A2A 協議的技術架構與實現

學習目標

1. 技術架構掌握

   • 深入理解 A2A 協議的分層架構設計
   • 掌握各層次的功能和職責
   • 理解協議的工作原理和數據流

2. 實現能力培養

   • 能夠搭建基本的 A2A 服務端
   • 掌握客戶端開發方法
   • 實現智能體間的有效通信

3. 架構設計理解

   • 理解與 MCP 的本質區別
   • 掌握多智能體協作模式
   • 學習分布式系統設計

一、A2A 的技術架構

1. 通信架構概述

A2A 協議采用現代化的三層架構設計：

1. HTTP/HTTPS 層：基礎通信層
2. JSON-RPC 層：遠程調用層
3. 核心服務層：業務功能層

2. 各層詳細說明

2.1 HTTP/HTTPS 層實現

class A2AAgent:def __init__(self, agent_id: str):self.agent_id = agent_idself.capabilities = set()self.comm = AgentCommunication()async def handle_request(self, request: Request):if not self.can_handle(request):other_agent = await self.discover_capable_agent(request)return await self.delegate_request(other_agent, request)return await self.process_request(request)

2.2 JSON-RPC 層實現

class MessageRouter:def __init__(self):self.routes = {}async def route_message(self, message: Message):if message.target in self.routes:handler = self.routes[message.target]await handler(message)

2.3 核心服務層實現

class ServiceRegistry:def __init__(self):self.services = {}def register(self, service_id: str, capabilities: List[str]):self.services[service_id] = {"capabilities": capabilities,"status": "active","registered_at": datetime.now()}

二、A2A 任務生命周期

1. 任務流程

1. 任務創建

   • 生成唯一標識
   • 設定任務參數
   • 確定執行要求

2. 狀態更新

   • 任務分配狀態
   • 執行進度更新
   • 異常狀態處理

3. 結果返回

   • 數據格式化
   • 結果驗證
   • 回調處理

2. 實現示例

class TaskLifecycle:def __init__(self):self.task_store = {}async def create_task(self, spec: Dict) -> str:task_id = str(uuid4())self.task_store[task_id] = {"spec": spec,"status": "created","created_at": datetime.now()}return task_idasync def update_status(self, task_id: str, status: str):if task_id in self.task_store:self.task_store[task_id]["status"] = statusself.task_store[task_id]["updated_at"] = datetime.now()async def complete_task(self, task_id: str, result: Any):if task_id in self.task_store:self.task_store[task_id].update({"status": "completed","result": result,"completed_at": datetime.now()})

三、與 MCP 的架構差異

1. 核心設計理念對比

特性	MCP	A2A
架構重點	單體智能體增強	多智能體協作
上下文管理	完整上下文傳遞	任務相關上下文
通信模式	工具調用	對等通信
擴展方式	垂直擴展	水平擴展

架構差異說明：

MCP：單體智能體通過工具調用擴展能力，垂直擴展方式
A2A：多智能體通過對等通信協作，水平擴展方式

2. 實現差異示例

MCP 實現

class MCPAgent:def __init__(self):self.tools = {}self.context = Context()def execute_tool(self, tool_name: str, params: Dict):if tool_name in self.tools:return self.tools[tool_name].execute(params, self.context)

A2A 實現

class A2AAgent:def __init__(self, agent_id: str):self.agent_id = agent_idself.capabilities = set()self.peers = {}async def collaborate(self, task: Task):if task.requires_capability not in self.capabilities:peer = self.find_capable_peer(task.requires_capability)return await peer.handle_task(task)return await self.process_task(task)

MCP v A2A 架構結合

結合架構說明：

MCP 層：保持單體智能體的工具調用和上下文管理能力
A2A 層：提供智能體間的通信和協作能力
優勢互補：
MCP 提供強大的單體能力
A2A 實現多智能體協作
支持復雜任務的分解與協同處理

四、最佳實踐

1. 服務端開發

• 實現完整的生命周期管理
• 添加健康檢查機制
• 實現服務發現功能
• 支持水平擴展部署
• 提供監控和告警

2. 客戶端開發

• 實現優雅的錯誤處理
• 支持自動重試機制
• 提供連接池管理
• 實現負載均衡
• 支持熔斷和降級

3. 安全性考慮

• 實現 TLS 加密
• 添加認證機制
• 實現訪問控制
• 防止 DDOS 攻擊
• 日志審計功能

五、學習資源

1. 官方資源

• A2A Protocol Specification
• 開發者文檔

2. 社區資源

• AI Agent 巨變！谷歌重磅發布開源 A2A 協議
• 谷歌開源 A2A 協議：智能體交互進入標準化時代

3. 示例代碼

• A2A 示例倉庫
• 最佳實踐指南