从官方示例理解A2A任务交互

A2A 要解决的，是你的 Agent 如何把工作交给另一个 Agent，并跟踪它完成，而不只是调用一个接口。作者跑通官方 Hello World 示例后的结论很具体：先读 Agent Card，再围绕 Task 的状态、结果和后续消息组织客户端逻辑。

这篇最有用的地方，是把协议落到了真实请求上：结果去哪里取，任务为什么会看起来卡住，已经完成的任务为什么不能继续追加。对准备接入外部 Agent 的程序员，这些比记住「A2A 连接 Agent，MCP 连接工具」更有用。

什么时候需要 A2A，而不是 MCP

A2A，即 Agent2Agent Protocol，是不同框架、不同厂商的 AI Agent 之间通信的开放标准。它最初由 Google 开发，后来捐赠给 Linux Foundation，由技术指导委员会维护。原文介绍的规范发布版本是 1.0.0；作者实测使用 a2a-sdk Python 包 1.3.0，对接协议版本 1.0。

它不负责教你怎么构建 Agent，也不替代 LangGraph、CrewAI、ADK，更不是 Agent 调用内部工具或子 Agent 的统一方案。

选择协议，先看对面承担什么责任。

查询天气、执行数据库查询，通常是结构明确的一次调用，适合 MCP。寻找供应商并协商交付，则可能需要多轮沟通、保存上下文，甚至中途反问你，属于 A2A 要处理的问题。

作者给出的判断方法有四个维度：是不是一次调用，是否保留状态，是否需要补充信息，以及你是否控制对方内部实现。A2A 面向的往往是一个不透明的服务：你知道它承诺提供什么，却看不到它的提示词、工具和记忆。

官方文档里的修车案例很好理解：维修 Agent 通过 MCP 调用诊断扫描仪，再通过 A2A 向配件供应商 Agent 询价找货。两者可以出现在同一条业务流程里。

不过，这四个问题是作者的经验判断，不是协议的硬性分类。原文也明确提到，A2A Agent 可以把定义清晰、无状态的技能暴露成 MCP 风格的工具。不能只凭接口背后用了模型，就决定接 A2A。

先读 Agent Card，再决定怎么调用

Agent Card 是 Agent 对外提供的 JSON 说明书。公共 Agent 推荐放在 https://{agent-domain}/.well-known/agent-card.json，客户端从这里了解接口、能力和认证要求。

作者本地示例叫 Hello World Agent，自身版本是 0.0.1，服务地址为 http://127.0.0.1:9999。读卡片时，重点看四组字段。

supportedInterfaces 描述请求地址和通信方式，而且有顺序，第一项是首选接口。示例使用 HTTP 上的 JSONRPC，协议还定义了 gRPC 和 REST 绑定。

capabilities 表示启用的可选能力。示例中 streaming 和 extendedAgentCard 都是 true，后者表示支持向已认证客户端提供扩展卡片。

skills 描述能做什么。示例的技能 ID 是 echo_bot，名称为 Echo Bot，输入输出都支持 text/plain。但规范把技能定位为描述性概念，列出来不代表执行质量获得保证。

securitySchemes 则说明认证方式。示例公共卡片没有这个字段，因此没有声明认证要求，适用于本地演示。凭证需要通过其他渠道获取，卡片本身不负责发放凭证。

示例还定义了公共卡片看不到的 Echo Bot (Super Mode)。规范要求扩展卡片必须经过认证才能访问，但原文没有展示这部分认证请求的实测过程。

Agent Card 能帮助客户端发现和理解服务，不能替代对服务的信任判断。

一次请求之后，要跟踪的是任务生命周期

作者用下面的请求向本地 Agent 发送 hi，其中保留了协议版本请求头：

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9999/ \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'A2A-Version: 1.0' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":"req-1","method":"SendMessage",
       "params":{"message":{"role":"ROLE_USER","messageId":"msg-1",
       "parts":[{"text":"hi"}]}}}'

要看清 A2A-Version: 1.0 和 method: SendMessage：这里调用的是协议方法，消息内容放在 parts 中。

返回结果没有只给一段问候，而是创建了一个已经完成的 Task。下面是作者保留的响应片段，省略了历史记录和时间戳：

{
  "result": {
    "task": {
      "id": "0c0faba9-…",
      "contextId": "91d6e4d5-…",
      "status": {
        "state": "TASK_STATE_COMPLETED",
        "message": { "role": "ROLE_AGENT", "parts": [{ "text": "Request is completed!" }] }
      },
      "artifacts": [
        {
          "artifactId": "5b355243-…",
          "parts": [{ "text": "Hello, World! I have received your request (hi)", "mediaType": "text/plain" }]
        }
      ]
    }
  }
}

关键看 artifacts：真正的业务结果在这里，status.message 只是状态说明。

Task 是有 ID 和状态的工作单元；Artifact 是产出；contextId 把相关任务和消息归到同一段会话。Agent 也可以直接返回 Message，用于无需跟踪的快速交流，只是这个示例始终创建 Task。

客户端随后要处理完整生命周期。TASK_STATE_SUBMITTED 和 TASK_STATE_WORKING 表示处理中；TASK_STATE_INPUT_REQUIRED 表示需要补充输入；TASK_STATE_AUTH_REQUIRED 表示需要授权。完成、失败、取消和拒绝，分别对应 TASK_STATE_COMPLETED、TASK_STATE_FAILED、TASK_STATE_CANCELED、TASK_STATE_REJECTED，都属于终态。

如果页面只等待成功或失败，中途需要输入和授权的任务就会一直显示加载中。客户端应展示状态消息，并让用户或上游 Agent 提供所需响应。进入 AUTH_REQUIRED 本身，也不能被服务端当成已经取得许可。

作者还实测了一个容易踩坑的操作：向已完成任务的 taskId 追加消息，收到错误码 -32004，提示任务处于终态。再次用旧 ID 调用 GetTask，状态仍然是完成；调用 CancelTask，则返回 Task cannot be canceled。

正确的后续请求应沿用 contextId，通过 referenceTaskIds 引用旧任务，并创建新任务。作者这样重试后，拿到了新的任务 ID 和相同的会话 ID。

会话可以继续，已经结束的任务不能重新启动。

协议还提供 SendStreamingMessage、ListTasks、SubscribeToTask，以及推送通知和扩展卡片相关方法。原文没有逐一展示这些能力的运行结果，不能把它们都当作本次验证过的路径。

我的判断

这篇最扎实的是任务模型和客户端边界。作者实际验证了发现卡片、发送消息、终态追加失败、新建后续任务，以及查询和取消旧任务。它能帮助开发者避免把 A2A 简化成一个聊天接口。

但 Hello World 仍然只是本地协议演示。它没有验证跨团队协作的成功率、长任务恢复能力、吞吐量，也没有证明 A2A 比普通 HTTP API 更高效。示例声明支持流式传输，不等于文章展示了流式链路的验证；两个暂停状态的处理建议，也主要来自规范。

我的取舍是：如果服务只有一次结构化输入输出，先考虑普通 API 或 MCP；当对方独立管理执行过程、会追问、会暂停，并需要被持续跟踪时，A2A 的任务生命周期才更有价值。协议统一的是通信约定，不会自动解决模型可靠性和业务验收。

生产安全也不能从这个示例直接照搬。规范要求生产环境使用加密传输；服务端必须逐请求检查权限，并让 ListTasks、GetTask 只返回调用者有权访问的数据。Webhook 通知可能重复，处理逻辑需要幂等，令牌应唯一且只用于单一用途。这些是接入要求，原文没有提供生产部署的验证证据。

能拿来做什么

• 准备接外部 Agent 前，先按多轮沟通、状态保存、补充输入和内部控制权四个维度评估，确认是否真的需要 A2A 的任务模型。
• 编写前端任务页面时，把处理中、等待输入、等待授权和终态分别展示；状态说明读取 status.message，业务结果读取 artifacts。
• 编写 Node 客户端时，分别保存任务 ID 和 contextId。用户继续追问已完成的工作，应在原会话中新建任务，并通过 referenceTaskIds 引用前次任务。
• 想复现文章，可以找到 a2aproject/a2a-samples 下的 samples/python/agents/helloworld，安装 a2a-sdk[http-server] 和 uvicorn，运行端口为 9999 的示例，再获取卡片并执行上面的请求。