递非工件内容，如指令、上下文、思考过程、状态更新等。
• Part (片段): 消息或工件中的原子内容单元，具有特定的内容类型（如文本、文件、表单等）。

4.4 A2A执行流程

A2A相关规定：

• 接口规范（比如 /tasks/send、/tasks/sendSubscribe、/tasks/get、/tasks/cancel）
• 数据交换格式（基于 JSON-RPC 2.0 + 标准化的 Task/Message/Artifact 结构）
• 交互模式（支持同步调用和异步流式SSE推送）
• 发现机制（通过标准路径 /.well-known/agent.json 获取Agent能力描述）
• 认证和错误处理（接口可以要求认证，错误统一返回 JSON-RPC error 格式）

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方法	作用	参数	返回
tasks/send	同步发送任务	id, message, sessionId, metadata	返回最终任务状态
tasks/sendSubscribe	流式发送任务（Server-Sent Events）	id, message, sessionId, metadata	流式推送任务更新
tasks/get	查询任务状态	id	返回任务对象
tasks/cancel	取消任务	id	返回更新后的任务对象
/.well-known/agent.json (HTTP GET)	发现Agent信息	-	返回Agent卡

五 A2A VS MCP

• MCP负责打通Agent和工具，而A2A负责打通Agent和Agent。

5.1 A2A和MCP的协议定位差异

• MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的标准化协议，主要解决AI模型与外部数据源、工具及服务的连接问题。它通过统一的接口规范，让大型语言模型能够动态访问数据库、API、文档库等外部资源，显著降低了开发者集成异构系统的复杂度。MCP的核心作用类似于"AI领域的USB-C接口"，为模型提供了标准化的工具调用方式。
• 而A2A（Agent-to-Agent）协议由Google主导开发，专注于不同AI智能体之间的通信与协作。它通过定义任务管理、能力发现和消息传递等标准化机制，使来自不同平台和供应商的智能体能够像人类团队一样协同工作。A2A协议的核心价值在于打破了智能体之间的信息孤岛，形成了多智能体协作的生态系统。

5.2 MCP在工具集成中的作用机制

• MCP协议采用客户端-服务器架构，包含MCP Host、MCP Client和MCP Server三个核心组件。当智能体需要调用外部工具时，MCP Client会将请求转换为标准化的JSON-RPC格式，通过协议定义的交互语义与MCPServer通信。例如，一个智能体可以通过MCP协议调用Git命令完成版本控制操作，或者连接数据库执行SQL查询。MCP特别强调上下文动态管理能力，支持智能体根据任务需求实时加载外部数据和提示模板，这使得单个智能体的功能得到极大扩展。 协议还设计了严格的权限控制和错误反馈机制，确保工具调用的安全性和可靠性。开发者只需构建一次MCP服务器，就能让智能体应用无缝对接多种数据源和工具，显著提升了开发效率。

5.3 A2A在多智能体协作中的运行原理

• A2A协议构建了智能体间的"外交体系"，每个参与协作的智能体都需要公开其AgentCard，详细描述自身能力、输入输出格式和认证方式。当主智能体需要协同完成任务时，可以通过A2A协议创建Task任务，将子任务分配给具有相应能力的其他智能体。例如在招聘场景中，HR智能体可以通过A2A协议与候选人筛选智能体、面试安排智能体和背景调查智能体进行协作。协议支持从快速响应的短时任务到需要长时间运行的复杂任务，通过TaskID追踪进度，并采用企业级的安全认证机制保障通信安全。 A2A还定义了丰富的交互语义，支持智能体之间进行意图传递、任务协商和信息共享，实现了类似人类团队的自然协作模式。

5.4 协议间的互补协作关系

• 在实际应用中，MCP和A2A往往协同工作形成完整的技术栈。以投资分析场景为例：主投资顾问智能体通过A2A协议与财经新闻分析智能体、股票数据分析智能体建立协作关系；而这些专业智能体又通过MCP协议分别连接财经新闻API和股票市场数据库获取原始数据。这种架构中，A2A负责智能体间的水平协同，MCP则处理智能体与工具的垂直集成。 两者的结合使得复杂任务能够被分解为多个子任务，由专业智能体通过标准化工具接口高效完成，最终整合为完整的解决方案。这种分工既避免了智能体功能臃肿，又确保了系统整体的灵活性和扩展性。

5.5 协议协同的典型应用场景

• 在工业智能化领域，赛意信息的善谋GPT AI中台同时集成了MCP和A2A协议，构建了多智能体协作网络。MCP协议将设备数据接入、质检算法等工业工具标准化，A2A协议则使生产调度、质量检测等业务智能体能够跨系统协同。例如当设备异常时，检测智能体通过MCP获取实时数据，通过A2A联动维护智能体和供应链智能体，自动触发维修流程和备件调配。这种协作模式使企业AI应用开发效率提升50%以上，充分展现了双协议协同的价值。 类似地，在设计自动化工具Lovart中，A2A协议协调分镜生成、视频合成等专业智能体，而每个智能体又通过MCP协议调用Flux、TTS等工具API，最终完成端到端的视频创作。