A2A(Agent-to-Agent)协议是Google主导开发的开放协议标准，旨在实现不同AI智能体之间的无缝通信与协作，成为智能体互操作性的主要标准。

A2A核心价值

• 打破孤岛：让不同平台、不同供应商的AI智能体能够互相发现和协作
• 标准化协议：基于开放标准，确保智能体间的可靠通信
• 企业级安全：内置身份验证、授权和隐私保护机制
• 跨平台支持：无论底层技术如何，智能体都能通信协作

A2A协议技术架构

1.三层协议栈

传输层（Transport Layer）

• HTTP/HTTPS：基础通信协议
• Server-Sent Events（SSE）:实时推送和流式传输
• WebSocket：双向实时通信

协议层（Protocal Layer）

• JSON-RPC 2.0：标准化的远程过程调用
• 结构化消息：定义任务、工件和状态管理
• 生命周期管理：任务创建、执行、完成的全流程管理

安全层（Security Layer）

• OAuth 2.0：身份验证
• mTLS:传输加密
• 细粒度权限控制：基于角色的访问控制

2.核心参与者

• 最终用户：可以是人工操作员或自动化服务。用户发起请求或定义需要一个或多个AI智能体协助的目标。
• A2A客户端：代表用户执行操作的应用程序、服务或其他AI智能体。客户端使用A2A协议发送通信。
• A2A服务器：一个AI智能体或智能体系统，公开一个实现A2A协议的HTTP端点。它接收来自客户端的请求，处理任务并返回结果或状态更新。从客户端角度来看，远程智能体作为一个黑盒系统运行，这意味着其内部工作原理、内存或工具不对外公开。

2.核心组件

• Agent Card：智能体的身份证，描述智能体的身份、能力、端点、能力和身份验证要求的JSON元数据数据文档，包含能力描述和接入信息等，使客户能够发现智能体了解如何安全有效地与它们互动。

• Task：由Agent启动的有状态的工作单元，具有唯一标识和定义的生命周期，有助于跟踪长期运行的操作并实现多轮交互和协作。
• Message：客户端和智能体之间的单次通信，包含内容和角色，传递指令、上下文、问题、答案或状态更新。
• Part：消息和空间中使用的基本内容容器，例如TextPart、FilePart、DataPart等，为Agent提供灵活性，以便在消息和工件内交换各种类型消息。
• Artifact：Agent在执行任务期间生成的有形输出，例如文档、图像或结构化数据，提供Agent工作的具体成功，确保输出内容结构化和可检索。

A2A协议设计原则

• 拥抱智能体能力：支持智能体自然、非结构化的协作方式；即使没有共享内存、工具和上下文也能高效协作；实现真正的多智能体。
• 依托现有标准构建：基于HTTP、SSE、JSON_RPC等主流标准；易于与现有IT基础设施集成；降低学习和实施成本。
• 默认安全：企业级身份验证和授权；与OpenAPI身份验证方案保持对等；内置隐私保护机制。
• 支持长时间运行的任务：从快速任务到深入研究的全场景支持；实时反馈、通知和状态更新；支持异步和流式处理。
• 模式类型不受限：支持文本、音频、视频等多种模式；灵活的内容类型协商；丰富的界面集成。

A2A协议和LangGraph核心区别

特性	A2A	LangGraph
核心功能	智能体的通信协议	智能体的编排框架
架构理念	分布式对等网络	中心化状态图编排
状态管理	无状态通信	有状态工作流
通信模式	标准化消息传递	图内状态传递
适用场景	跨组织智能体协作、大规模分布式智能体网络	复杂的多布置工作流、需要深度状态管理的应用
优势	真正的互操作性 可扩展性强 松耦合性 标准化协议	开发简单 状态管理强大 调试友好 集成良好
劣势	复杂性高 调试困难 一致性挑战 学习曲线陡峭	单体扩展 可扩展限制 依赖于LangChain生态 资源消耗维护状态图

A2A协议作为智能体操作性的重要标准，为企业构建复杂的多智能体系统提供了技术基础。通过合理的架构设计和实施方案，企业可以实现AI智能体的协同工作，大幅提升业务自动化水平和工作效率。

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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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