场景：

企业智能助手接到指令：“帮我订会议室并通知参会人”

让开发者头疼的是：

• 日程 Agent、会议室预订 Agent、邮件通知 Agent 来自不同供应商
• 有各自不同的认证方式、消息格式、错误处理
• 每个对接都要写新代码，还怕服务商更新接口导致调用不通

上面这个问题听起来偏技术，我们换个更日常的场景来说明“Agent 协作”到底解决了什么问题。

一、为什么我们需要 A2A？

周五下午，你和朋友聊天时突然嘴馋：“要不明天去汕头吃牛肉火锅？” 说干就干，你打开手机对 AI 助手说：

“明天去汕头吃牛肉火锅，订高铁、找餐厅、顺便推荐景点。”

没有 A2A 的世界

你的 AI 助手尴尬地卡住了：

助手：我只能查高铁时刻表…需要我为每个系统专门对接吗？

为什么会这样？ 问题在于：

• 订高铁 → 铁路 Agent
• 找火锅 → 餐饮 Agent
• 推荐景点 → 旅游 Agent

各自独立、互不理解、格式互不兼容

有了 A2A

AI 助手（协调者）    ├─→ 铁路 Agent（查/订票）    ├─→ 餐饮 Agent（找牛肉火锅）    └─→ 攻略 Agent（必玩景点）       ↓“明日9:15 D7406，午餐伟记牛肉，下午南澳岛，晚上8点返程，一切已经安排好！”

所有 Agent 说同一种语言 → A2A

二、A2A 到底是什么？

一句话总结

A2A = Agent 之间互操作的标准协议，用于多轮对话、有状态任务协作

为什么需要 A2A？

核心痛点：AI Agent 生态的协议不通困局

当前 AI 开发现状：

• Google 有 Agent Development Kit (ADK)
• OpenAI 有 Agents
• 创业公司用 LangGraph / AutoGPT / CrewAI…
• 企业内部有自研 Agent 系统

这些 Agent 无法直接对话，就像人类说不同语言却没有翻译。

要解决的核心痛点：

现状	痛点
各厂商 Agent 各自为政	互不兼容、重复对接
REST / 工具调用	无法处理协商式交互
长流程/多 Agent 协作	状态难管理
AI 应用生态碎片化	不能自动发现彼此

A2A 的诞生就是为了：

1. 消除定制集成：不需要为每对 Agent 写专门的连接代码
2. 打破生态孤岛：不同厂商的 Agent 可以直接协作
3. 保护代理自治性：Agent 不需要暴露内部逻辑就能合作

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A2A 有什么作用？

A2A 提供了 四个关键能力：

能力 1：标准化的"自我介绍"机制

每个 Agent 都有一张 Agent Card（代理卡片），就像数字名片：

{  "id": "railway-agent",  "name": "12306 高铁助手",  "type": "agent",  "serviceUrl": "https://12306xxx.cn/a2a",  "authenticationSchemes": ["bearer"],  "skills": [    {      "id": "search-trains",      "name": "搜索高铁",      "inputSchema": {        "type": "object",        "properties": {          "origin": {"type": "string"},          "destination": {"type": "string"},          "date": {"type": "string"}        }      },      "outputSchema": {        "type": "array",        "items": {"type": "string"}      }    }  ]}

这张卡片回答了三个问题：

• 我是谁？（身份信息）
• 我能做什么？（技能列表）
• 怎么找到我？（服务地址和认证方式）

能力 2：有状态的任务管理

A2A 支持 Task（任务） 概念，用于追踪长时间运行的复杂操作。

以预订高铁票为例：

客户端："帮我订明天早上去汕头的高铁票"         ↓12306 Agent 创建任务 (task-123)状态: pending → processing → input-required         ↓"找到 5 趟车次，推荐 8:35 的 D7156（二等座 ¥236），要这趟吗？"         ↓客户端："可以，就这趟"（继续任务 task-123）         ↓状态: processing → auth-required"需要支付 ¥236，请授权微信支付"         ↓客户端：提供支付凭证（继续任务 task-123）         ↓状态: completed"预订成功！电子票已发送到您手机，明天 8:00 到广州东站检票口"

任务的生命周期状态：

pending → processing → completed              ↓        input-required ↺              ↓         auth-required              ↓     completed / failed / canceled / rejected

• 进行中：pending, processing
• 需要交互：input-required, auth-required
• 已完成：completed, canceled, rejected, failed

能力 3：多轮对话和上下文管理

通过 contextId（上下文 ID），Agent 可以记住整个对话历史：

[contextId: shantou-foodtrip-20251101]    ├─ task-001: 订高铁票 ✓    ├─ task-002: 推荐牛肉火锅 ✓    ├─ task-003: 规划景点路线 (进行中)    └─ task-004: 查询天气 (待开始)

所有任务共享同一个 contextId，Agent 能理解：“这次景点规划要考虑之前选的火锅店位置，安排顺路的行程”。

能力 4：实时流式输出

支持三种交互方式：

• 轮询：客户端定期询问"完成了吗？"
• SSE 流式传输：Agent 实时推送进度（就像 ChatGPT 的打字效果）
• 推送通知：Agent 主动调用客户端的 webhook（“任务完成啦！”）

怎么使用 A2A？

A2A 的使用流程分为 四个步骤：

步骤 1：Agent 发现（Discovery）

客户端需要找到可用的 Agent。有三种方式：

方式一：Well-Known URI（推荐）

# 访问标准路径获取 Agent CardGET https://xxx.com/.well-known/agent-card.json

方式二：中心化注册表

# 查询企业内部的 Agent 目录GET https://company-registry.com/agents?skill=railway-booking

方式三：直接配置

# 在配置文件中硬编码 Agent 地址RAILWAY_AGENT_URL=https://xxx.com/a2a

步骤 2：身份验证

A2A 使用标准的 HTTP 认证（如 OAuth 2.0 或 Bearer Token）：

Authorization: Bearer <token>Content-Type: application/json

步骤 3：发送消息 使用 JSON-RPC 2.0 格式发送请求

步骤 4：处理响应

Agent 可以返回 Message（即时消息） 或 Task（任务）：

• 情况 A：即时响应 → message
• 情况 B：需要多轮 → task

三、A2A vs MCP：二者是协作关系

如果你已经了解 MCP，可能会问：“A2A 和 MCP 有什么区别？”

核心区别：工具 vs 合作伙伴

对比项	MCP	A2A
连接对象	Agent ↔ 工具	Agent ↔ Agent
交互方式	结构化输入输出、无状态调用	多轮对话、有状态协作
典型场景	查询数据库、调用 API、读取文件	任务委派、协商谈判、复杂决策
关系定位	单向调用	协作关系

MCP 负责连接资源和工具，A2A 负责连接智能体，这俩配合，构建完整智能系统。

四、深入理解：A2A 的三个设计原则

原则 1：Agent 不是工具

错误做法：把其他 Agent 当成函数调用

# 错误示例：把 Agent 包装成工具result = railway_agent.search(origin="广州", dest="汕头", date="2025-11-01")

为什么不行？

• Agent 有自主决策能力，不是简单的输入→输出映射
• Agent 需要多轮对话（“您要二等座还是一等座？”）
• Agent 可能需要你的授权（支付、确认实名信息）

正确做法：用 A2A 进行平等对话

result = await a2a_client.send(    method="messages.receive",    params={        "contextId": "shantou-trip",        "messages": [            {                "role": "user",                "messageId": str(uuid.uuid4()),                "timestamp": datetime.utcnow().isoformat() + "Z",                "parts": [{"type": "text", "text": "帮我查明天去汕头的高铁"}]            }        ]    })# 如果需要用户输入，则继续任务task = result.get("task")if task and task["state"] == "input-required":    # 再次调用 messages.receive 继续协商

原则 2：不透明执行

Agent 无需暴露内部实现就能协作。

以酒店预订 Agent 为例：

客户端只需知道：  - Agent 能做什么（Agent Card 声明的技能）  - 如何发送请求（A2A 协议）  - 如何接收结果（Task 状态）客户端不需要知道：  - Agent 内部用什么 LLM（GPT-5 还是 Claude？）  - Agent 怎么访问数据库  - Agent 的决策逻辑  - Agent 使用了哪些 MCP 工具

好处：

• 保护商业机密和专有算法
• Agent 可以自由升级内部实现
• 降低系统间的耦合度

原则 3：任务不可变性

一旦任务到达终止状态（completed/failed/canceled），就不能重启，只能创建新任务。

场景：图像生成

[第一次请求]用户："生成一艘海上的帆船图片"Agent 创建 task-001    ↓task-001 完成，生成 artifact-v1.png（蓝色帆船）[修改请求]用户："把帆船改成红色"Agent 创建 task-002（新任务！）    ↓task-002 完成，生成 artifact-v2.png（红色帆船）

为什么这样设计？

• 清晰的输入→输出映射，便于追溯
• 每个任务的产出物（Artifact）独立可追踪
• 避免状态混乱（“这个任务是第一次执行还是重试？”）

五、Q&A

Q1: 什么时候用 Message，什么时候用 Task？

使用 Message 的场景（即时响应）：

• 简单查询：“汕头明天的天气如何？”
• 信息检索：“告诉我 A2A 协议是什么”
• 状态确认：“任务 123 完成了吗？”

使用 Task 的场景（需要追踪）：

• 长时间操作：预订高铁票、生成视频
• 多轮交互：需要用户多次确认的流程
• 并发协作：多个 Agent 协同完成复杂任务

Q2: 如何确保安全性？

A2A 的安全措施：

1. 传输加密：强制使用 HTTPS
2. 身份验证：支持 OAuth 2.0、Bearer Token、mTLS
3. 授权控制：Agent Card 可以声明访问限制
4. 不透明执行：Agent 不暴露内部实现，减少攻击面
5. 审计日志：通过 contextId 和 taskId 追踪所有操作

最佳实践：

# 不要在代码中硬编码密钥auth_token = os.getenv("AGENT_AUTH_TOKEN")# 使用短期令牌而非长期凭证token = await get_temporary_token(expires_in=3600)# 验证 Agent Card 的签名（如果支持）if not verify_agent_card_signature(card):    raise SecurityError("Agent Card 签名无效")

Q3: 如何优化性能？

• 技巧 1：并行请求多个 Agent
• 技巧 2：缓存 Agent Card

未来已来

A2A 标准协议的出现，让 AI Agent 开发进入了一个新阶段：

• 过去：我们专注于让单个 Agent 变得更聪明
• 现在：我们开始关注如何让 Agent 之间高效协作
• 未来：会出现由数百个专业 Agent 组成的复杂生态系统

就像互联网的协议（HTTP、TCP/IP），A2A 协议可能会催生一个 Agent 互联网，想象一下：

• 每个公司提供专业的 Agent 服务
• Agent 可以自主发现和调用其他 Agent
• 用户通过一个入口 Agent 访问全球的 AI 能力

这不是遥远的未来，而是正在发生的现实。

六、如何学习大模型 AI ？

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但是具体到个人，只能说是：

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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