Problem diagnosis
传统轮询机制在长时任务（如数据分析）中会产生大量无效请求，导致资源浪费和响应延迟。A2A协议为此设计了双重优化方案。
technical program
- 服务器推送事件(SSE)：智能体完成任务节点后自动推送状态更新，避免客户端轮询
- 配置示例：在AgentCard中声明
"supportsStreaming": true - 客户端通过
tasks/sendSubscribe建立持久连接
- 配置示例：在AgentCard中声明
- 增量式工件返回：支持流式传输部分结果（如先返回报表摘要再补充细节）
Implementation Guidelines
- 在智能体类中重写
handle_streaming方法，按业务逻辑分阶段返回数据 - 使用Python的
sseclient库或JavaScript的EventSource接收实时更新 - 对于关键任务，可额外配置webhook推送（需设置HTTPS端点）
性能对比
测试显示，相比传统轮询，SSE方案能将发票处理任务的延迟降低67%，同时减少83%的网络请求。
This answer comes from the articleA2A: Google releases open protocol for communication between AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化多智能体系统在异步任务处理时的响应延迟？
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