A2A Java 示例
克隆代码
git clone https://github.com/google-a2a/a2a-samples
cd a2a-samples/samples/java
本项目是 Agent-to-Agent (A2A) 协议的 Java 实现示例,提供完整的客户端和服务端 SDK,以及一个 AI 驱动的翻译服务演示应用程序。
项目架构
本项目采用 Maven 多模块架构,包含以下三个核心模块:
samples/java/
├── model/ # A2A 协议数据模型
├── server/ # A2A 服务端 SDK 和翻译服务
├── client/ # A2A 客户端 SDK 和示例代码
└── pom.xml # 父级 Maven 配置文件
模块详情
Model 模块 (model/
)
A2A 协议的核心数据模型,为 JSON-RPC 2.0 和 A2A 协议提供完整的数据结构:
- 消息模型:
Message
,Part
,TextPart
,Artifact
- 任务模型:
Task
,TaskStatus
,TaskState
- 代理模型:
AgentCard
,AgentCapabilities
,AgentSkill
- JSON-RPC 模型:
JSONRPCRequest
,JSONRPCResponse
,JSONRPCError
- 事件模型:
TaskStatusUpdateEvent
,TaskArtifactUpdateEvent
Server 模块 (server/
)
基于 Spring Boot 的 A2A 服务端 SDK,集成 Spring AI 框架:
核心组件:
A2AServer
: 管理代理行为的主服务器类A2AController
: 实现 A2A 协议端点的 REST 控制器TaskHandler
: 任务处理接口A2AServerConfiguration
: AI 翻译机器人配置
主要特性:
- 完整的 JSON-RPC 2.0 支持
- 代理卡片发布 (
/.well-known/agent-card
) - 任务管理(发送、查询、取消)
- 流式响应支持(Server-Sent Events)
- Spring AI 集成,支持 OpenAI 和其他模型
Client 模块 (client/
)
纯 Java A2A 客户端 SDK,包含翻译客户端示例:
核心组件:
A2AClient
: 处理所有 A2A 操作的主客户端类StreamingEventListener
: 流式事件监听器接口A2AClientException
: A2A 特定异常处理A2AClientExample
: 完整的翻译客户端示例
主要特性:
- JSON-RPC 2.0 客户端实现
- 代理发现和能力查询
- 同步/异步任务操作
- 流式响应处理
- 连接池和错误恢复
核心功能实现
AI 翻译服务
项目实现了一个智能翻译代理,支持多语言翻译:
翻译逻辑:
- 中文 → 英文
- 英文 → 中文
- 其他语言 → 英文
技术特性:
- 基于 Spring AI ChatClient
- 支持 OpenAI、Azure OpenAI 和其他模型
- 上下文感知的自然语言翻译
- 实时流式响应
A2A 协议实现
完整实现 A2A 协议规范:
核心操作:
tasks/send
: 发送任务消息tasks/get
: 查询任务状态tasks/cancel
: 取消任务执行
协议特性:
- JSON-RPC 2.0 通信
- 代理能力发现
- 任务状态跟踪
- 流式事件推送
- 标准化错误代码
通信机制
同步通信:
- HTTP POST
/a2a
- 标准 JSON-RPC 请求 - HTTP GET
/.well-known/agent-card
- 代理信息检索
流式通信:
- HTTP POST
/a2a/stream
- Server-Sent Events - 实时任务状态更新
- 自动重连和错误恢复
如何运行
要求
- Java: 17 或更高版本
步骤 1: 编译项目
在项目根目录执行编译:
cd samples/java
./mvnw clean install -DskipTests
步骤 2: 配置环境变量
设置 AI 模型相关的环境变量(翻译功能必需):
# OpenAI 配置
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com"
export OPENAI_CHAT_MODEL="gpt-4o"
# 或 GCP OpenAI 配置
export OPENAI_API_KEY="your-gcp-api-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{project_id}/locations/{location}/endpoints/openapi"
export OPENAI_CHAT_MODEL="gemini-2.5-pro-preview-05-06"
OpenRouter 配置
export OPENAI_API_KEY="sk-or-v1-"
export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api"
export OPENAI_CHAT_MODEL="openai/gpt-4o-2024-11-20"
注意 OPENAI_BASE_URL,URL 中没有 /v1。
步骤 3: 启动翻译服务器
启动 A2A 翻译服务器:
cd server
../mvnw spring-boot:run
服务器将在 http://localhost:8080
启动,提供以下端点:
http://localhost:8080/.well-known/agent-card
- 代理信息http://localhost:8080/a2a
- A2A 协议端点http://localhost:8080/a2a/stream
- 流式端点
验证代理卡片:
- A2A 协议验证器
- 指南: 如何验证您的代理卡片
步骤 4: 运行翻译客户端
在新的终端窗口中,运行客户端示例:
cd client
../mvnw exec:java -Dexec.mainClass="com.google.a2a.client.A2AClientExample"
时序图
以下时序图展示了基于 A2AClientExample.java
的 A2A Java 示例应用程序的完整交互流程:
participant Example as A2AClientExample
participant Client as A2AClient
participant Server as A2A Server<br/>(localhost:8080)
Note over Example,Server: A2A Java 示例时序图
%% 1. 初始化客户端
Example->>Client: new A2AClient("http://localhost:8080")
activate Client
%% 2. 获取代理卡片
Example->>Client: getAgentCard()
Client->>Server: GET /.well-known/agent-card
Server-->>Client: AgentCard (name, description, version, skills)
Client-->>Example: AgentCard
Note over Example: 打印代理信息
%% 3. 法语到中文翻译
Example->>Client: sendTask(frenchToChineseParams)
Note right of Example: TextPart: "Bonjour le monde!<br/>Comment allez-vous?"
Client->>Server: POST /a2a<br/>JSON-RPC: tasks/send
Server-->>Client: Task (id, status, history)
Client-->>Example: JSONRPCResponse<Task>
Note over Example: 打印翻译结果
%% 4. 中文到英文翻译
Example->>Client: sendTask(chineseParams)
Note right of Example: TextPart: "你好,世界!<br/>欢迎使用AI翻译机器人。"
Client->>Server: POST /a2a<br/>JSON-RPC: tasks/send
Server-->>Client: Task (id, status, history)
Client-->>Example: JSONRPCResponse<Task>
Note over Example: 打印翻译结果
%% 5. 流式翻译
Example->>Client: sendTaskStreaming(frenchParams, StreamingEventListener)
Note right of Example: TextPart: "Bonjour le monde!<br/>Comment allez-vous?"
Client->>Server: POST /a2a/stream<br/>Server-Sent Events
activate Server
loop 流式响应
Server-->>Client: SSE Event (翻译进度)
Client-->>Example: onEvent(event)
Note over Example: 打印实时翻译事件
end
Server-->>Client: SSE Complete
deactivate Server
Client-->>Example: onComplete()
Note over Example: 流式翻译完成
%% 6. 查询任务状态
Example->>Client: getTask(queryParams)
Note right of Example: 查询法语翻译任务状态
Client->>Server: POST /a2a<br/>JSON-RPC: tasks/get
Server-->>Client: Task (更新状态)
Client-->>Example: JSONRPCResponse<Task>
Note over Example: 打印任务状态
%% 7. 发送要取消的任务
Example->>Client: sendTask(cancelParams)
Note right of Example: TextPart: "Diese Übersetzung<br/>wird abgebrochen." (德语)
Client->>Server: POST /a2a<br/>JSON-RPC: tasks/send
Server-->>Client: Task (id, status)
Client-->>Example: JSONRPCResponse<Task>
%% 8. 取消任务
Example->>Client: cancelTask(cancelTaskParams)
Client->>Server: POST /a2a<br/>JSON-RPC: tasks/cancel
Server-->>Client: Task (已取消状态)
Client-->>Example: JSONRPCResponse<Task>
Note over Example: 打印取消结果
deactivate Client
Note over Example,Server: 示例程序执行完成
关键交互模式
时序图展示了以下核心交互模式:
- 客户端初始化: 创建连接到本地服务器的
A2AClient
实例 - 代理发现: 通过
/.well-known/agent-card
端点检索代理信息 - 多语言翻译示例:
- 法语 → 中文翻译
- 中文 → 英文翻译
- 德语 → 英文流式翻译
- 任务管理:
- 查询任务状态
- 取消任务执行
通信机制
- 同步翻译: 使用
POST /a2a
端点和 JSON-RPC 请求 - 流式翻译: 使用
POST /a2a/stream
端点和 Server-Sent Events (SSE) - 状态查询: 使用
tasks/get
方法检查任务执行状态 - 任务取消: 使用
tasks/cancel
方法取消运行中的任务
API 使用示例
获取代理信息
curl -X GET http://localhost:8080/.well-known/agent-card \
-H "Accept: application/json"
发送翻译任务
curl -X POST http://localhost:8080/a2a \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "request-1",
"method": "tasks/send",
"params": {
"id": "translation-task-1",
"message": {
"messageId": "msg-1",
"kind": "message",
"role": "user",
"parts": [
{
"kind": "text",
"text": "Hello, world!"
}
]
}
}
}'
流式翻译
curl -X POST http://localhost:8080/a2a/stream \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "stream-request-1",
"method": "tasks/send",
"params": {
"id": "streaming-translation-task",
"message": {
"messageId": "stream-msg-1",
"kind": "message",
"role": "user",
"parts": [
{
"kind": "text",
"text": "Hello world!"
}
]
}
}
}'
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