Web开发者实战A2A智能体交互协议：从Web API到AI Agent通信新范式

图片来源：Unsplash | 技术抽象背景

文章目录

• [1. 引言](#1. 引言)
• [2. Web与AI Agent的衔接点](#2. Web与AI Agent的衔接点)
• [3. A2A协议核心机制解析（用Web术语类比）](#3. A2A协议核心机制解析（用Web术语类比）)
• [4. 实战：用Java + Vue构建一个A2A交互Demo](#4. 实战：用Java + Vue构建一个A2A交互Demo)
• • [4.1 后端（Java 17 + Spring Boot 3.x）](#4.1 后端（Java 17 + Spring Boot 3.x）)
  • [4.2 前端（Vue 3 + Axios）](#4.2 前端（Vue 3 + Axios）)
  • [4.3 通信流程图（Mermaid）](#4.3 通信流程图（Mermaid）)
• [5. Web开发者常见问题与避坑指南](#5. Web开发者常见问题与避坑指南)
• • Q1：Agent之间如何保持上下文不丢失？
  • Q2：异步响应如何通知前端？
  • Q3：如何防止恶意Agent冒充？
  • Q4：JSON-LD太复杂，能否用普通JSON？
  • [Q5：A2A和Function Calling有什么区别？](#Q5：A2A和Function Calling有什么区别？)
• [6. 总结与Web开发者AI学习路径建议](#6. 总结与Web开发者AI学习路径建议)
• • [🔜 推荐学习路径：](#🔜 推荐学习路径：)
  • [📚 真实可靠资源：](#📚 真实可靠资源：)

1. 引言

作为Web开发者，我们早已习惯通过RESTful API、GraphQL或gRPC进行服务间通信。而如今，随着LLM驱动的智能体（Agent）成为AI应用的核心单元，如何让多个Agent高效、可靠地协同工作，成了新的挑战。

这就引出了 A2A（Agent-to-Agent）协议 ------一种专为智能体间交互设计的通信范式。它不是简单的"调用另一个API"，而是包含语义化消息、上下文继承、身份认证、异步协商等机制的新一代交互标准。

💡 类比理解：

• RESTful API ≈ 人与服务的对话
• A2A 协议 ≈ 智能体之间的"外交谈判"

本文将从Web开发者的视角，拆解A2A协议的工作原理，并提供一个基于Java + Vue的端到端实战案例。

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2. Web与AI Agent的衔接点

Web开发者具备三大优势，可无缝切入A2A开发：

1. HTTP/HTTPS通信经验：A2A底层仍基于HTTP/WebSocket，Web开发者熟悉请求/响应模型、超时、重试等机制。
2. 状态管理能力：前端Vuex/Pinia、后端Session/JWT经验，可直接迁移到Agent会话上下文管理。
3. 安全意识：OAuth2、JWT、CORS等安全实践，是实现Agent身份认证与权限控制的基础。

✅ 关键洞察：

A2A不是取代Web技术，而是在其之上叠加一层语义化、自治化的智能层。

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3. A2A协议核心机制解析（用Web术语类比）

A2A协议虽新，但其核心概念可通过Web开发经验轻松理解：

A2A 概念	Web 类比	说明
Message Payload	JSON Request Body	使用 JSON-LD 格式，支持语义标签（如 @type: "TaskRequest"）
Conversation ID	Session ID / Trace ID	唯一会话标识，用于上下文追踪（类似分布式链路追踪）
Agent Identity	JWT Token + Issuer Claim	每个Agent持有数字身份证书，通信前需验证
Async Handshake	WebSocket / SSE	支持长连接、事件推送，避免轮询
Capability Negotiation	OPTIONS / CORS Preflight	Agent先声明自己能做什么（如"支持图像生成"），再决定是否协作

🌐 示例消息结构（JSON-LD）：

{
  "@context": "https://a2a.ai/contexts/v1",
  "@type": "TaskRequest",
  "conversationId": "conv_abc123",
  "from": "agent://marketing-assistant",
  "to": "agent://design-generator",
  "task": {
    "action": "generate_banner",
    "params": {
      "theme": "cyberpunk",
      "size": "1920x1080"
    }
  },
  "auth": {
    "token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."
  }
}

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4. 实战：用Java + Vue构建一个A2A交互Demo

我们将构建两个Agent：

• MarketingAgent（营销助手）：接收用户需求，发起设计任务
• DesignAgent（设计助手）：接收任务，返回图片URL

4.1 后端（Java 17 + Spring Boot 3.x）

项目结构

a2a-demo/
├── marketing-agent/
│   ├── controller/AgentController.java
│   └── service/A2AClient.java
└── design-agent/
    └── controller/TaskController.java

AgentController.java（MarketingAgent）

@RestController
@RequestMapping("/a2a")
public class AgentController {

    private final A2AClient a2aClient;

    public AgentController(A2AClient a2aClient) {
        this.a2aClient = a2aClient;
    }

    @PostMapping("/request-design")
    public ResponseEntity<String> requestDesign(@RequestBody UserRequest req) {
        String convId = UUID.randomUUID().toString();
        A2AMessage message = new A2AMessage()
            .setType("TaskRequest")
            .setFrom("agent://marketing-assistant")
            .setTo("http://localhost:8081/a2a/task") // DesignAgent地址
            .setConversationId(convId)
            .setTask(new Task("generate_banner", Map.of("theme", req.getTheme())))
            .setAuth(generateJWT()); // 简化JWT生成

        // 发送A2A请求（异步）
        CompletableFuture<String> future = a2aClient.sendAsync(message);
        future.thenAccept(result -> {
            // 存储结果到DB或缓存
            System.out.println("Design result: " + result);
        });

        return ResponseEntity.accepted().body("Task submitted, convId: " + convId);
    }
}

A2AClient.java（简化版）

@Service
public class A2AClient {
    private final WebClient webClient = WebClient.builder().build();

    public CompletableFuture<String> sendAsync(A2AMessage msg) {
        return webClient.post()
            .uri(msg.getTo())
            .header("Content-Type", "application/ld+json")
            .bodyValue(msg.toJsonLd()) // 序列化为JSON-LD
            .retrieve()
            .bodyToMono(String.class)
            .toFuture();
    }
}

4.2 前端（Vue 3 + Axios）

<template>
  <button @click="requestBanner">生成营销Banner</button>
  <p v-if="result">{{ result }}</p>
</template>

<script setup>
import { ref } from 'vue'
import axios from 'axios'

const result = ref('')

const requestBanner = async () => {
  const resp = await axios.post('/marketing-agent/a2a/request-design', {
    theme: 'cyberpunk'
  })
  console.log('Task submitted:', resp.data)
  // 可通过WebSocket监听结果，或轮询查询
}
</script>

4.3 通信流程图（Mermaid）

DesignAgent MarketingAgent Vue Frontend User DesignAgent MarketingAgent Vue Frontend User 通过WebSocket推送结果给用户 点击"生成Banner" POST /request-design A2A TaskRequest (JSON-LD) 返回图片URL 存储结果（异步）

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5. Web开发者常见问题与避坑指南

Q1：Agent之间如何保持上下文不丢失？

方案 ：每个A2A消息必须携带 conversationId，后端用Redis存储会话上下文（key: a2a:conv:{id}）。

Q2：异步响应如何通知前端？

方案：前端建立WebSocket连接，后端在Agent任务完成后推送结果（类似SSE）。

Q3：如何防止恶意Agent冒充？

方案：使用JWT + 公钥验签。每个Agent注册时分配唯一公私钥对，消息签名后对方用公钥验证。

Q4：JSON-LD太复杂，能否用普通JSON？

不推荐 。JSON-LD支持 @context 定义语义，便于不同厂商Agent互操作（如Google Agent 与 开源Agent 对话）。

Q5：A2A和Function Calling有什么区别？

Function Calling 是 LLM 调用工具，单向 ；A2A 是 Agent 间双向协商，支持多轮对话、拒绝请求、讨价还价等高级行为。

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6. 总结与Web开发者AI学习路径建议

A2A协议标志着AI应用从"单体智能"走向"群体智能"。作为Web开发者，你已掌握70%的底层能力，只需补充以下知识：

🔜 推荐学习路径：

1. 基础：理解LLM基本原理（Prompt Engineering、RAG）
2. 进阶：学习LangChain/LlamaIndex中的Agent框架
3. 协议 ：研究 A2A Protocol Draft v0.3（开源草案）
4. 实战：用Spring Boot + Vue 构建多Agent协作系统
5. 部署：结合Docker/K8s部署Agent集群，用Nginx做负载均衡

📚 真实可靠资源：

• GitHub: langchain4j（Java原生Agent框架）
• 文档: OpenAI Assistants API v2（支持多Agent协作）
• 工具: Postman A2A Collection（模拟Agent通信）

🚀 行动建议：

从今天起，把你的下一个CRUD项目升级为"双Agent系统"------一个处理业务逻辑，一个提供AI增强。你离AI全栈工程师，只差一个A2A协议的距离。

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作者 ：一名从Web全栈转向AI工程的开发者
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