A2A Protocol 实战教程

第一章：A2A Protocol 基础概念

1.1 什么是Agent间通信？

在现代人工智能系统中，单个Agent往往无法独立完成复杂任务。通过A2A Protocol，不同的智能Agent可以：

协作通信

多个Agent协同完成复杂任务，如智能客服与知识库Agent的配合

资源共享

Agent间共享计算资源、数据和专业能力

状态同步

保持分布式Agent系统的状态一致性

任务分发

智能分配和路由任务到最适合的Agent

1.2 A2A Protocol的核心组件

消息结构示例：

{
  "messageId": "msg_123456",
  "fromAgent": "customer-service-agent",
  "toAgent": "knowledge-base-agent",
  "timestamp": "2024-12-19T10:30:00Z",
  "messageType": "QUERY",
  "payload": {
    "query": "用户询问退款政策",
    "context": {
      "userId": "user_789",
      "sessionId": "session_abc123"
    }
  },
  "expectResponse": true,
  "timeoutMs": 5000
}

1.3 协议设计原则

标准化：统一的消息格式和通信协议
可扩展性：支持新的消息类型和Agent能力
容错性：处理网络故障和Agent离线情况
安全性：身份验证和消息加密
性能：低延迟和高吞吐量的通信

第二章：A2A通信系统架构

2.1 分层架构设计

应用层 (Application Layer)

具体的Agent业务逻辑和任务处理

协议层 (Protocol Layer)

A2A消息解析、路由和状态管理

传输层 (Transport Layer)

WebSocket、HTTP、gRPC等底层通信

网络层 (Network Layer)

TCP/IP网络连接和数据传输

2.2 核心组件详解

消息路由器

• Agent发现和注册
• 消息转发和负载均衡
• 死信队列处理
• 性能监控和统计

安全管理器

• Agent身份认证
• 消息签名验证
• 权限控制和授权
• 加密密钥管理

状态存储

• Agent状态持久化
• 消息历史记录
• 会话状态管理
• 配置信息存储

监控服务

• 实时性能指标
• 错误日志收集
• 告警通知机制
• 可视化Dashboard

第三章：Python实现示例

3.1 基础Agent类设计

import asyncio
import json
import uuid
from typing import Dict, List, Optional, Callable
from datetime import datetime
import websockets

class A2AAgent:
    """A2A Protocol基础Agent实现"""
    
    def __init__(self, agent_id: str, capabilities: List[str]):
        self.agent_id = agent_id
        self.capabilities = capabilities
        self.connections = {}
        self.message_handlers = {}
        self.is_running = False
        
    async def register_capability(self, capability: str, handler: Callable):
        """注册Agent能力和对应的处理函数"""
        self.capabilities.append(capability)
        self.message_handlers[capability] = handler
        
    async def send_message(self, target_agent: str, message_type: str, payload: Dict):
        """发送消息给目标Agent"""
        message = {
            "messageId": str(uuid.uuid4()),
            "fromAgent": self.agent_id,
            "toAgent": target_agent,
            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
            "messageType": message_type,
            "payload": payload
        }
        
        # 通过WebSocket连接发送消息
        if target_agent in self.connections:
            await self.connections[target_agent].send(json.dumps(message))
            return message["messageId"]
        else:
            raise ConnectionError(f"No connection to agent: {target_agent}")
    
    async def handle_message(self, message: Dict):
        """处理接收到的消息"""
        message_type = message.get("messageType")
        
        if message_type in self.message_handlers:
            handler = self.message_handlers[message_type]
            response = await handler(message["payload"])
            
            # 如果需要回复，发送响应消息
            if message.get("expectResponse", False):
                await self.send_message(
                    message["fromAgent"],
                    "RESPONSE",
                    {"originalMessageId": message["messageId"], "result": response}
                )
        else:
            print(f"Unknown message type: {message_type}")
    
    async def start(self, router_url: str = "ws://localhost:8080"):
        """启动Agent并连接到消息路由器"""
        self.is_running = True
        
        async with websockets.connect(router_url) as websocket:
            # 注册Agent
            registration = {
                "action": "REGISTER",
                "agentId": self.agent_id,
                "capabilities": self.capabilities
            }
            await websocket.send(json.dumps(registration))
            
            # 监听消息
            async for message in websocket:
                if self.is_running:
                    try:
                        data = json.loads(message)
                        await self.handle_message(data)
                    except Exception as e:
                        print(f"Error handling message: {e}")
                else:
                    break

3.2 实际应用示例：智能客服系统

场景描述：

构建一个包含客服Agent、知识库Agent和订单处理Agent的智能客服系统。

# 客服Agent实现
class CustomerServiceAgent(A2AAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__("customer-service", ["customer_query", "conversation"])
        
    async def handle_customer_query(self, payload):
        """处理客户咨询"""
        query = payload.get("query")
        customer_id = payload.get("customerId")
        
        # 首先查询知识库
        knowledge_response = await self.send_message(
            "knowledge-base",
            "SEARCH",
            {"query": query, "context": "customer_service"}
        )
        
        # 如果是订单相关问题，调用订单Agent
        if "订单" in query or "物流" in query:
            order_response = await self.send_message(
                "order-processor",
                "ORDER_QUERY",
                {"customerId": customer_id, "query": query}
            )
            
        return {
            "response": "已为您查询相关信息，请稍候...",
            "status": "processing"
        }

# 知识库Agent实现
class KnowledgeBaseAgent(A2AAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__("knowledge-base", ["search", "update"])
        self.knowledge_db = self._load_knowledge_base()
        
    async def handle_search(self, payload):
        """搜索知识库"""
        query = payload.get("query")
        context = payload.get("context", "general")
        
        # 模拟知识库搜索
        results = self._search_knowledge(query, context)
        
        return {
            "results": results,
            "confidence": 0.85,
            "source": "knowledge_base"
        }
    
    def _search_knowledge(self, query: str, context: str):
        """模拟知识库搜索逻辑"""
        # 这里实现实际的搜索算法
        return [
            {"title": "退款政策", "content": "30天内可无理由退款..."},
            {"title": "配送说明", "content": "全国包邮，3-5个工作日..."}
        ]

# 启动多Agent系统
async def main():
    # 创建Agent实例
    customer_agent = CustomerServiceAgent()
    knowledge_agent = KnowledgeBaseAgent()
    
    # 启动Agent（在实际应用中会在不同进程/服务器上运行）
    await asyncio.gather(
        customer_agent.start(),
        knowledge_agent.start()
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

第四章：实战案例分析

案例：分布式数据处理系统

使用多个专门的Agent协作处理大规模数据：

数据收集Agent：从各种数据源收集原始数据
数据清洗Agent：清理和标准化数据格式
分析Agent：执行数据分析和机器学习任务
结果存储Agent：将处理结果存储到数据库

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