资源介绍
视频数量：13个
总时长：1小时25分
课程介绍：
A2A协议与多智能体协作开发实践
当你开始构建多个AI智能体时，很快就会遇到一个现实问题：这些智能体之间该怎么通信？一个处理合同审查的智能体，一个负责文档分类的智能体，还有一个合规检查的智能体，它们怎样才能像一个团队一样高效协作？传统的做法是让每个智能体直接调用其他智能体的API，但这会导致代码耦合严重、难以扩展，而且每加一个新智能体就要改动一堆代码。
这就是A2A协议诞生的背景。它是一套专门为智能体间通信设计的标准，让不同的智能体能够互相发现彼此的能力、传递任务、交换结果，而不需要知道彼此的具体实现细节。简单来说，A2A就是智能体世界的“通用语言”。
这门课程从实际项目出发，手把手教你在三个主流开发框架下实现A2A协议，并深入讲解多智能体协作的各种编排模式。课程分为四个模块，内容由浅入深，既有理论讲解，更有大量代码演示。
第一个模块聚焦A2A协议的核心概念。你会首先弄清楚A2A到底解决了什么问题，它和传统的API调用、单体架构有什么本质区别。然后深入理解Agent Card机制，这是让智能体能够“自我介绍”的关键——每个智能体通过Agent Card声明自己支持什么功能、接受什么格式的输入输出，其他智能体看到这个信息后就知道该不该把任务交给它。最后完整梳理A2A的工作流程，包括任务创建、消息传递、状态更新、结果返回各个环节是怎么衔接的。
第二个模块进入实战，教你在不同的开发框架下构建A2A智能体。课程选取了目前最流行的三个框架：OpenAI Agents SDK、LangGraph和CrewAI，分别用它们实现三个不同功能的远程智能体——文档分诊代理、合同审查代理和合规检查器。这三个智能体各自运行在不同端口上，通过A2A协议互相通信。你会看到在OpenAI Agents SDK中怎么定义代理指令和运行逻辑，在LangGraph中怎么利用图结构来组织智能体行为，在CrewAI中怎么配置多角色协作。构建完这三个智能体后，课程还会教你写一个A2A客户端代理，让它能够自动发现这三个远程智能体的能力，并把用户请求路由到最合适的那个去处理。
第三个模块开始讲解多智能体协作的高级模式。第一个模式是编排器-工作器模式，这是处理复杂文档请求的常用架构。用户的请求可能同时涉及合同审查和合规检查两个任务，编排器负责把请求拆分成子任务，分发给不同的工作器并行处理，最后把结果汇总返回。第二个模式是动态路由和层级委托，当任务复杂度更高时，需要在多个层级之间进行任务分配和结果聚合。第三个模块还专门讲了失败处理和重试机制，包括设置超时、捕获异常、实现重试策略，这些在实际生产环境中都是必须的。
第四个模块解决上线前的最后一公里问题。安全性方面，你会学到如何实现身份验证、权限控制和信任管理，确保只有授权的智能体之间才能互相通信。测试调试方面，课程介绍了A2A Inspector这个专门的调试工具，帮助你查看消息流转、排查问题。最后是生产部署，教你使用Agent Stack把多智能体系统部署到真实环境中。
学完这门课，你能够独立构建一个完整的多智能体协作系统。从定义智能体能力、实现它们之间的通信、设计合理的编排流程，到最后的测试和上线部署，整套流程你都会亲自实践过。对于正在探索AI智能体开发、想要从单智能体进阶到多智能体协作的工程师来说，这门课提供的实践经验和架构思路会很实用。