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    Spring AI 2.0 王炸更新，A2A 协议来了，支持跨平台 Agent 编排

    JAVA herman 11浏览
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    今天的 AI 圈，可热闹了。先是美国方面，进行了 AI 技术迭代，死磕生产力。Anthropic 率先推出 Claude Opus 4.6，重点升级代码规划与调试，引入 100 万 token 上下文窗口，强化 Excel、PPT 集成。OpenAI 也不甘示弱，发布了 GPT-5.3-Codex，主打“智能体编程”，在 SWE-bench Pro 等测试中表现强劲，速度提升 25%。

    而在国内方面，随着元宝发起 AI 春节攻势，百度、阿里先后加入了“红包”大赛。千问今天特别火爆，服务都崩了好几个小时，到现在都还没修好。

    上图中的搞笑对比图，在朋友圈里疯传，果然还是自家人更懂自家人嘛。

    AI 大战这么火热，Java 生态里的 Spring AI 也不甘落后。就在近日，Spring AI 2.0 引入了重磅功能，通过 A2A 协议实现智能体跨平台协作。

    随着 Spring AI 2.0.0-M2 这个预发版的发布，Spring 团队推出了全新的 A2A（Agent2Agent）协议支持，这标志着企业级 AI 智能体开发进入“互联互通”新纪元。本文将深入解析 A2A 协议的工作原理以及如何在 Spring AI 中落地实现。

    为什么要关注 A2A 协议？

    在当前的 AI 应用开发中，我们始终面临一个现实问题：不同框架、不同语言开发的 AI 智能体之间难以协作。你可能有一个用 Spring AI 开发的智能客服，一个用 Python 开发的数据分析 Agent，还有一个第三方的天气查询 Agent 等。如何让它们像一个团队一样协同工作？

    面对这样的场景，A2A（Agent2Agent）协议诞生了，它正是为了解决这个痛点而生的开放标准。由 Google 等厂商推动，基于 HTTP、SSE 和 JSON-RPC 标准构建，实现了：

    • 能力发现：智能体可以自动发现其他智能体的能力
    • 消息交换：标准化的通信协议
    • 工作流协调：跨平台任务编排

    Spring AI A2A 的架构设计

    Spring AI A2A 项目（社区版）提供了 Spring Boot 自动配置，可以让我们无缝的将 Spring AI 应用暴露为 A2A 兼容的服务端。

    Spring AI A2A 的核心组件如下。

    • AgentCard：智能体的“名片”，描述能力、技能和协议版本
    • MessageController：处理 A2A 消息请求
    • DefaultAgentExecutor：连接 A2A SDK 与 Spring AI 的 ChatClient
    • 自动配置端点：
    • POST / 处理 JSON-RPC sendMessage 请求
    • GET /.well-known/agent-card.json 标准 A2A 能力发现端点
    • GET /card 备选 Agent Card 端点

    5 分钟构建可互操作的天气智能体

    下面我们来一个简单的实战，通过大概 5 分钟的时间构建可互操作的天气智能体。

    添加依赖

    <!-- Spring AI A2A 服务端自动配置 -->
<dependency>
   <groupId>org.springaicommunity</groupId>
   <artifactId>spring-ai-a2a-server-autoconfigure</artifactId>
   <version>0.2.0</version>
</dependency>

<!-- 如需调用远程 A2A Agent，添加客户端 SDK -->
<dependency>
   <groupId>io.github.a2asdk</groupId>
   <artifactId>a2a-java-sdk-client</artifactId>
   <version>0.3.3.Final</version>
</dependency>

    配置 Agent Card

    @Configuration
public class WeatherAgentConfiguration {

   @Bean
   public AgentCard agentCard(@Value("${server.port:8080}") int port,
           @Value("${server.servlet.context-path:/}") String contextPath) {

       return new AgentCard.Builder()
           .name("Weather Agent")
           .description("提供城市天气信息查询服务")
           .url("http://localhost:" + port + contextPath + "/")
           .version("1.0.0")
           .capabilities(new AgentCapabilities.Builder()
               .streaming(false)
               .build())
           .defaultInputModes(List.of("text"))
           .defaultOutputModes(List.of("text"))
           .skills(List.of(
               new AgentSkill.Builder()
                   .id("weather_search")
                   .name("天气查询")
                   .description("获取任意城市的温度信息")
                   .tags(List.of("weather", "temperature"))
                   .examples(List.of("北京今天天气怎么样？"))
                   .build()
           ))
           .protocolVersion("0.3.0")
           .build();
   }
}

    实现业务逻辑

    @Bean
public AgentExecutor agentExecutor(ChatClient.Builder chatClientBuilder, 
        WeatherTools weatherTools) {
    ChatClient chatClient = chatClientBuilder.clone()
        .defaultSystem("你是天气助手，使用 temperature 工具回答问题。")
        .defaultTools(weatherTools)  // 注册 Spring AI 工具
        .build();

    // DefaultAgentExecutor 自动桥接 A2A 协议和 ChatClient
    return new DefaultAgentExecutor(chatClient, (chat, requestContext) -> {
        String userMessage = DefaultAgentExecutor
            .extractTextFromMessage(requestContext.getMessage());
        return chat.prompt().user(userMessage).call().content();
    });
}

@Service
class WeatherTools {
    @Tool(description = "获取指定城市的当前温度")
    public String getTemperature(@ToolParam(description = "城市名称") String city) {
        // 调用天气 API...
        return "北京当前温度 22°C，晴朗";
    }
}

    写完上面的代码，基本上就搞定了！这样，我们的 Spring AI 应用现在就是一个标准的 A2A 服务端，其他智能体可以通过标准的 A2A 协议发现并调用它。

    多智能体编排实战

    上面的案例，只是一个最简单的实战。A2A 真正的威力在于多智能体协作。下面来看一个旅行规划场景：一个 Host Agent 协调 Airbnb 预订 Agent 和天气查询 Agent。

    Host Agent 配置（客户端）

    @Service
public class RemoteAgentConnections {
    private final Map<String, AgentCard> agentCards = new HashMap<>();

    public RemoteAgentConnections(@Value("${remote.agents.urls}") List<String> agentUrls) {
        // 启动时发现远程 Agent
        for (String url : agentUrls) {
            AgentCard card = A2A.getAgentCard(url, "/.well-known/agent-card.json", null);
            this.agentCards.put(card.name(), card);
        }
    }

    @Tool(description = "向远程 Agent 发送任务，委派给专业 Agent 处理")
    public String sendMessage(
            @ToolParam(description = "Agent 名称") String agentName,
            @ToolParam(description = "任务描述") String task) throws Exception {

        AgentCard agentCard = this.agentCards.get(agentName);

        // 构建 A2A 消息
        Message message = new Message.Builder()
            .role(Message.Role.USER)
            .parts(List.of(new TextPart(task, null)))
            .build();

        // 使用 A2A Java SDK 客户端发送
        CompletableFuture<String> responseFuture = new CompletableFuture<>();

        Client client = Client.builder(agentCard)
            .withTransport(JSONRPCTransport.class, new JSONRPCTransportConfig())
            .addConsumers(List.of(consumer -> {
                if (consumer instanceof TextPart textPart) {
                    responseFuture.complete(textPart.getText());
                }
            }))
            .build();

        client.sendMessage(message);
        return responseFuture.get(60, TimeUnit.SECONDS);
    }

    public String getAgentDescriptions() {
        return agentCards.values().stream()
            .map(card -> card.name() + ": " + card.description())
            .collect(Collectors.joining("\n"));
    }
}

    协调逻辑

    @Bean
public ChatClient routingChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
        RemoteAgentConnections connections) {

    String systemPrompt = """
        你是旅行规划协调员，统筹以下专业 Agent：
        %s

        使用 sendMessage 工具将任务委派给合适的 Agent。
        例如：用户说"帮我订伦敦的酒店"，应调用 Airbnb Agent。
        """.formatted(connections.getAgentDescriptions());

    return chatClientBuilder
        .defaultSystem(systemPrompt)
        .defaultTools(connections)  // 注册为 Spring AI 工具
        .build();
}

    上述代码的大致工作流程如下。

    1. 启动时自动发现远程 Agent 能力（Airbnb Agent、Weather Agent）
    2. 用户输入：“帮我规划伦敦 3 日游”
    3. LLM 自动决策：先查天气 → 再订酒店 → 整合结果
    4. 通过 A2A 协议调用对应 Agent，结果聚合返回

    通信流程深度解析

    理解 A2A 协议的三步握手，如下图所示。

    1. 发现阶段：客户端从 /.well-known/agent-card.json 获取服务端能力
    2. 请求阶段：发送 JSON-RPC sendMessage 请求
    3. 执行阶段：MessageController → AgentExecutor → ChatClientExecutor → 业务逻辑
    4. 响应阶段：Spring AI ChatClient 的结果打包为 A2A 响应返回

    Spring AI 2.0 与 A2A 的未来展望

    当前版本（0.2.0）已支持服务端自动配置，社区还正在进行以下规划：

    功能状态说明
    安全认证计划中A2A 身份验证与授权机制
    Agent 发现自动配置规划中Spring Boot 风格的远程 Agent 自动发现
    客户端自动配置待开发更友好的 A2A 客户端抽象
    SSE 流式支持待开发实时流式响应传输
    Actuator 监控构想A2A 交互的可观测性支持

    Spring AI 2.0.0-M2，是第二次预览了，预计正式版将很快就会与大家见面！

    总结

    Spring AI 2.0 引入 A2A 协议支持，带来了三大价值：

    1. 标准化：基于开放协议，打破框架和语言壁垒
    2. 低侵入：通过 Spring Boot 自动配置，现有应用几乎零改造成本
    3. 可编排：支持构建复杂的多智能体协作系统

    Spring AI A2A 是社区项目，随着 Spring AI 2.0 正式版临近，A2A 生态有望成为企业级 AI 集成的重要标准。

    我记得是 3 月份还是 4 月份，Spring 有两个重要大会。应该会在 Spring IO 大会之前发布正式版，说不定年后正式版就推出来了，到时候我将再次探索 Spring AI A2A 会给我们带来哪些惊喜。

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    本文原文出处：业余草： » Spring AI 2.0 王炸更新，A2A 协议来了，支持跨平台 Agent 编排

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