详解A2A(Agent2Agent)协议 - 链载Ai

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(15, 76, 129);">什么是 A2A 协议

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">A2A（Agent2Agent）协议是由 Google Cloud 推出的一个开放协议，旨在促进不同 AI 代理之间的互操作性。其主要目标是允许这些代理在动态的、多代理的生态系统中进行有效的通信和协作，无论它们是由不同的供应商构建的还是使用不同的技术框架。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 8px;color: rgb(63, 63, 63);">A2A 的设计原则总结

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">A2A（Agent2Agent）协议的设计原则旨在提升代理之间的协作能力，确保灵活性、安全性和与现有系统的兼容性。以下是这些原则的综合总结：

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;">
1.ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">拥抱代理能力

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;">
• 允许代理在其自然、非结构化的模式下进行协作，无需共享内存、工具或上下文，从而实现真实的多代理场景。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;">
2.基于现有标准构建

• 协议建立在广泛接受的技术标准之上，如 HTTP、SSE 和 JSON-RPC，便于与企业现有的 IT 堆栈集成。

3.默认安全

• 设计支持企业级身份验证和授权，确保只有经过授权的用户和系统可以访问代理，增强了系统的安全性。

4.支持长时间运行的任务

• 灵活支持从快速任务到复杂研究的多种场景，能够在任务执行过程中提供实时反馈、通知和状态更新。

5.模态无关

• 支持多种交互形式，包括文本、音频和视频流、form 、 iframe 等，增强了代理的交互能力和适应性。

整体看下来，协议在开放性、安全性、灵活性上考虑得比较多。这些点都是 MCP 有所不足的。和 MCP 的对比我们放在最后。先说正题——详解A2A

A2A 的参与者

A2A 协议有三个参与者：

• 用户（User）：使用代理系统完成任务的用户（人类或服务）
• 客户端（Client）：代表用户向不透明代理（服务、代理、应用程序）请求操作的实体。
• 服务端（Server）：不透明（黑盒）的远程代理，即 A2A 服务器。

参考如下的图

通过上面的图，我们可以清晰地看到三个参与者的位置，对比之前 MCP 参与者，缺少一个 Host 的参与者。这个是设计思路上的不同，是要开放实现，还是规范一个机制，在 A2A 的实现中，安全等因素，已经通过别的方式实现，但确实User 如何发现需要的 Agent，是一个遗留的问题。

A2A 核心概念

AgentCard

AgentCard 是一个 JSON 文件，描述了 Agent 提供了什么样的功能，官方建议托管在https:// base url /.well-known/agent.json。
这样就可以直接通过 HTTP GET 获取 AgentCard，得到有关 Agent 的描述。

一个自然的引申是：需要注册表，无论是公开的、还是隐私的。这样方便查找 Agent 。

但另一个方面，注册表也可以是去中心化的。我们想象这样一个场景：每一个网站都有一个https:// base url /.well-known/agent.json，描述了自己可以做什么，然后在一个 P2P 的网络中，不断的广播自己的 AgentCard ——甚至这些 AgentCard，可以放在 IPFS 、或者以太坊上，这样 Agent 的协作关系，就构成了一个自组织的 Agent 网络。

回到 A2A，一个 AgentCard 的定义如下：

//AnAgentCardconveyskeyinformation:
//-Overalldetails(version,name,description,uses)
//-Skills:Asetofcapabilitiestheagentcanperform
//-Defaultmodalities/contenttypessupportedbytheagent.
//-Authenticationrequirements
interfaceAgentCard{
//Humanreadablenameoftheagent.
//(e.g."RecipeAgent")
name:string;
//Ahuman-readabledescriptionoftheagent.Usedtoassistusersand
//otheragentsinunderstandingwhattheagentcando.
//(e.g."Agentthathelpsuserswithrecipesandcooking.")
description:string;
//AURLtotheaddresstheagentishostedat.
url:string;
//Theserviceprovideroftheagent
provider?:{
organization:string;
url:string;
};
//Theversionoftheagent-formatisuptotheprovider.(e.g."1.0.0")
version:string;
//AURLtodocumentationfortheagent.
documentationUrl?:string;
//Optionalcapabilitiessupportedbytheagent.
capabilities:{
streaming?:boolean;//trueiftheagentsupportsSSE
pushNotifications?:boolean;//trueiftheagentcannotifyupdatestoclient
stateTransitionHistory?:boolean;//trueiftheagentexposesstatuschangehistoryfortasks
};
//Authenticationrequirementsfortheagent.
//IntendedtomatchOpenAPIauthenticationstructure.
authentication:{
schemes:string[];//e.g.Basic,Bearer
credentials?:string;//credentialsaclientshoulduseforprivatecards
};
//Thesetofinteractionmodesthattheagent
//supportsacrossallskills.Thiscanbeoverriddenper-skill.
defaultInputModes:string[];//supportedmimetypesforinput
defaultOutputModes:string[];//supportedmimetypesforoutput
//Skillsareaunitofcapabilitythatanagentcanperform.
skills:{
id:string;//uniqueidentifierfortheagent'sskill
name:string;//humanreadablenameoftheskill
//descriptionoftheskill-willbeusedbytheclientorahuman
//asahinttounderstandwhattheskilldoes.
description:string;
//Setoftagwordsdescribingclassesofcapabilitiesforthisspecific
//skill(e.g."cooking","customersupport","billing")
tags:string[];
//Thesetofexamplescenariosthattheskillcanperform.
//Willbeusedbytheclientasahinttounderstandhowtheskillcanbe
//used.(e.g."Ineedarecipeforbread")
examples?:string[];//examplepromptsfortasks
//Thesetofinteractionmodesthattheskillsupports
//(ifdifferentthanthedefault)
inputModes?:string[];//supportedmimetypesforinput
outputModes?:string[];//supportedmimetypesforoutput
}[];
}

内容很长，但是比较简单，我们用下图来表示：

完整的定义可以参考这里：https://github.com/sing1ee/a2a-agent-coder/blob/main/src/schema.ts

Task（任务）

任务是一个有状态的实体，允许客户端与远程代理协作以达成特定的结果并生成相应的输出。在任务内，客户端与远程代理之间会交换消息，远程代理则生成工件作为结果（代理即是 Agent）。

任务始终由客户端创建，而其状态则由远程代理决定。如果客户端需要，多个任务可以归属于同一个会话（通过可选的 sessionId 表示）。在创建任务时，客户端可以设置这个可选的 sessionId。

代理收到请求之后，可以采取以下几种行动：

• 立即满足请求
• 安排稍后执行的工作
• 拒绝请求
• 协商不同的执行方式
• 向客户端索要更多信息
• 委派给其他代理或系统

即使在完成目标后，客户端仍然可以请求更多信息或在同一任务的上下文中进行更改。例如，客户端可以请求：“画一只兔子的图片”，代理回应：“<图片>”，随后客户端又可以要求：“把它画成红色”。

任务不仅用于传递工件（结果）和消息（思考、指令等），还维护着任务的状态及其可选的历史记录，包括状态变化和消息记录。

这些特性非常重要，尤其是同一个任务的上下文，可以进行多轮的对话，这些状态，还有历史记录，都有保存，这个非常匹配现在以 Chat 形式为主的AI 交互。

任务的定义如下：

interfaceTask{
id:string;//uniqueidentifierforthetask
sessionId:string;//client-generatedidforthesessionholdingthetask.
status:TaskStatus;//currentstatusofthetask
history?:Message[];
artifacts?:Artifact[];//collectionofartifactscreatedbytheagent.
metadata?:Record<string,any>;//extensionmetadata
}
//TaskStateandaccompanyingmessage.
interfaceTaskStatus{
state:TaskState;
message?:Message;//additionalstatusupdatesforclient
timestamp?:string;//ISOdatetimevalue
}
//sentbyserverduringsendSubscribeorsubscriberequests
interfaceTaskStatusUpdateEvent{
id:string;
status:TaskStatus;
final:boolean;//indicatestheendoftheeventstream
metadata?:Record<string,any>;
}
//sentbyserverduringsendSubscribeorsubscriberequests
interfaceTaskArtifactUpdateEvent{
id:string;
artifact:Artifact;
metadata?:Record<string,any>;
}
//Sentbytheclienttotheagenttocreate,continue,orrestartatask.
interfaceTaskSendParams{
id:string;
sessionId?:string;//servercreatesanewsessionIdfornewtasksifnotset
message:Message;
historyLength?:number;//numberofrecentmessagestoberetrieved
//wheretheservershouldsendnotificationswhendisconnected.
pushNotification?ushNotificationConfig;
metadata?:Record<string,any>;//extensionmetadata
}
typeTaskState=
|"submitted"
|"working"
|"input-required"
|"completed"
|"canceled"
|"failed"
|"unknown";

Artifact(工件)

工件是代理作为任务最终结果生成的输出。工件具有不可变性，可以被命名，并且可以包含多个部分。通过流式响应，可以将新部分附加到现有的工件中。

一个任务可以生成多个工件。例如，当执行“创建一个网页”时，可能会产生单独的 HTML 工件和图像工件。

不得不说 A2A 出现的时机很准确，现在 AI 的一些主要的应用的形式，在协议定义上都包括了。Artifact就是很火的一个形式。

具体的定义：

interfaceArtifact{
name?:string;
description?:string;
partsart[];
metadata?:Record<string,any>;
index:number;
append?:boolean;
lastChunk?:boolean;
}

Message(消息)

消息是包含任何非工件内容的实体。这些内容可以包括代理的思考、用户的上下文、指令、错误信息、状态更新或元数据。

所有来自客户端的内容均以消息的形式发送。代理通过消息来传达状态或提供指令，而生成的结果则以工件的形式发送。

消息可以包含多个Part(片段)，以表示不同类型的内容。例如，一个用户请求可能包括用户的文本描述以及多个用于上下文的文件。

定义如下：

interfaceMessage{
role:"user"|"agent";
partsart[];
metadata?:Record<string,any>;
}

Part(片段)

Part是客户端与远程代理之间作为消息或工件一部分交换的完整内容。每个Part都有其独特的内容类型和元数据。

以下是不同类型部分的接口定义：

文本部分（TextPart）

interfaceTextPart{
type:"text";
text:string;
}

文件部分（FilePart）

interfaceFilePart{
type:"file";
file:{
name?:string;
mimeType?:string;
//可能的内容
//oneof{
bytes?:string;//base64编码的内容
uri?:string;
//}
};
}

数据部分（DataPart）

interfaceDataPart{
type:"data";
data:Record<string,any>;
}

综合类型

typePart=(TextPart|FilePart|DataPart)&{
metadata:Record<string,any>;
};

更多的消息的细节，参考链接：https://a2aprotocol.ai/blog/a2a-sample-methods-and-json-responses

通信机制与异步支持

A2A 支持以下的通信机制：

• A2A 支持安全的推送通知机制，允许代理在不连接的情况下向客户端发送更新。
• 客户端和服务器可以使用标准请求/响应模式，也可以通过 SSE 进行流式更新。

在推送通知时，代理需要验证通知服务的身份，并使用受信任的凭证进行身份验证，以确保通知的安全性。
基于以上的通信机制，A2A 支持客户端在处理长时间运行的任务时进行轮询，代理也可以通过 SSE 向客户端推送状态更新。

这里，最重要的是异步的支持，client 可以通过类似注册一个 webhook，异步的获取长时间运行任务的结果——就是PushNotification 相关的实现。目前大家在使用 LLMs API 的时候，都会遇到一个问题，就是输出太慢了，而且输出的过程中，并不能做别的事情。如果有了异步的回调，或者轮询、重新订阅，那么就可以在 client 的开发上，更加灵活，可以给用户带来更好的体验。

以下是推送的定义：

interfacePushNotificationConfig{
url:string;
token?:string;//tokenuniquetothistask/session
authentication?:{
schemes:string[];
credentials?:string;
};
}
interfaceTaskPushNotificationConfig{
id:string;//taskid
pushNotificationConfigushNotificationConfig;
}

错误处理（Error Handling）

错误消息格式

以下是服务器在处理客户端请求时遇到错误时响应客户端的ErrorMessage格式：

interfaceErrorMessage{
code:number;
message:string;
data?:any;
}

标准 JSON-RPC 错误代码

以下为服务器在错误场景中可以响应的标准 JSON-RPC 错误代码：

错误代码	信息	描述
-32700	JSON parse error	无效的 JSON 被发送
-32600	Invalid Request	请求负载验证错误
-32601	Method not found	非法方法
-32602	Invalid params	无效的方法参数
-32603	Internal error	内部 JSON-RPC 错误
-32000 to -32099	Server error	保留供实现特定错误代码使用
-32001	Task not found	找不到提供的 ID 的任务
-32002	Task cannot be canceled	无法由远程代理取消任务
-32003	Push notifications not supported	推送通知由代理不支持
-32004	Unsupported operation	操作不支持
-32005	Incompatible content types	客户端与代理之间的内容类型不兼容

动手实践

我把官方的 ts 的示例进行了修改，支持了 OpenRouter，主要是改动了兼容 OpenAI 的 API 形式。代码在这里：https://github.com/sing1ee/a2a-agent-coder

我是在 Mac 环境下进行的，打开你最爱的终端：

1. 安装 Bun

brewinstalloven-sh/bun/bun#针对macOS和Linux

2. 克隆仓库

gitclonegit@github.com:sing1ee/a2a-agent-coder.git

3. 安装依赖

cda2a-agent-coder
buni

4. 配置环境变量
参考***.env.example创建一个.env***文件，内容如下：

OPENAI_API_KEY=sk-or-v1-xxxxxxx
OPENAI_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
OPENAI_MODEL=anthropic/claude-3.5-haiku

我用的是 OpenRouter，支付方便，模型众多。大家尝试的话，可以注册一个 OpenRouter，即使没有充值，可以有每天 50 次免费模型的额度，例如deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free
让环境变量生效

export$(cat.env|xargs)

5. 运行 A2A Server

bunrunagents:coder

6. 再打开一个新的终端，运行 A2A Client，这里不需要配置 env

bunruna2a:cli

以下是我之前运行的结果：

bunruna2a:cli

#result
$bunxtsxsrc/cli.ts
A2ATerminalClient
AgentURL:http://localhost:41241
Attemptingtofetchagentcardfrom:http://localhost:41241/.well-known/agent.json
✓AgentCardFound:
Name:CoderAgent
Description:Anagentthatgeneratescodebasedonnaturallanguageinstructionsandstreamsfileoutputs.
Version:0.0.1
StartingTaskID:a1a608b3-3015-4404-a83f-6ccc05083761
Entermessages,oruse'/new'tostartanewtask.
CoderAgent>You:implementbinarysearch
Sending...

CoderAgent[4:28:00PM]:⏳Status:working
Part1:?Text:Generatingcode...

CoderAgent[4:28:02PM]:⏳Status:working
Part1:?File:Name:src/algorithms/binary_search.py,Source:"""
ImplementationofthebinarysearchalgorithminPython.
"""

defbinary_search(arr,target):
"""
Performsabinarysearchonasortedarraytofindtheindexofatargetvalue.

Args:
arr(list):Asortedlistofelements.
target:Thevaluetosearchforinthearray.

Returns:
int:Theindexofthetargetvalueiffound,otherwise-1.
"""
low=0
high=len(arr)-1

whilelow<=high:
mid=(low+high)//2#Integerdivisiontofindthemiddleindex

ifarr[mid]==target:
returnmid#Targetfoundatindexmid
elifarr[mid]<target:
low=mid+1#Targetisintherighthalf
else:
high=mid-1#Targetisinthelefthalf

return-1#Targetnotfoundinthearray


CoderAgent[4:28:02PM]:✅Status:completed
SSEstreamfinishedformethodtasks/sendSubscribe.
---Endofresponseforthisinput---
CoderAgent>You:
Exitingterminalclient.Goodbye!

运行过程的流程图如下：

目前非程序员用户想体验，还需要耐心等待，也可以借助 Cursor 等试一试。

A2A 与 MCP 比较

这个问题，很多人关心，我大概做了一个总结：

特性	A2A	MCP
主要用途	代理间通信和协作	为模型提供工具和上下文，连接外部资源
核心架构	客户端-服务器（代理-代理）	客户端-主机-服务器（应用-LLM-外部资源）
标准接口	JSON 规范、代理卡、任务、消息、工件	JSON-RPC 2.0、资源、工具、记忆、提示
关键特性	多模态、动态协作、安全性、任务管理、能力发现	模块化、安全边界、可重用连接器、SDK、工具发现
通信协议	HTTP, JSON-RPC, SSE	JSON-RPC 2.0 over stdio, HTTP with SSE
性能重点	异步通信，处理负载	高效上下文管理、并行处理、缓存以提高吞吐量
采用与社区	初期行业支持良好，新兴生态系统	行业广泛采用，社区快速增长

同时，我也在做一些思考，

• 我们要如何区分 Agent 和 Tools？真的有绝对的边界么？
• 目前从技术上看，A2A 适应的场景更多，包括了 MCP 的场景
• 如果未来 Agent 很多，以及 MCP server 很多，会构成一个什么样的网络呢？前者更倾向于去中心化的，后者更倾向于中心化的。前者更倾向于分散自治，后者是集中的管理。

都在思考中，需要更多的实践。