技术

A2A学习 deepresearch梳理 mcp学习 SSE 和 WebSocket 是什么? AutoGen学习 Python ioc 从0到1构建一个db 上下文记忆 agentic chat 图数据库的一些考量 推理LLM梳理 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LangGraph工作流编排 Python实践 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

reward演进 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与llm 从Transformer到DeepSeek bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时,我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件
A2A学习 reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与llm AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

A2A学习

2025年04月20日

简介(未完成)

人与人之间可以通过各种各样的方式沟通:对话,眼神,肢体动作,画作等,这些可以帮助不同的人之间相互了解对方,并做出正确的动作,共同推动人类社会的发展,那么Agent之间沟通协作呢?Google给出了自己的答案:A2A 。

A2A 作为一个开放协议,充分考虑了 Agent 在和用户、企业打通的过程中所面临的一些挑战,其主要功能特性有以下四点:

  1. 安全协作(Secure Collaboration):通过引入认证/授权机制,保证 Agent 之间的身份互信。
  2. 任务状态管理(Task and state mgmt):实现了 Agent 之间互操作任务以及任务状态的可管理性。
  3. 用户体验协商(UX negotiation):不同的 Agent 通过协商的方式,对用户提供无缝的体验。
  4. 功能发现(Capability discovery):提供了 Agent 之间相互发现各自能力的机制。 除此之外,A2A 也在企业的无缝接入、简化集成方面,有比较好的考量。

Agent 相互之间的发现、了解和交互调用,是一个发展趋势。

  1. 首先,企业基于当前业务,都在探索、建立各种各样的 领域Agent 。在内部的各种 领域Agent 之间的沟通协作,是必须要面对和解决的一个问题。
  2. 其次,对于对外提供 Agent 服务的提供商来说,我如何让其他 Agent 主动发现我,就像SEO,吸引更多的流量,也是一个需要思考的问题。

概念

A2A(Agent2Agent) 简介 A2A 中包含三个核心的参与者:

  1. User,主要的作用是用于 认证&授权
  2. Client Agent,指的是任务发起者
  3. Remote Agent,指的是任务的执行者。

Client 和 Server 之间的通信,可以理解为就是一个个简单的请求和结果的响应,只不过这个请求是一个个的任务。一个 Agent 既可以是 Client 也可以是 Server。Client Agent 和 Server Agent 交互的过程中,主要涉及到的一些Entity:AgentCard、Task 、Artifact 、Message、Part。

  1. AgentCard 是 Server Agent 的名片,它主要描述了 Server Agent 的能力、认证机制等信息。Client Agent通过获取不同 Server Agent 的 AgentCard,了解不同 Server Agent 的能力,来决断具体的任务执行应该调用哪个 Server Agent 。
     interface AgentCard {
         name: string;
         description: string;
         url: string;
         provider?: {
             organization: string;
             url: string;
         };
         version: string;
         documentationUrl?: string;
         capabilities: {
             streaming?: boolean; 
             pushNotifications?: boolean;
             stateTransitionHistory?: boolean;
         };
    
         authentication: {
             schemes: string[]; 
             credentials?: string;
         };
         defaultInputModes: string[];
         defaultOutputModes: string[];
         skills: {
             id: string; 
             name: string;
             description: string;
             tags: string[];
             examples?: string[]; 
             inputModes?: string[];
             outputModes?: string[];
         }[];
     }
    
  2. Task 是一个具有状态的实体,由Client Agent创建,其状态由Server Agent维护。一个Task用于达到特定的目标或者结果。Agent Client和Server Client在Task中交换Mesaage,Server Agent生成的结果叫做Artifact。除此之外,每个Task有一个唯一的sessionId,多个Task可以使用一个sessionId,表明多个Task属于同一个会话的一部分。
     interface Task {
         id: string;
         sessionId: string;
         status: TaskStatus;
         history?: Message[];
         artifacts?: Artifact[]; 
         metadata?: Record<string, any>; 
     }
     interface TaskStatus {
         state: TaskState;
         message?: Message;
         timestamp?: string; 
     }
     interface TaskStatusUpdateEvent {
         id: string;
         status: TaskStatus;
         final: boolean; //indicates the end of the event stream
         metadata?: Record<string, any>;
     }
     interface TaskArtifactUpdateEvent {
         id: string;
         artifact: Artifact;
         metadata?: Record<string, any>;
     }
     interface TaskSendParams {
         id: string;
         sessionId?: string; 
         message: Message;
         historyLength?: number; 
         pushNotification?: PushNotificationConfig;
         metadata?: Record<string, any>; // extension metadata
     }
     type TaskState =
         | "submitted"
         | "working"
         | "input-required"
         | "completed"
         | "canceled"
         | "failed"
         | "unknown";
    
  3. Artifacts:Server Agent 在执行任务后生成的目标结果叫做 Artifact,一个 Task 可能生成一个或者多个 Artifact。 Artifacts 是不可变的,可以命名,并且可以有多个部分。流式响应可以分批次,将结果附加到现有 Artifacts上。
     interface Artifact {
         name?: string;
         description?: string;
         parts: Part[];
         metadata?: Record<string, any>;
         index: number;
         append?: boolean;
         lastChunk?: boolean;
     }
    
  4. 在 Task执行过程中,Server Agent和Client Agent之间是通过Message完成交流的,当然,这不包括Artifact。它可以包括:Agent的思考、用户上下文、指令、错误、状态或元数据。一个Message可以包含多个Part,每个Part携带不同的内容。
     interface Message {
         role: "user" | "agent";
         parts: Part[];
         metadata?: Record<string, any>;
     }
    

    Part 是 Message 和 Artifact 的核心组成部分,代表了其携带的主要内容。每个 Part 都标识了内容类型和具体内容。

     interface TextPart {
         type: "text";
         text: string;
     }
     interface FilePart {
         type: "file";
         file: {
             name?: string;
             mimeType?: string;
             // oneof {
             bytes?: string; //base64 encoded content
             uri?: string;
             //}
         };
     }
     interface DataPart {
         type: "data";
         data: Record<string, any>;
     }
     type Part = (TextPart | FilePart | DataPart) & {
         metadata: Record<string, any>;
     };
    

通信

ClientAgent 和ServerAgent之间通过HTTP协议进行通信,使用经典的C/S模式,支持SSE流式数据传输,数据格式为JSON-RPC2.0。PS:可以理解为定义了有哪些api endpoint 以及endpoint 的入参出参schema

A2A遵循Open API规范进行身份验证。A2A不会在协议中交换身份信息。相反,它们会在带外获取材料(如令牌),并在HTTP 头中传输。

Client Agent 和 Server Agent 之间协同工作需要经过以下几个关键步骤:

  1. Server Agent 在指定站点托管自己的 AgentCard;官方建议将 AgentCard 托管在 https://${host}/.well-known/agent.json。叫做 Open Discovery,除此之外,还有另外两种方式:Curated Discovery 和 Private Discovery。Agent Client 可以通过请求https://${host}/.well-known/agent.json,获取到指定的 AgentCard,并集成到自己的提示词或者工具集中。
  2. Client Agent 主动发现 AgentCard;
  3. Client Agent 发起一个 Task;以启动新任务、恢复中断的任务或重新打开已完成的任务。
     {
         "jsonrpc": "2.0",
         "id": 1,
         "method":"tasks/send",
         "params": {
             "id": "de38c76d-d54c-436c-8b9f-4c2703648d64",
             "message": {
             "role":"user",
             "data": [{
                 "type":"text",
                 "text": "tell me a joke"
             }]
             },
             "metadata": {}
         }
     }
    
  4. Client Agent 设置任务通知监听;ClientAgent 可以设置一个方法,给到 ServerAgent,当 ServerAgent 修改 Task 状态后,同步调用 ClientAgent 的监听方法。
     //Request
     {
         "jsonrpc": "2.0",
         "id": 1,
         "method":"tasks/pushNotification/set",
         "params": {
             "id": "de38c76d-d54c-436c-8b9f-4c2703648d64",
             "pushNotificationConfig": {
                 "url": "https://example.com/callback",
                 "authentication": {
                     "schemes": ["jwt"]
                 }
             }
         }
     }
     //Response
     {
         "jsonrpc": "2.0",
         "id": 1,
         "result": {
             "id": "de38c76d-d54c-436c-8b9f-4c2703648d64",
             "pushNotificationConfig": {
                 "url": "https://example.com/callback",
                 "authentication": {
                     "schemes": ["jwt"]
                 }
             }
         }
     }
    
  5. Server Agent 执行任务,返回 Artifact;
     {
         "jsonrpc": "2.0",
         "id": 1,
         "result": {
             "id": "de38c76d-d54c-436c-8b9f-4c2703648d64",
             "sessionId": "c295ea44-7543-4f78-b524-7a38915ad6e4",
             "status": {
                 "state": "completed",
             },
             "artifacts": [{
                 "name":"joke",
                 "parts": [{
                     "type":"text",
                     "text":"Why did the chicken cross the road? To get to the other side!"
                 }]
             }],
             "metadata": {}
         }
     }
    
  6. Client Agent 获取 Artifact。这里需要注意的是,Client Agent 需要通过获取 Task 的方式,获取到Artifact

A2A vs MCP

MCP 还是传统的工程思维,A2A则是站在人的思维来看待世界。我们要理解MCP的定位:提供一个规范的方式,向LLMs/Agent提供上下文。MCP强调的是LLMs/Agent为主体,MCPServer为附属的模式。而A2A强调的是Agent和Agent之间的相互操作,协议双端是对等的。