A2A协议的简单应用

A2A协议的应用

明确如下几个问题

Agent是什么呢？
为什么需要引入多个agent呢？单个agent不能解决问题吗？
为什么需要引入A2A协议？A2A协议的作用是什么？
Agent的分类

1. 什么是 Agent？

简单来说，Agent = 大模型**（如豆包、DeepSeek） + 工具 + 交互协议**。大模型擅长文本理解与决策，但无法直接执行具体操作（比如查天气、查机票、创建文件）；为了让大模型 "长出手"，就需要搭配工具（如天气查询接口、机票预订系统），而 MCP 协议则负责解决 "大模型如何调用工具" 的问题 ------ 三者结合，就是能独立完成特定任务的智能体（Agent）。

2. 为什么需要多个 Agent？单个 Agent 不行吗？

核心原因是 "单一职责原则"+"避免上下文过载"：

实际场景（如 "查天气选机票"）需要多种不同能力，若让一个 Agent 包揽所有任务，会导致其逻辑复杂、响应变慢；

大模型存在 "上下文长度限制"：上下文过长时，结果准确性会下降。把 Agent 按职责拆分（如天气 Agent 只负责查天气、机票 Agent 只负责查机票），每个 Agent 专注于单一领域，既能提升专业度和响应速度，也能避免单个 Agent 上下文过载。

3. 为什么需要 A2A 协议？它的作用是什么？

A2A（Agent to Agent）协议是 多个 Agent 之间的 "通信标准"。当系统中有多个分工不同的 Agent 时，它们需要协同工作（如调度 Agent 要给天气 Agent 发查询指令、接收返回结果），而不同 Agent 可能由不同团队开发、基于不同技术实现 ------A2A 协议的核心作用就是：

统一 Agent 间的交互格式（如请求参数、返回结果的规范）；

让 Agent 之间无需人工适配就能 "互相理解"，实现自动化协同；

降低 Agent 接入和扩展的成本（新 Agent 只要遵循 A2A 协议，就能快速融入系统）。

4. Agent 的分类

Agent 按角色可分为两类，类似 "组长与组内成员" 的关系：

调度 Agent（消费者 Agent）：相当于 "组长"，不负责具体任务执行，核心职责是：接收用户需求（如 "查天气选机票"）→ 拆解任务（拆成 "查天气""查机票" 两个子任务）→ 调度对应 Agent 执行 → 整合所有结果反馈给用户；

功能 Agent（提供者 Agent）：相当于 "组内成员"，负责执行具体任务（如天气 Agent 查天气、机票 Agent 查机票），只能响应调度 Agent 的指令，不直接对接用户。

名词解释

名词	描述	示例
Agent Card	Agent 的「身份 + 能力说明书」	json<br/>{<br/> "capabilities": {<br/> "streaming": false<br/> },<br/> "defaultInputModes": [<br/> "text"<br/> ],<br/> "defaultOutputModes": [<br/> "text"<br/> ],<br/> "description": "提供天气相关的查询功能",<br/> "name": "天气 Agent",<br/> "preferredTransport": "JSONRPC",<br/> "protocolVersion": "0.3.0",<br/> "skills": [<br/> {<br/> "description": "给出某地的天气预告",<br/> "examples": [<br/> "给我纽约未来 7 天的天气预告"<br/> ],<br/> "id": "天气预告",<br/> "name": "天气预告",<br/> "tags": [<br/> "天气",<br/> "预告"<br/> ]<br/> },<br/> {<br/> "description": "给出某地当前时间的空气质量报告，不做预告",<br/> "examples": [<br/> "给我纽约当前的空气质量报告"<br/> ],<br/> "id": "空气质量报告",<br/> "name": "空气质量报告",<br/> "tags": [<br/> "空气",<br/> "质量"<br/> ]<br/> }<br/> ],<br/> "url": "http://127.0.0.1:10000",<br/> "version": "1.0.0"<br/>}<br/>
Client Agent (A2A Client)	A2A 调用方（消费者）	调度Agent
Remote Agent (A2A Server)	A2A 服务提供方（提供者）	天气Agent

示例

整体的流程分为

注册阶段
用户问答阶段

注册阶段

天气Agent 调度Agent 平台用户天气Agent 调度Agent 平台用户调度Agent的职责: 任务拆解 + 下发 Agent列表: [天气Agent] 可用工具: send_message 提交天气Agent的URL 请求 /.well-known/agent.json 返回 Agent Card 创建

通过Wireshark抓包工具抓包获取结果如下

用户问答阶段

天气Agent 调度Agent 平台用户天气Agent 调度Agent 平台用户西雅图明天的天气怎么样？西雅图明天的天气怎么样？西雅图明天的天气怎么样？未来三天的天气如下:... 西雅图明天晴天西雅图明天晴天

注：蓝色表示使用A2A协议的部分

进阶

多个Agent提供服务

机票Agent 调度Agent 机票Agent（提供者）天气Agent（提供者）调度Agent（消费者）平台用户机票Agent 调度Agent 机票Agent（提供者）天气Agent（提供者）调度Agent（消费者）平台用户前置：所有Agent遵循A2A协议，已完成注册任务拆解： 1. 查5.1-5.3天气 2. 查对应日期机票 3. 整合推荐按天气适配机票：筛选晴朗日期的低价机票我要查5.1-5.3天气，选合适的机票转发用户复合需求 A2A请求：查询5.1-5.3天气（统一格式） A2A响应：返回天气数据（统一格式） A2A请求：查询5.1-5.3机票（统一格式） A2A响应：返回机票数据（统一格式）返回整合后的推荐结果展示最终结果：天气+适配机票推荐

流式响应

提问-回答如下

调度Agent发送给天气Agent的请求

可以发现调度Agent发送给天气Agent的请求，过滤掉了订机票的提问prompt。

由于5月1日是晴天，后续调度Agent发给机票Agent的请求就只需要关注5月1日的机票信息了，"请帮我查询2025年5月1日从西雅图飞往纽约的航班有哪些？"

上述过程体现了调度Agent的任务分配

请求-响应示例

发往机票Agent的请求

JSON 复制代码

{
    "id": "0a96020b-5876-4011-94d4-b8fc4743b911",
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "message/stream",
    "params": {
        "configuration": {
            "acceptedOutputModes": [
                "text",
                "text/plain",
                "image/png"
            ]
        },
        "message": {
            "contextId": "b5cdbc7f-504e-4174-a543-ba8aef6e85a9",
            "kind": "message",
            "messageId": "9a022c61-4948-4731-b0b0-2671c66b0b43",
            "parts": [
                {
                    "kind": "text",
                    "text": "请帮我查询2025年5月1日从西雅图飞往纽约的航班有哪些？"
                }
            ],
            "role": "user"
        }
    }
}

注："method": "message/stream" 流式返回

机票Agent的返回

JSON 复制代码

data: {
    "id": "0a96020b-5876-4011-94d4-b8fc4743b911",
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": {
        "contextId": "b5cdbc7f-504e-4174-a543-ba8aef6e85a9",
        "history": [
            {
                "contextId": "b5cdbc7f-504e-4174-a543-ba8aef6e85a9",
                "kind": "message",
                "messageId": "9a022c61-4948-4731-b0b0-2671c66b0b43",
                "parts": [
                    {
                        "kind": "text",
                        "text": "请帮我查询2025年5月1日从西雅图飞往纽约的航班有哪些？"
                    }
                ],
                "role": "user",
                "taskId": "41469774-41a2-4b33-b0fb-1f12f6bbef6e"
            }
        ],
        "id": "41469774-41a2-4b33-b0fb-1f12f6bbef6e",
        "kind": "task",
        "status": {
            "state": "submitted"
        }
    }
}

data: {
    "id": "0a96020b-5876-4011-94d4-b8fc4743b911",
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": {
        "append": false,
        "artifact": {
            "artifactId": "6b457be7-8c24-4ca2-879d-cd03fe3528a1",
            "parts": [
                {
                    "kind": "text",
                    "text": "你要查询的机票"
                }
            ]
        },
        "contextId": "b5cdbc7f-504e-4174-a543-ba8aef6e85a9",
        "kind": "artifact-update",
        "lastChunk": false,
        "taskId": "41469774-41a2-4b33-b0fb-1f12f6bbef6e"
    }
}

data: {
    "id": "0a96020b-5876-4011-94d4-b8fc4743b911",
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": {
        "append": true,
        "artifact": {
            "artifactId": "6b457be7-8c24-4ca2-879d-cd03fe3528a1",
            "parts": [
                {
                    "kind": "text",
                    "text": "如下："
                }
            ]
        },
        "contextId": "b5cdbc7f-504e-4174-a543-ba8aef6e85a9",
        "kind": "artifact-update",
        "lastChunk": false,
        "taskId": "41469774-41a2-4b33-b0fb-1f12f6bbef6e"
    }
}

data: {
    "id": "0a96020b-5876-4011-94d4-b8fc4743b911",
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": {
        "append": true,
        "artifact": {
            "artifactId": "6b457be7-8c24-4ca2-879d-cd03fe3528a1",
            "parts": [
                {
                    "kind": "text",
                    "text": "1. 航班号 FAKE-001，起飞时间 20:00，余票 30 张；2. 航班号 FAKE-002，起飞时间 23:00，余票 50 张"
                }
            ]
        },
        "contextId": "b5cdbc7f-504e-4174-a543-ba8aef6e85a9",
        "kind": "artifact-update",
        "lastChunk": true,
        "taskId": "41469774-41a2-4b33-b0fb-1f12f6bbef6e"
    }
}

data: {
    "id": "0a96020b-5876-4011-94d4-b8fc4743b911",
    "jsonrpc": "2.0",
    "result": {
        "contextId": "b5cdbc7f-504e-4174-a543-ba8aef6e85a9",
        "final": true,
        "kind": "status-update",
        "status": {
            "state": "completed"
        },
        "taskId": "41469774-41a2-4b33-b0fb-1f12f6bbef6e"
    }
}

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