問題診断
従来のポーリング・メカニズムでは、長時間のタスク（データ解析など）において無効なリクエストが大量に発生し、リソースの浪費やレスポンスの遅延を招く。A2Aプロトコルは、この目的のために二重の最適化スキームで設計されている。
テクニカル・プログラム
- サーバー・プッシュ・イベント（SSE）スマート・ボディがタスク・ノードを完了した後、クライアントのポーリングを回避するために自動的にステータス・アップデートをプッシュする。
- 設定例: AgentCard での宣言
"supportsStreaming": true - クライアントは
tasks/sendSubscribe持続的接続の作成
- 設定例: AgentCard での宣言
- インクリメンタルワークリターン部分的な結果のストリーミングをサポート（詳細を追加する前にレポートの要約を返すなど）
実施要項
- スマートボディ・クラスの書き換え
handle_streamingメソッドは、ビジネスロジックに従って段階的にデータを返します。 - Pythonの
sseclientライブラリやJavaScriptのEventSourceリアルタイムの最新情報を受け取る - ミッションクリティカルなタスクについては、Webhookプッシュを追加設定することができます（HTTPSエンドポイントを設定する必要があります）。
性能比較
テストによると、SSEソリューションは、従来のポーリングと比較して、請求書処理タスクの待ち時間を67%短縮し、ネットワーク要求を83%削減した。
この答えは記事から得たものである。A2A：グーグル、AIインテリジェンス間の通信のためのオープンプロトコルを公開について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 非同期タスク処理中のマルチ・インテリジェンス・システムの応答待ち時間を最適化するには？
