A2A 能力发现与任务管理

学习目标

1. 掌握智能体能力发现机制

   • 理解 Agent Card 的结构和用途
   • 掌握能力注册和发现的流程
   • 学会管理智能体的生命周期

2. 掌握 A2A 任务管理流程

   • 学习任务创建和分发机制
   • 理解任务状态管理和监控
   • 掌握多智能体协作模式

3. 理解与 MCP 的区别

   • 对比两种架构的能力调用模式
   • 掌握各自的应用场景
   • 学会选择合适的架构方案

学习内容

一、能力发现机制

1. 整体架构

架构说明：

1. 智能体注册：智能体通过 Agent Card 向注册中心声明能力
2. 能力存储：注册中心将能力信息存入数据库
3. 能力查询：其他智能体可查询所需能力
4. 结果返回：返回匹配的智能体列表

2. 注册流程

实现代码：

class AgentCapabilityRegistry:
    def register_agent(self, agent_card: dict) -> bool:
        """注册智能体能力"""
        try:
            # 验证 Agent Card
            self._validate_agent_card(agent_card)
            
            # 注册能力信息
            agent_id = agent_card['agent_id']
            self.capabilities[agent_id] = {
                'info': agent_card,
                'status': 'active',
                'last_heartbeat': datetime.now()
            }
            return True
        except Exception as e:
            logger.error(f"注册失败: {str(e)}")
            return False

二、任务管理流程

1. 生命周期状态

状态说明：

1. Created: 任务初始创建
2. Assigned: 已分配给智能体
3. Running: 执行中
   • Executing: 任务执行
   • Monitoring: 状态监控
4. Completed: 执行完成
5. Failed: 执行失败
6. Suspended: 暂停状态

2. 任务执行流程

实现代码：

class TaskManager:
    def create_task(self, task_spec: dict) -> str:
        task_id = str(uuid.uuid4())
        task = {
            'id': task_id,
            'spec': task_spec,
            'status': 'created',
            'created_at': datetime.now(),
            'assigned_agents': []
        }
        self.tasks[task_id] = task
        return task_id

    def assign_task(self, task_id: str, agent_id: str) -> bool:
        if task_id not in self.tasks:
            return False
        task = self.tasks[task_id]
        task['status'] = 'assigned'
        task['assigned_agents'].append(agent_id)
        return True

三、协作模式

1. 链式协作

实现代码：

class ChainedCollaboration:
    def execute(self, task: dict):
        result = None
        for step in task['workflow']:
            agent = self.agent_registry.get_agent(step['agent'])
            result = agent.process(result or task['initial_data'])
            if not self.validate_step_result(result):
                return self.handle_failure(step, result)
        return result

2. 并行协作

实现代码：

class ParallelCollaboration:
    async def execute(self, task: dict):
        subtasks = self.split_task(task)
        agents = [self.agent_registry.get_agent(st['agent']) 
                 for st in subtasks]
        
        results = await asyncio.gather(
            *[agent.process(st['data']) 
              for agent, st in zip(agents, subtasks)]
        )
        
        return self.merge_results(results)

四、系统架构

1. 监控系统

监控指标：

1. 性能指标
   • 响应时间
   • 处理成功率
   • 资源使用率
2. 业务指标
   • 任务完成率
   • 协作效率
   • 用户满意度

2. 部署架构

部署说明：

1. 高可用设计
   • 服务多节点部署
   • 数据库主从复制
   • 负载均衡分发
2. 扩展性考虑
   • 水平扩展能力
   • 动态服务发现
   • 弹性伸缩支持

实践案例

1. 智能客服系统

class CustomerServiceSystem:
    def handle_inquiry(self, user_query: str):
        # 创建任务
        task = {
            'type': 'customer_inquiry',
            'query': user_query,
            'steps': [
                {
                    'action': 'intent_analysis',
                    'requirements': {'capability': 'natural_language'}
                },
                {
                    'action': 'knowledge_search',
                    'requirements': {'capability': 'knowledge_base'}
                },
                {
                    'action': 'response_generation',
                    'requirements': {'capability': 'text_generation'}
                }
            ]
        }
        return self.task_manager.create_and_execute(task)

2. 知识协作平台

class KnowledgeCollaborationPlatform:
    def process_document(self, document: str):
        task = {
            'type': 'document_processing',
            'content': document,
            'workflow': [
                {'step': 'analysis', 'agent': 'document_analyzer'},
                {'step': 'extraction', 'agent': 'knowledge_extractor'},
                {'step': 'organization', 'agent': 'knowledge_organizer'}
            ]
        }
        return self.workflow_engine.execute(task)

最佳实践

1. 开发规范

• 遵循 Agent Card 标准
• 实现完整的生命周期管理
• 做好错误处理和日志记录

2. 性能优化

• 实现智能负载均衡
• 优化任务调度算法
• 监控系统性能指标

3. 安全考虑

• 实现身份认证
• 加密敏感数据
• 控制访问权限