本文已收录在Github关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!

  • 🚀 魔都架构师 | 全网30W技术追随者
  • 🔧 大厂分布式系统/数据中台实战专家
  • 🏆 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构
  • 🧠 AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者
  • 🌍 以技术驱动创新,我们的征途是改变世界!
  • 👉 实战干货:编程严选网

0 前言

亚马逊 宣布,在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 正式支持A2A协议**,让基于不同框架构建的智能体之间能够实现通信与协作。**

该协议支持来自 Strands AgentsOpenAI Agents SDKLangGraphGoogle ADKClaude Agents SDK 等框架的智能体以“通用且可验证的格式”共享上下文、能力与推理信息。

Bedrock AgentCore Runtime充当这些跨智能体通信的基础设施层。通过 A2A,开发者可以构建跨框架的多智能体工作流,实现系统级协作。

1 智能体系统的基础组件

智能体系统(Agentic systems)想高效运行,需要多个核心组件协同工作:

  • 记忆(Memory):包括短期记忆(维持会话上下文)和长期记忆(跨多次会话保留洞察)
  • 工具(Tools):赋予智能体执行功能,可通过原生集成或 Model Context Protocol(MCP) 服务器访问
  • 身份管理(Identity Management):通过 IAM 提供安全认证与权限控制,使智能体可代表用户或自主访问资源
  • 安全防护(Guardrails):通过 Bedrock Guardrails 检测有害内容、防止幻觉、确保输出符合政策和事实准确性

[外链图片转存中…(img-RllVs0J4-1764427959483)]
来源:Bedrock AgentCore 平台


2 A2A 与 MCP 的区别

A2A 协议 解决 智能体之间的通信 问题,而 MCP 解决 智能体与资源之间的连接 问题。

  • MCP:让单个智能体能访问其工具和数据源
  • A2A:让多个智能体能彼此协调,共同完成任务

这一区别对系统架构尤为重要——前者侧重“智能体到资源”,后者侧重“智能体到智能体”的协作通信。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
来源:AWS 官方博客


3 协议特性:松耦合与模块化

A2A 协议采用 松耦合(Loose Coupling)模块化(Modularity) 设计,使每个智能体能作为独立单元运行。开发者可独立开发、测试、部署和升级单个智能体,而不影响整个系统。新智能体可无缝加入现有部署,而发生故障的智能体也能被隔离在定义好的交互边界内。

4 动态发现与编排

协议支持动态的 智能体发现与编排(Orchestration)。智能体通过标准化的模式(Schema)发布自身的能力信息,形成一个“功能注册表”。
编排智能体(Orchestrator Agents) 可基于实时任务需求发现并调用最合适的智能体,从而实现 自适应工作流 ——任务会根据上下文动态分配给合适的智能体执行。

5 技术实现:Agent Card 与 Task Object

  • A2A服务器(A2A Server):远程智能体通过实现协议规范的 HTTP 接口来提供服务,支持 HTTP/S 上的 JSON-RPC 2.0 通信,既可 同步,也可 异步 交互
  • Agent Card:每个智能体都会发布一个 JSON 元数据文件,描述其身份、功能、接口端点及认证要求
    这相当于一份“契约说明书”,让其他智能体能正确地与其交互。
  • Task Object:代表系统中流动的每个任务单元,包含唯一标识符和生命周期信息。任务可能是长时间运行的过程,涉及多个智能体的多轮协作。协议会跟踪任务状态,帮助编排器监控进度、处理故障或超时

6 安全性与社区反馈

安全研究机构 Unit42(Palo Alto Networks) 指出,A2A 协议的状态化设计可能带来安全风险。根据其 分析报告

A2A允许智能体在会话中记住交互历史并保持上下文一致性。这种特性可能被攻击者利用,通过“会话走私(Session Smuggling)”注入恶意指令,将其隐藏在正常请求与响应之间。

7 开发资源与文档

有兴趣实现基于 A2A 的系统的开发者,可参考:

通过引入A2A,亚马逊进一步推动了多智能体生态系统的互操作与标准化,使不同框架和平台上的智能体能够协同工作,构建更复杂、更智能的分布式 AI 系统。

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐