探索Spring AI Alibaba框架如何实现Agent-to-Agent协议，构建多智能体协作系统
Spring AI Alibaba是基于Spring AI构建的AI应用开发框架，专为Java开发者设计，旨在简化AI应用的开发流程。它与阿里云通义系列模型深度集成，提供高层次的AI API抽象与云原生基础设施集成方案。
Spring AI Alibaba的架构设计充分考虑了AI应用的特点和需求，主要包括以下组件：
Agent-to-Agent(A2A)协议是由Google在2025年4月正式推出的开放标准通信协议，旨在解决不同AI智能体之间的互操作性问题。该协议为异构AI系统提供了一套统一的交互规范，使来自不同平台、不同供应商的智能体能够像人类团队一样进行有效协作。
A2A协议包含以下核心组件，共同构成智能体间协作的基础设施：
A2A协议的设计遵循以下核心原则，确保协议的灵活性和可靠性：
A2A协议采用HTTP/HTTPS传输层和JSON-RPC2.0消息格式，支持多种通信模式：
Spring AI Alibaba通过其多智能体框架Graph和企业级AI代理解决方案，全面支持A2A协议的实现，为开发者提供了构建多智能体协作系统的强大工具。
Graph是Spring AI Alibaba社区核心实现之一，基于图的多智能体框架，使开发者能够轻松构建工作流和多智能体应用。其设计理念借鉴LangGraph，可以理解为Java版的LangGraph实现。
Graph的核心能力包括：
Spring AI Alibaba提供了一系列企业级AI代理解决方案，支持A2A协议在企业环境中的落地：
Spring AI Alibaba同时支持A2A协议和MCP协议(Model Context Protocol)，两者形成互补关系：
深入理解Spring AI Alibaba对A2A协议支持的实现原理与架构，有助于开发者更好地构建多智能体协作系统。
Spring AI Alibaba的架构设计遵循分层原则，确保各组件之间的松耦合和高内聚：
| 架构层 | 组件 | 功能 |
|---|---|---|
| 应用层 | ChatClient、Graph API | 提供高级API，简化应用开发 |
| 抽象层 | ChatModel、Prompt、Tool | 定义AI应用的核心抽象概念 |
| 适配层 | DashScopeAdapter、MCPAdapter | 实现与底层服务的适配 |
| 基础设施层 | Nacos、RocketMQ、ARMS | 提供云原生基础设施支持 |
基于Spring AI Alibaba实现的A2A协议通信流程主要包括以下步骤：
Spring AI Alibaba内置了全面的安全机制，确保A2A协议通信的安全性：
以下示例展示了如何使用Spring AI Alibaba实现基于A2A协议的多智能体协作系统。
首先，需要在项目中添加Spring AI Alibaba依赖：
<!-- pom.xml -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0.2</version>
</dependency>然后，在application.yml中配置A2A协议相关参数：
# application.yml
spring:
ai:
alibaba:
dashscope:
api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
a2a:
enabled: true
agent-id: "customer-service-agent"
registry:
type: "nacos"
server-addr: "localhost:8848"以下代码展示了如何创建一个支持A2A协议的智能体：
@Component
public class CustomerServiceAgent {
private final ChatModel chatModel;
private final A2AClient a2aClient;
public CustomerServiceAgent(ChatModel chatModel, A2AClient a2aClient) {
this.chatModel = chatModel;
this.a2aClient = a2aClient;
}
// 定义智能体能力
@PostConstruct
public void registerAgent() {
AgentCard agentCard = AgentCard.builder()
.agentId("customer-service-agent")
.name("客户服务智能体")
.description("处理客户咨询和投诉")
.capabilities(List.of(
Capability.builder()
.name("handle_inquiry")
.description("处理客户咨询")
.inputSchema("{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"query\":{\"type\":\"string\"}}}")
.outputSchema("{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"response\":{\"type\":\"string\"}}}")
.build()
))
.build();
a2aClient.registerAgent(agentCard);
}
// 处理A2A任务
@A2ATaskHandler("handle_inquiry")
public TaskResult handleInquiry(Task task) {
String query = (String) task.getInput().get("query");
// 使用大模型处理客户咨询
Prompt prompt = new Prompt("作为客户服务代表，请回答以下问题：" + query);
ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
// 返回处理结果
Map<String, Object> output = new HashMap<>();
output.put("response", response.getResult().getOutput().getContent());
return TaskResult.builder()
.taskId(task.getTaskId())
.status(TaskStatus.COMPLETED)
.output(output)
.build();
}
}以下代码展示了如何实现智能体间的协作：
@Service
public class OrderProcessingService {
private final A2AClient a2aClient;
private final ChatModel chatModel;
public OrderProcessingService(A2AClient a2aClient, ChatModel chatModel) {
this.a2aClient = a2aClient;
this.chatModel = chatModel;
}
public OrderResult processOrder(OrderRequest orderRequest) {
// 1. 使用库存智能体检查库存
Task inventoryTask = Task.builder()
.taskType("check_inventory")
.input(Map.of(
"productId", orderRequest.getProductId(),
"quantity", orderRequest.getQuantity()
))
.build();
TaskResult inventoryResult = a2aClient.invokeAgent("inventory-agent", inventoryTask);
if (!inventoryResult.getStatus().equals(TaskStatus.COMPLETED)) {
return OrderResult.failure("库存检查失败");
}
Boolean inStock = (Boolean) inventoryResult.getOutput().get("inStock");
if (!inStock) {
// 2. 如果库存不足，使用采购智能体发起采购
Task purchaseTask = Task.builder()
.taskType("request_purchase")
.input(Map.of(
"productId", orderRequest.getProductId(),
"quantity", orderRequest.getQuantity()
))
.build();
TaskResult purchaseResult = a2aClient.invokeAgent("purchase-agent", purchaseTask);
if (!purchaseResult.getStatus().equals(TaskStatus.COMPLETED)) {
return OrderResult.failure("采购请求失败");
}
}
// 3. 使用物流智能体安排配送
Task logisticsTask = Task.builder()
.taskType("arrange_delivery")
.input(Map.of(
"productId", orderRequest.getProductId(),
"quantity", orderRequest.getQuantity(),
"address", orderRequest.getDeliveryAddress()
))
.build();
TaskResult logisticsResult = a2aClient.invokeAgent("logistics-agent", logisticsTask);
if (!logisticsResult.getStatus().equals(TaskStatus.COMPLETED)) {
return OrderResult.failure("配送安排失败");
}
String trackingNumber = (String) logisticsResult.getOutput().get("trackingNumber");
// 4. 使用客户服务智能体发送确认通知
Task notificationTask = Task.builder()
.taskType("send_notification")
.input(Map.of(
"customerId", orderRequest.getCustomerId(),
"message", "您的订单已处理，物流单号：" + trackingNumber
))
.build();
a2aClient.invokeAgent("customer-service-agent", notificationTask);
return OrderResult.success(trackingNumber);
}
}以下代码展示了如何使用Spring AI Alibaba的Graph框架构建多智能体工作流：
@Configuration
public class OrderProcessingWorkflow {
@Bean
public Graph orderProcessingGraph(A2AClient a2aClient) {
return Graph.builder()
.id("order-processing-workflow")
.nodes(
// 检查库存节点
Node.builder()
.id("check-inventory")
.type(NodeType.AGENT)
.agentId("inventory-agent")
.taskType("check_inventory")
.build(),
// 采购节点
Node.builder()
.id("request-purchase")
.type(NodeType.AGENT)
.agentId("purchase-agent")
.taskType("request_purchase")
.build(),
// 安排配送节点
Node.builder()
.id("arrange-delivery")
.type(NodeType.AGENT)
.agentId("logistics-agent")
.taskType("arrange_delivery")
.build(),
// 发送通知节点
Node.builder()
.id("send-notification")
.type(NodeType.AGENT)
.agentId("customer-service-agent")
.taskType("send_notification")
.build(),
// 条件判断节点
Node.builder()
.id("check-stock-condition")
.type(NodeType.CONDITION)
.conditionFunction(state -> {
Boolean inStock = (Boolean) state.get("inStock");
return inStock ? "arrange-delivery" : "request-purchase";
})
.build()
)
.edges(
Edge.builder()
.source("check-inventory")
.target("check-stock-condition")
.build(),
Edge.builder()
.source("check-stock-condition")
.target("arrange-delivery")
.condition("arrange-delivery")
.build(),
Edge.builder()
.source("check-stock-condition")
.target("request-purchase")
.condition("request-purchase")
.build(),
Edge.builder()
.source("request-purchase")
.target("arrange-delivery")
.build(),
Edge.builder()
.source("arrange-delivery")
.target("send-notification")
.build()
)
.build();
}
@Service
public class OrderProcessingService {
private final Graph orderProcessingGraph;
public OrderProcessingService(Graph orderProcessingGraph) {
this.orderProcessingGraph = orderProcessingGraph;
}
public OrderResult processOrder(OrderRequest orderRequest) {
// 初始化工作流状态
Map<String, Object> initialState = new HashMap<>();
initialState.put("productId", orderRequest.getProductId());
initialState.put("quantity", orderRequest.getQuantity());
initialState.put("address", orderRequest.getDeliveryAddress());
initialState.put("customerId", orderRequest.getCustomerId());
// 执行工作流
GraphExecutionResult result = orderProcessingGraph.execute(initialState);
if (result.getStatus() == ExecutionStatus.COMPLETED) {
String trackingNumber = (String) result.getFinalState().get("trackingNumber");
return OrderResult.success(trackingNumber);
} else {
return OrderResult.failure(result.getErrorMessage());
}
}
}
}在使用Spring AI Alibaba实现A2A协议时，建议遵循以下最佳实践：
Spring AI Alibaba通过其多智能体框架Graph和企业级AI代理解决方案，为开发者提供了强大的工具来实现A2A协议。通过标准化的通信机制和灵活的架构设计，Spring AI Alibaba使开发者能够轻松构建多智能体协作系统，实现智能体间的无缝协同。
随着AI技术的不断发展，多智能体协作将成为AI应用的重要形态。Spring AI Alibaba对A2A协议的支持，为Java开发者在这一领域的探索提供了坚实的基础，助力企业构建更加智能、高效的AI应用系统。