业务痛点
供应链各环节智能体（采购/仓储/物流）使用不同算法模型，导致预测偏差累积放大。
协作方案
- 数据联邦
- 通过A2A的
Artifact机制交换预测中间结果（如仓储智能体提供库存周转率矩阵） - utilization
content.parts传输结构化数据表（CSV/Parquet格式）
- 通过A2A的
- 模型接力
- 采购智能体发起
task_type: "demand_forecast"联合任务 - 物流智能体追加运输时效因子后返回
task_update
- 采购智能体发起
Implementation steps
- extensions
A2AServer类实现数据校验接口（validate_input_schema) - configure
TaskRoutingPolicy实现智能体动态选择（如优先调用SAP系统的预测模块） - pass (a bill or inspection etc)
aggregationMethod字段定义结果聚合算法（加权平均/神经网络等）
Effectiveness Verification
试点企业应用该方案后，预测准确率提升28%，库存周转天数下降19%。
This answer comes from the articleA2A: Google releases open protocol for communication between AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样通过A2A改善供应链智能体的需求预测准确率？
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