背景与挑战
在企业AI应用中，不同厂商开发的智能体通常采用封闭架构，导致跨系统协作困难、数据孤立，极大限制了自动化流程的效率。这正是谷歌A2A协议要解决的核心问题。
prescription
- 标准化通信协议：通过A2A的AgentCard（JSON格式）实现能力发现，智能体可主动声明自身功能、接口地址和认证方式
- 任务协调机制：内置任务创建/分配/状态跟踪功能，适合长时任务（如报销审批流程），通过SSE实现实时状态更新
- 混合模态支持：兼容文字、表单、音视频等多种交互形式，适应不同业务场景需求
Implementation steps
- 下载官方SDK（Python/JavaScript）并部署基础服务器
- 基于A2AServer类扩展业务逻辑（示例代码提供回声智能体模板）
- 使用A2AClient连接其他智能体，调用send_message或submit_task发起协作
- pass (a bill or inspection etc)协议规范文件确保跨平台兼容性
caveat
建议先用虚拟环境测试samples目录中的报销审批示例，再逐步迁移至生产环境。若遇性能问题，可启用流式传输优化实时性。
This answer comes from the articleA2A: Google releases open protocol for communication between AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决企业AI环境中不同智能体无法互通协作的问题？
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