05｜协议实战（下）：通过 A2A，你的智能体不仅能对话还可以协作！
黄佳
你好，我是黄佳。
上节课我们完成了快速搭建 MCP RAG 服务，这节课我们继续进行协议实战，感受一下 A2A 的协议用法。
下面我将逐步给你展示一个通过 A2A 协议搭建的智能体平台，让你的智能体不仅能够相互对话，还能够协作协力来完成一个任务。
A2A Demo 系统架构图 图源：https://github.com/google-a2a/a2a-samples/tree/main/demo
在这个基于 A2A 协议的智能体平台中，用户在浏览器端发出指令后，前端会将该请求传给 Host Agent，由它负责解析用户意图、拆解具体子任务，并且并行触发多个 Remote Agent；每个 Remote Agent 通过 A2A Client 将子任务封装为标准的 JSON-RPC 请求，发送给远端对应的 A2A Server，再由后者调用各自擅长的智能体模块（如 LangGraph Agent 负责外汇兑换、Google ADK Agent 负责报销收据、Crew AI Agent 负责根据文字内容来生成图片等）执行并返回结果；最后，Host Agent 汇总并格式化各路反馈，一并呈现给用户，实现多智能体的分工协作与能力互补。
项目准备工作
我们先来搞定一些必要的准备工作。
安装 Python3.12 版本
A2A 协议非常新，所以它对环境的要求也是很高的。因此，要确保我们已经安装了 Python 3.12 版本。如果你的系统没有这个版本，那就要更新一下。
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1. A2A协议的实际应用，展示了A2A协议的用法和系统架构图。 2. 项目准备工作，包括安装Python3.12版本和克隆项目代码库的步骤，以及配置Google API key的必要性。 3. A2A Demo的设计实现，分析了A2A Demo的设计实现关键组件和方法。 4. Agent Card、Skill、Task Manager和Server，介绍了A2A系统的主要组件构成。 5. Host Agent服务实现，说明了ConversationServer类作为UI与Host Agent之间的桥梁，负责路由注册和请求分发。 6. Host Agent调度与A2A协议实现，分析了本地Agent如何实现A2A协议。 7. A2A协议的核心交互机制，介绍了HostAgent通过remote_agent_connection.py维护与每个远程Agent的连接和能力卡片。 8. 多智能体协作处理，说明了HostAgent通过process_message方法将用户输入转为标准的A2A消息格式，交由HostAgent进行多智能体协作处理。 9. Remote Agents和Agent Card，介绍了外部（Remote）Agents的实现和Agent Card的重要性。 10. A2A Client端实现，封装了与远程Agent的HTTP通信，所有请求都以JSON-RPC格式发送。
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