摘要
Agent2Agent (A2A) 协议以其开放性和标准化为智能体间的互操作性奠定了基础。然而,在复杂的 AI 应用中,往往需要处理协议未直接定义的特定数据格式或声明独特的智能体能力。本文将深入探讨 A2A 协议的扩展机制,特别是如何通过嵌入自定义数据和定义 AgentExtension
来“自定义”通信协议,从而满足多变的业务需求。我们将通过 Python SDK 示例,展示如何在不修改核心协议的前提下,提升智能体的灵活性和适应性。
1. 引言:协议的“弹性”与自定义需求
A2A 协议作为智能体通信的通用语言,旨在覆盖大多数常见用例。但现实世界的业务场景总是千变万化,智能体可能需要交换:
- 特定领域的数据结构:例如,一个金融智能体可能需要传输复杂的交易订单对象,而一个医疗智能体可能需要交换患者的电子病历摘要。
- 独特的智能体能力声明:除了 A2A 标准的
skills
,智能体可能还具备一些非标准但重要的扩展能力,需要向外界声明。
为了应对这些需求,A2A 协议在设计时就考虑了“弹性”和可扩展性。它提供了若干机制,允许开发者在不破坏协议兼容性的前提下,实现一定程度的自定义,从而让智能体能