1. Python快速开始教程：构建A2A智能体
Python快速开始教程：构建A2A智能体
欢迎来到Agent2Agent（A2A）Python快速开始教程！
在本教程中，您将使用Python SDK探索一个简单的"回声"A2A服务器。这将向您介绍A2A服务器的基本概念和组件。然后您将看到一个集成大语言模型（LLM）的更高级示例。
这个实践指南将帮助您理解：
- A2A协议背后的基本概念
- 如何使用SDK为A2A开发设置Python环境
- 智能体技能和智能体卡片如何描述智能体
- A2A服务器如何处理任务
- 如何使用客户端与A2A服务器交互
- 流式传输能力和多轮交互如何工作
- 如何将LLM集成到A2A智能体中
在本教程结束时，您将对A2A智能体有功能性的理解，并为构建或集成A2A兼容应用程序奠定坚实基础。
📚 教程章节
教程分为以下步骤：
- 介绍（本页） - 教程概述和学习目标
- 环境搭建 - 准备您的Python环境和A2A SDK
- 智能体技能与智能体卡片 - 定义您的智能体能做什么以及如何描述自己
- 智能体执行器 - 理解智能体逻辑如何实现
- 启动服务器 - 运行Helloworld A2A服务器
- 与服务器交互 - 向您的智能体发送请求
- 流式传输与多轮交互 - 使用LangGraph示例探索高级功能
- 下一步 - 探索A2A的更多可能性
🎯 学习目标
通过完成本教程，您将能够：
基础概念掌握
- ✅ 理解A2A协议的核心组件（智能体卡片、任务、消息、工件）
- ✅ 掌握智能体发现和通信机制
- ✅ 了解任务生命周期管理
实践开发技能
- ✅ 搭建A2A Python开发环境
- ✅ 创建和配置智能体技能
- ✅ 实现基本的A2A服务器
- ✅ 处理同步和异步请求
高级功能应用
- ✅ 实现流式传输和实时更新
- ✅ 支持多轮对话交互
- ✅ 集成大语言模型
- ✅ 处理复杂的工件生成
🔧 技术栈介绍
本教程将使用以下技术：
核心组件
- Python 3.8+ - 主要编程语言
- A2A Python SDK - 官方开发工具包
- FastAPI - Web框架（SDK内置）
- Pydantic - 数据验证和序列化
高级示例
- LangGraph - 状态图形式的智能体框架
- OpenAI API - 大语言模型服务
- Streaming - 服务器发送事件（SSE）
开发工具
- curl或HTTP客户端 - API测试
- JSON工具 - 数据格式化
- Python调试器 - 代码调试
📋 预备知识
推荐掌握
- Python编程基础（函数、类、模块）
- HTTP协议基本概念
- JSON数据格式
- 命令行操作
有帮助但非必须
- FastAPI或类似Web框架经验
- 大语言模型API使用经验
- 智能体或AI系统开发经验
🏗️ 教程架构
本教程采用渐进式学习方法：
第一阶段：基础构建
- 环境搭建和SDK安装
- 简单回声服务器实现
- 基本的客户端交互
第二阶段：功能扩展
- 智能体技能定义
- 任务处理逻辑
- 错误处理机制
第三阶段：高级特性
- 流式传输实现
- 多轮对话支持
- LLM集成示例
💡 最佳实践提示
学习建议
- 按顺序学习 - 每个章节都建立在前一章节的基础上
- 实际动手 - 运行所有代码示例，不要只是阅读
- 尝试修改 - 在理解基础后，尝试自己的变化
- 参考文档 - 结合核心概念加深理解
开发建议
- 版本控制 - 使用Git跟踪您的代码变化
- 虚拟环境 - 为项目创建独立的Python环境
- 日志记录 - 添加适当的日志以便调试
- 测试驱动 - 为您的智能体编写测试用例
🚀 准备开始
现在您对教程有了整体了解，让我们开始实际的开发之旅！
下一步：环境搭建 - 我们将设置您的开发环境并安装必要的工具。
💡 提示：如果您在任何步骤中遇到问题，请参考我们的常见问题或在GitHub上提交问题。我们的社区非常乐意帮助您！