深入解析 A2A 协议：Task 的一生与最佳实践

关键词：Agent2Agent / A2A / 任务编排 / 云原生 / LLM 上下文管理

---

1. 背景：为什么需要“Task”而不仅是“Message”？

在纯 Chat 场景里，一轮问答用一条 Message 就能结束。但当我们把 Agent 视为可编排的“微服务” 时，单条消息显然无法承载：

• 长时间运行的批量任务
• 需要多次人机交互（输入、授权）
• 多 Agent 并行协作
• 任务可追踪、可审计、可回滚

A2A（Agent2Agent）协议因此定义了 Task 这一核心概念，它把一次“请求-响应”升级为“请求-多次状态同步-终态”的完整生命周期。

---

2. Task 的一生：一张图先睹为快

┌────────────┐        ┌──────────────┐
│ Client Msg │───────▶│  Agent Core  │
└────────────┘        └──────┬───────┘
                             │
                    1. 返回 Task ID
                             │
         ┌───────────────────┴───────────────────┐
         │                                           │
         ▼                                           ▼
┌────────────────┐                          ┌────────────────┐
│ TaskStatus:    │  2. 运行中 …             │ TaskStatus:    │
│ "working"      │◀───流式事件──────────────│ "input-required│
└────────────────┘                          └────────────────┘
         │                                           │
         │ 3. 用户补填数据                           │
         │<──────────────────────────────────────────┘
         ▼
┌────────────────┐
│ TaskStatus:    │
│ "completed"    │───▶ 4. 生成 Artifacts 供下游引用
└────────────────┘

---

3. 关键概念拆解

概念	作用说明	最佳实践
contextId	逻辑会话 ID，可跨多个 Task 共享 LLM 上下文	长对话/多轮协作务必复用同一 contextId，降低 token 消耗
taskId	单次任务的唯一标识	一旦 Task 到达终态（completed/failed/cancelled/rejected），不可重启，只能新建 Task
Artifacts	Task 输出的产物（文件、JSON、图片等）	命名保持语义化，版本更新时 artifact-name 不变，仅 artifactId 变，方便客户端做“最新版本”追踪
referenceTaskIds	在新 Message 中引用历史 Task	做“链式任务”或“refine”场景时必须携带，帮助 Agent 精准定位上下文

---

4. 客户端实战：三步完成“帆船图 → 改红色 → 加海鸥”

Step 1：首任务——生成帆船图

{
  "method": "message/send",
  "params": {
    "message": {
      "role": "user",
      "parts": [{ "kind": "text", "text": "生成一张海上帆船的图片" }]
    }
  }
}

Agent 返回：

• contextId = ctx-abc
• taskId = task-boat-123
• artifactId = sailboat_v1.png

Step 2：精细化——把船改成红色

{
  "method": "message/send",
  "params": {
    "message": {
      "role": "user",
      "contextId": "ctx-abc",
      "referenceTaskIds": ["task-boat-123"],
      "parts": [{ "kind": "text", "text": "把帆船涂成红色" }]
    }
  }
}

新 Task 生成：

• taskId = task-boat-red-456
• artifact-name 仍为 sailboat.png，但 artifactId 更新为 sailboat_v2.png

Step 3：并行扩展——加一只海鸥

在 ctx-abc 内同时发起第三个 Task，无需等待 Step 2 完成：

"parts": [{ "text": "在天空中加一只飞翔的海鸥" }]

Agent 即可并行渲染，客户端用不同 taskId 独立跟踪。

---

5. 架构启示：如何设计自己的 A2A Agent

1. 无状态 or 有状态？

   • 纯 LLM 问答 → 直接回 Message
   • 需要工具调用/人机交互 → 回 Task

2. contextId 存储策略

   • 推荐 Redis + TTL 维护对话上下文
   • 每个 contextId 对应一个 LLM session key，减少重复加载

3. Artifacts 版本链

   • 内部可用链表结构记录 artifactId 的父子关系
   • 对外只暴露最新 artifactId，简化客户端逻辑

4. 幂等性保障

   • 终态 Task 禁止修改，确保“可重放、可追溯”
   • 对相同输入做指纹（hash）去重，防止重复创建 Task

---

6. 小结

A2A 协议把“消息”升维到“任务”，为云原生时代的 Agent 编排提供了标准生命周期管理。牢记 contextId 管会话、taskId 管任务、artifactId 管产物，就能优雅地实现：

• 多轮人机协作
• 并行任务编排
• 精细化版本追踪

下一篇我们将结合 Kubernetes CRD，展示如何把 A2A Task 映射为 K8s Job，实现弹性伸缩与故障自愈，敬请期待！

---