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第十章 智能体通信协议
在前面的章节中，我们构建了功能完备的单体智能体，它们具备推理、工具调用和记忆能力。然而，当我们尝试构建更复杂的AI系统时，自然会有疑问：如何让智能体与外部世界高效交互？如何让多个智能体相互协作？
这正是智能体通信协议要解决的核心问题。本章将为HelloAgents框架引入三种通信协议：MCP（Model Context Protocol）用于智能体与工具的标准化通信，A2A（Agent-to-Agent Protocol）用于智能体间的点对点协作，ANP（Agent Network Protocol）用于构建大规模智能体网络。这三种协议共同构成了智能体通信的基础设施层。
通过本章的学习，您将掌握智能体通信协议的设计理念和实践技能，理解三种主流协议的设计差异，学会如何选择合适的协议来解决实际问题。
10.1 智能体通信协议基础
10.1.1 为何需要通信协议
回顾我们在第七章构建的ReAct智能体，它已经具备了强大的推理和工具调用能力。让我们看一个典型的使用场景：
from hello_agents import ReActAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import CalculatorTool, SearchTool
llm = HelloAgentsLLM()
agent = ReActAgent(name="AI助手", llm=llm)
agent.add_tool(CalculatorTool())
agent.add_tool(SearchTool())
# 智能体可以独立完成任务
response = agent.run("搜索最新的AI新闻，并计算相关公司的市值总和")
这个智能体工作得很好，但它面临着三个根本性的限制。首先是工具集成的困境：每当需要访问新的外部服务（如GitHub API、数据库、文件系统），我们都必须编写专门的Tool类。这不仅工作量大，而且不同开发者编写的工具无法互相兼容。其次是能力扩展的瓶颈：智能体的能力被限制在预先定义的工具集内，无法动态发现和使用新的服务。最后是协作的缺失：当任务复杂到需要多个专业智能体协作时（如研究员+撰写员+编辑），我们只能通过手动编排来协调它们的工作。
让我们通过一个更具体的例子来理解这些限制。假设你要构建一个智能研究助手，它需要：
# 传统方式：手动集成每个服务
class GitHubTool(BaseTool):
"""需要手写GitHub API适配器"""
def run(self, repo_url):
# 大量的API调用代码...
pass
class DatabaseTool(BaseTool):
"""需要手写数据库适配器"""
def run(self, query):
# 数据库连接和查询代码...
pass
class WeatherTool(BaseTool):
"""需要手写天气API适配器"""
def run(self, location):
# 天气API调用代码...
pass
# 每个新服务都需要重复这个过程
agent.add_tool(GitHubTool())
agent.add_tool(DatabaseTool())
agent.add_tool(WeatherTool())
这种方式存在明显的问题：代码重复（每个工具都要处理HTTP请求、错误处理、认证等），难以维护（API变更需要修改所有相关工具），无法复用（其他开发者的工具无法直接使用），扩展性差（添加新服务需要大量编码工作）。
通信协议的核心价值正是解决这些问题。它提供了一套标准化的接口规范，让智能体能够以统一的方式访问各种外部服务，而无需为每个服务编写专门的适配器。这就像互联网的TCP/IP协议，它让不同的设备能够相互通信，而不需要为每种设备编写专门的通信代码。
有了通信协议，上面的代码可以简化为：
from hello_agents.tools import MCPTool
# 连接到MCP服务器，自动获得所有工具
mcp_tool = MCPTool() # 内置服务器提供基础工具
# 或者连接到专业的MCP服务器
github_mcp = MCPTool(server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"])
database_mcp = MCPTool(server_command=["python", "database_mcp_server.py"])
# 智能体自动获得所有能力，无需手写适配器
agent.add_tool(mcp_tool)
agent.add_tool(github_mcp)
agent.add_tool(database_mcp)
通信协议带来的改变是根本性的：标准化接口让不同服务提供统一的访问方式，互操作性使得不同开发者的工具可以无缝集成，动态发现允许智能体在运行时发现新的服务和能力，可扩展性让系统能够轻松添加新的功能模块。
10.1.2 三种协议设计理念比较
智能体通信协议并非单一的解决方案，而是针对不同通信场景设计的一系列标准。在本章以目前业界主流的三种协议MCP、A2A和ANP为例进行实践，下面是一个总览的比较。
（1）MCP：智能体与工具的桥梁
MCP（Model Context Protocol）由Anthropic团队提出[1]，其核心设计理念是标准化智能体与外部工具/资源的通信方式。想象一下，你的智能体需要访问文件系统、数据库、GitHub、Slack等各种服务。传统做法是为每个服务编写专门的适配器，这不仅工作量大，而且难以维护。MCP通过定义统一的协议规范，让所有服务都能以相同的方式被访问。
MCP的设计哲学是"上下文共享"。它不仅仅是一个RPC（远程过程调用）协议，更重要的是它允许智能体和工具之间共享丰富的上下文信息。如图10.1所示，当智能体访问一个代码仓库时，MCP服务器不仅能提供文件内容，还能提供代码结构、依赖关系、提交历史等上下文信息，让智能体能够做出更智能的决策。
图 10.1 MCP设计思想
（2）A2A：智能体间的对话
A2A（Agent-to-Agent Protocol）协议由Google团队提出2，其核心设计理念是实现智能体之间的点对点通信。与MCP关注智能体与工具的通信不同，A2A关注的是智能体之间如何相互协作。这种设计让智能体能够像人类团队一样进行对话、协商和协作。
A2A的设计哲学是"对等通信"。如图10.2所示，在A2A网络中，每个智能体既是服务提供者，也是服务消费者。智能体可以主动发起请求，也可以响应其他智能体的请求。这种对等的设计避免了中心化协调器的瓶颈，让智能体网络更加灵活和可扩展。
图 10.2 A2A设计思想
（3）ANP：智能体网络的基础设施
ANP（Agent Network Protocol）是一个概念性的协议框架3，目前由开源社区维护，还没有成熟的生态，其核心设计理念是构建大规模智能体网络的基础设施。如果说MCP解决的是"如何访问工具"，A2A解决的是"如何与其他智能体对话"，那么ANP解决的是"如何在大规模网络中发现和连接智能体"。
ANP的设计哲学是"去中心化服务发现"。在一个包含成百上千个智能体的网络中，如何让智能体能够找到它需要的服务？如图10.3所示，ANP提供了服务注册、发现和路由机制，让智能体能够动态地发现网络中的其他服务，而不需要预先配置所有的连接关系。
图 10.3 ANP设计思想
最后在表10.1中，让我们通过一个对比表格来更清晰地理解这三种协议的差异：
表 10.1 三种协议对比
（4）如何选择合适的协议？
目前的协议还处于发展早期，MCP的生态相对成熟，不过各种工具的时效性取决于维护者，更推荐选择大公司背书的MCP工具。
选择协议的关键在于理解你的需求：
- 如果你的智能体需要访问外部服务（文件、数据库、API），选择MCP
- 如果你需要多个智能体相互协作完成任务，选择A2A
- 如果你要构建大规模的智能体生态系统，考虑ANP
10.1.3 HelloAgents通信协议架构设计
在理解了三种协议的设计理念后，让我们看看如何在HelloAgents框架中实现和使用它们。我们的设计目标是：让学习者能够以最简单的方式使用这些协议，同时保持足够的灵活性以应对复杂场景。
如图10.4所示，HelloAgents的通信协议架构采用三层设计，从底层到上层分别是：协议实现层、工具封装层和智能体集成层。
图 10.4 HelloAgents通信协议设计
（1）协议实现层：这一层包含了三种协议的具体实现。MCP基于FastMCP库实现，提供客户端和服务器功能；A2A基于Google官方的a2a-sdk实现；ANP是我们自研的轻量级实现，提供服务发现和网络管理功能，当然目前也有官方的实现，考虑到后期的迭代，因此这里只做概念的模拟。
（2）工具封装层：这一层将协议实现封装成统一的Tool接口。MCPTool、A2ATool和ANPTool都继承自BaseTool，提供一致的run()方法。这种设计让智能体能够以相同的方式使用不同的协议。
（3）智能体集成层：这一层是智能体与协议的集成点。所有的智能体（ReActAgent、SimpleAgent等）都通过Tool System来使用协议工具，无需关心底层的协议细节。
10.1.4 本章学习目标与快速体验
让我们先看看第十章的学习内容：
hello_agents/
├── protocols/ # 通信协议模块
│ ├── mcp/ # MCP协议实现（Model Context Protocol）
│ │ ├── client.py # MCP客户端（支持5种传输方式）
│ │ ├── server.py # MCP服务器（FastMCP封装）
│ │ └── utils.py # 工具函数（create_context/parse_context）
│ ├── a2a/ # A2A协议实现（Agent-to-Agent Protocol）
│ │ └── implementation.py # A2A服务器/客户端（基于a2a-sdk，可选依赖）
│ └── anp/ # ANP协议实现（Agent Network Protocol）
│ └── implementation.py # ANP服务发现/注册（概念性实现）
└── tools/builtin/ # 内置工具模块
└── protocol_tools.py # 协议工具包装器（MCPTool/A2ATool/ANPTool）
对于这一章的内容，主要是应用为主，学习目标是能拥有在自己项目中应用协议的能力。并且协议目前发展处于早期，所以无需花费太多精力去造轮子。在开始实战之前，让我们先准备好开发环境：
# 安装HelloAgents框架（第10章版本）
pip install hello-agents[protocol]==0.2.2
# 安装NodeJS, 可以参考Additional-Chapter中的文档
让我们用最简单的代码体验一下三种协议的基本功能：
from hello_agents.tools import MCPTool, A2ATool, ANPTool
# 1. MCP：访问工具
mcp_tool = MCPTool()
result = mcp_tool.run({
"action": "call_tool",
"tool_name": "add",
"arguments": {"a": 10, "b": 20}
})
print(f"MCP计算结果: {result}") # 输出: 30.0
# 2. ANP：服务发现
anp_tool = ANPTool()
anp_tool.run({
"action": "register_service",
"service_id": "calculator",
"service_type": "math",
"endpoint": "http://localhost:8080"
})
services = anp_tool.run({"action": "discover_services"})
print(f"发现的服务: {services}")
# 3. A2A：智能体通信
a2a_tool = A2ATool("http://localhost:5000")
print("A2A工具创建成功")
这个简单的示例展示了三种协议的核心功能。在接下来的章节中，我们将深入学习每种协议的详细用法和最佳实践。
10.2 MCP协议实战
现在，让我们深入学习MCP，掌握如何让智能体访问外部工具和资源。
10.2.1 MCP协议概念介绍
（1）MCP：智能体的"USB-C"
想象一下，你的智能体可能需要同时做很多事情，例如：
- 读取本地文件系统的文档
- 查询PostgreSQL数据库
- 搜索GitHub上的代码
- 发送Slack消息
- 访问Google Drive
传统方式下，你需要为每个服务编写适配器代码，处理不同的API、认证方式、错误处理等。这不仅工作量大，而且难以维护。更重要的是，不同LLM平台的function call实现差异巨大，切换模型时需要重写大量代码。
MCP的出现改变了这一切。它就像USB-C统一了各种设备的连接方式一样，MCP统一了智能体与外部工具的交互方式。无论你使用Claude、GPT还是其他模型，只要它们支持MCP协议，就能无缝访问相同的工具和资源。
（2）MCP架构
MCP协议采用Host、Client、Servers三层架构设计，让我们通过图10.5的场景来理解这些组件如何协同工作。
假设你正在使用Claude Desktop询问："我桌面上有哪些文档？"
图 10.5 MCP案例演示
三层架构的职责：
-
Host（宿主层）：Claude Desktop作为Host，负责接收用户提问并与Claude模型交互。Host是用户直接交互的界面，它管理整个对话流程。
-
Client（客户端层）：当Claude模型决定需要访问文件系统时，Host中内置的MCP Client被激活。Client负责与适当的MCP Server建立连接，发送请求并接收响应。
-
Server（服务器层）：文件系统MCP Server被调用，执行实际的文件扫描操作，访问桌面目录，并返回找到的文档列表。
完整的交互流程：用户问题 → Claude Desktop(Host) → Claude模型分析 → 需要文件信息 → MCP Client连接 → 文件系统MCP Server → 执行操作 → 返回结果 → Claude生成回答 → 显示在Claude Desktop上
这种架构设计的优势在于关注点分离：Host专注于用户体验，Client专注于协议通信，Server专注于具体功能实现。开发者只需专注于开发对应的MCP Server，无需关心Host和Client的实现细节。
（3）MCP的核心能力
如表10.2所示，MCP协议提供了三大核心能力，构成完整的工具访问框架：
表 10.2 MCP核心能力
这三种能力的区别在于：Tools是主动的（执行操作），Resources是被动的（提供数据），Prompts是指导性的（提供模板）。
（4）MCP的工作流程
让我们通过一个具体例子来理解MCP的完整工作流程，如图10.6所示：
图 10.6 MCP案例演示
一个关键问题是：Claude（或其他LLM）是如何决定使用哪些工具的？
当用户提出问题时，完整的工具选择流程如下：
-
工具发现阶段：MCP Client连接到Server后，首先调用
list_tools()获取所有可用工具的描述信息（包括工具名称、功能说明、参数定义） -
上下文构建：Client将工具列表转换为LLM能理解的格式，添加到系统提示词中。例如：
你可以使用以下工具： - read_file(path: str): 读取指定路径的文件内容 - search_code(query: str, language: str): 在代码库中搜索 -
模型推理：LLM分析用户问题和可用工具，决定是否需要调用工具以及调用哪个工具。这个决策基于工具的描述和当前对话上下文
-
工具执行：如果LLM决定使用工具，Client通过MCP Server执行所选工具，获取结果
-
结果整合：工具执行结果被送回给LLM，LLM结合结果生成最终回答
这个过程是完全自动化的，LLM会根据工具描述的质量来决定是否使用以及如何使用工具。因此，编写清晰、准确的工具描述至关重要。
（5）MCP与Function Calling的差异
很多开发者会问：我已经在用Function Calling了，为什么还需要MCP？ 让我们通过表10.3来理解它们的区别。
表 10.3 Function Calling 与 MCP 对比
这里我们以智能体需要访问GitHub仓库和本地文件系统为例子来详细对比同一个任务的两种实现
方式1：使用Function Calling
# 步骤1：为每个LLM提供商定义函数
# OpenAI格式
openai_tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_github",
"description": "搜索GitHub仓库",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string", "description": "搜索关键词"}
},
"required": ["query"]
}
}
}
]
# Claude格式
claude_tools = [
{
"name": "search_github",
"description": "搜索GitHub仓库",
"input_schema": { # 注意：不是parameters
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string", "description": "搜索关键词"}
},
"required": ["query"]
}
}
]
# 步骤2：自己实现工具函数
def search_github(query):
import requests
response = requests.get(
"https://api.github.com/search/repositories",
params={"q": query}
)
return response.json()
# 步骤3：处理不同模型的响应格式
# OpenAI的响应
if response.choices[0].message.tool_calls:
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
result = search_github(**json.loads(tool_call.function.arguments))
# Claude的响应
if response.content[0].type == "tool_use":
tool_use = response.content[0]
result = search_github(**tool_use.input)
方式2：使用MCP
from hello_agents.protocols import MCPClient
# 步骤1：连接到社区提供的MCP服务器（无需自己实现）
github_client = MCPClient([
"npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"
])
fs_client = MCPClient([
"npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."
])
# 步骤2：统一的调用方式（与模型无关）
async with github_client:
# 自动发现工具
tools = await github_client.list_tools()
# 调用工具（标准化接口）
result = await github_client.call_tool(
"search_repositories",
{"query": "AI agents"}
)
# 步骤3：任何支持MCP的模型都能使用
# OpenAI、Claude、Llama等都使用相同的MCP客户端
首先需要明确的是，Function Calling 与 MCP 并非竞争关系，而是相辅相成的。Function Calling 是大语言模型的一项核心能力，它体现了模型内在的智能，使模型能够理解何时需要调用函数，并精准生成相应的调用参数。相对地，MCP 则扮演着基础设施协议的角色，它在工程层面解决了工具与模型如何连接的问题，通过标准化的方式来描述和调用工具。
我们可以用一个简单的类比来理解：Function Calling 相当于你学会了“如何打电话”这项技能，包括何时拨号、如何与对方沟通、何时挂断。而 MCP 则是那个全球统一的“电话通信标准”，确保了任何一部电话都能顺利地拨通另一部。
了解了它们之间的互补关系后，我们接下来看看如何在 HelloAgents 中使用 MCP 协议。
10.2.2 使用MCP客户端
HelloAgents基于FastMCP 2.0实现了完整的MCP客户端功能。我们提供了异步和同步两种API，以适应不同的使用场景。对于大多数应用，推荐使用异步API，它能更好地处理并发请求和长时间运行的操作。下面我们将提供一个拆解的操作演示。
（1）连接到MCP服务器
MCP客户端支持多种连接方式，最常用的是Stdio模式（通过标准输入输出与本地进程通信）：
import asyncio
from hello_agents.protocols import MCPClient
async def connect_to_server():
# 方式1：连接到社区提供的文件系统服务器
# npx会自动下载并运行@modelcontextprotocol/server-filesystem包
client = MCPClient([
"npx", "-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"." # 指定根目录
])
# 使用async with确保连接正确关闭
async with client:
# 在这里使用client
tools = await client.list_tools()
print(f"可用工具: {[t['name'] for t in tools]}")
# 方式2：连接到自定义的Python MCP服务器
client = MCPClient(["python", "my_mcp_server.py"])
async with client:
# 使用client...
pass
# 运行异步函数
asyncio.run(connect_to_server())
（2）发现可用工具
连接成功后，第一步通常是查询服务器提供了哪些工具：
async def discover_tools():
client = MCPClient(["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."])
async with client:
# 获取所有可用工具
tools = await client.list_tools()
print(f"服务器提供了 {len(tools)} 个工具：")
for tool in tools:
print(f"\n工具名称: {tool['name']}")
print(f"描述: {tool.get('description', '无描述')}")
# 打印参数信息
if 'inputSchema' in tool:
schema = tool['inputSchema']
if 'properties' in schema:
print("参数:")
for param_name, param_info in schema['properties'].items():
param_type = param_info.get('type', 'any')
param_desc = param_info.get('description', '')
print(f" - {param_name} ({param_type}): {param_desc}")
asyncio.run(discover_tools())
# 输出示例：
# 服务器提供了 5 个工具：
#
# 工具名称: read_file
# 描述: 读取文件内容
# 参数:
# - path (string): 文件路径
#
# 工具名称: write_file
# 描述: 写入文件内容
# 参数:
# - path (string): 文件路径
# - content (string): 文件内容
（3）调用工具
调用工具时，只需提供工具名称和符合JSON Schema的参数：
async def use_tools():
client = MCPClient(["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."])
async with client:
# 读取文件
result = await client.call_tool("read_file", {"path": "my_README.md"})
print(f"文件内容：\n{result}")
# 列出目录
result = await client.call_tool("list_directory", {"path": "."})
print(f"当前目录文件：{result}")
# 写入文件
result = await client.call_tool("write_file", {
"path": "output.txt",
"content": "Hello from MCP!"
})
print(f"写入结果：{result}")
asyncio.run(use_tools())
在这里提供一种更为安全的方式来调用MCP服务，可供参考：
async def safe_tool_call():
client = MCPClient(["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."])
async with client:
try:
# 尝试读取可能不存在的文件
result = await client.call_tool("read_file", {"path": "nonexistent.txt"})
print(result)
except Exception as e:
print(f"工具调用失败: {e}")
# 可以选择重试、使用默认值或向用户报告错误
asyncio.run(safe_tool_call())
（4）访问资源
除了工具，MCP服务器还可以提供资源（Resources）：
# 列出可用资源
resources = client.list_resources()
print(f"可用资源：{[r['uri'] for r in resources]}")
# 读取资源
resource_content = client.read_resource("file:///path/to/resource")
print(f"资源内容：{resource_content}")
（5）使用提示模板
MCP服务器可以提供预定义的提示模板（Prompts）：
# 列出可用提示
prompts = client.list_prompts()
print(f"可用提示：{[p['name'] for p in prompts]}")
# 获取提示内容
prompt = client.get_prompt("code_review", {"language": "python"})
print(f"提示内容：{prompt}")
（6）完整示例：使用GitHub MCP服务
让我们通过一个完整的例子来看如何使用社区提供的GitHub MCP服务，我们将采用封装好的MCP Tools来：
"""
GitHub MCP 服务示例
注意：需要设置环境变量
Windows: $env:GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="your_token_here"
Linux/macOS: export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="your_token_here"
"""
from hello_agents.tools import MCPTool
# 创建 GitHub MCP 工具
github_tool = MCPTool(
server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
)
# 1. 列出可用工具
print("📋 可用工具：")
result = github_tool.run({"action": "list_tools"})
print(result)
# 2. 搜索仓库
print("\n🔍 搜索仓库：")
result = github_tool.run({
"action": "call_tool",
"tool_name": "search_repositories",
"arguments": {
"query": "AI agents language:python",
"page": 1,
"perPage": 3
}
})
print(result)
10.2.3 MCP传输方式详解
MCP协议的一个重要特性是传输层无关性（Transport Agnostic）。这意味着MCP协议本身不依赖于特定的传输方式，可以在不同的通信通道上运行。HelloAgents基于FastMCP 2.0，提供了完整的传输方式支持，让你可以根据实际场景选择最合适的传输模式。
（1）传输方式概览
HelloAgents的MCPClient支持五种传输方式，每种都有不同的使用场景，如表10.4所示：
表 10.4 MCP传输方式对比
（2）传输方式使用示例
from hello_agents.tools import MCPTool
# 1. Memory Transport - 内存传输（用于测试）
# 不指定任何参数，使用内置演示服务器
mcp_tool = MCPTool()
# 2. Stdio Transport - 标准输入输出传输（本地开发）
# 使用命令列表启动本地服务器
mcp_tool = MCPTool(server_command=["python", "examples/mcp_example_server.py"])
# 3. Stdio Transport with Args - 带参数的命令传输
# 可以传递额外参数
mcp_tool = MCPTool(server_command=["python", "examples/mcp_example_server.py", "--debug"])
# 4. Stdio Transport - 社区服务器（npx方式）
# 使用npx启动社区MCP服务器
mcp_tool = MCPTool(server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."])
# 5. HTTP/SSE/StreamableHTTP Transport
# 注意：MCPTool主要用于Stdio和Memory传输
# 对于HTTP/SSE等远程传输，建议直接使用MCPClient
（3）Memory Transport - 内存传输
适用场景：单元测试、快速原型开发
from hello_agents.tools import MCPTool
# 使用内置演示服务器（Memory传输）
mcp_tool = MCPTool()
# 列出可用工具
result = mcp_tool.run({"action": "list_tools"})
print(result)
# 调用工具
result = mcp_tool.run({
"action": "call_tool",
"tool_name": "add",
"arguments": {"a": 10, "b": 20}
})
print(result)
（4）Stdio Transport - 标准输入输出传输
适用场景：本地开发、调试、Python 脚本服务器
from hello_agents.tools import MCPTool
# 方式1：使用自定义Python服务器
mcp_tool = MCPTool(server_command=["python", "my_mcp_server.py"])
# 方式2：使用社区服务器（文件系统）
mcp_tool = MCPTool(server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."])
# 列出工具
result = mcp_tool.run({"action": "list_tools"})
print(result)
# 调用工具
result = mcp_tool.run({
"action": "call_tool",
"tool_name": "read_file",
"arguments": {"path": "README.md"}
})
print(result)
（5）HTTP Transport - HTTP 传输
适用场景：生产环境、远程服务、微服务架构
# 注意：MCPTool 主要用于 Stdio 和 Memory 传输
# 对于 HTTP/SSE 等远程传输，建议使用底层的 MCPClient
import asyncio
from hello_agents.protocols import MCPClient
async def test_http_transport():
# 连接到远程 HTTP MCP 服务器
client = MCPClient("http://api.example.com/mcp")
async with client:
# 获取服务器信息
tools = await client.list_tools()
print(f"远程服务器工具: {len(tools)} 个")
# 调用远程工具
result = await client.call_tool("process_data", {
"data": "Hello, World!",
"operation": "uppercase"
})
print(f"远程处理结果: {result}")
# 注意：需要实际的 HTTP MCP 服务器
# asyncio.run(test_http_transport())
（6）SSE Transport - Server-Sent Events 传输
适用场景：实时通信、流式处理、长连接
# 注意：MCPTool 主要用于 Stdio 和 Memory 传输
# 对于 SSE 传输，建议使用底层的 MCPClient
import asyncio
from hello_agents.protocols import MCPClient
async def test_sse_transport():
# 连接到 SSE MCP 服务器
client = MCPClient(
"http://localhost:8080/sse",
transport_type="sse"
)
async with client:
# SSE 特别适合流式处理
result = await client.call_tool("stream_process", {
"input": "大量数据处理请求",
"stream": True
})
print(f"流式处理结果: {result}")
# 注意：需要支持 SSE 的 MCP 服务器
# asyncio.run(test_sse_transport())
（7）StreamableHTTP Transport - 流式HTTP传输
适用场景：需要双向流式通信的HTTP场景
# 注意：MCPTool 主要用于 Stdio 和 Memory 传输
# 对于 StreamableHTTP 传输，建议使用底层的 MCPClient
import asyncio
from hello_agents.protocols import MCPClient
async def test_streamable_http_transport():
# 连接到 StreamableHTTP MCP 服务器
client = MCPClient(
"http://localhost:8080/mcp",
transport_type="streamable_http"
)
async with client:
# 支持双向流式通信
tools = await client.list_tools()
print(f"StreamableHTTP 服务器工具: {len(tools)} 个")
# 注意：需要支持 StreamableHTTP 的 MCP 服务器
# asyncio.run(test_streamable_http_transport())
10.2.4 在智能体中使用MCP工具
前面我们学习了如何直接使用MCP客户端。但在实际应用中，我们更希望让智能体自动调用MCP工具，而不是手动编写调用代码。HelloAgents提供了MCPTool包装器，让MCP服务器无缝集成到智能体的工具链中。
（1）MCP工具的自动展开机制
HelloAgents的MCPTool有一个特性：自动展开。当你添加一个MCP工具到Agent时，它会自动将MCP服务器提供的所有工具展开为独立的工具，让Agent可以像调用普通工具一样调用它们。
方式1：使用内置演示服务器
我们在之前实现过计算器的工具函数，在这里将他转化为MCP的服务。这是最简单的使用方式。
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import MCPTool
agent = SimpleAgent(name="助手", llm=HelloAgentsLLM())
# 无需任何配置，自动使用内置演示服务器
mcp_tool = MCPTool(name="calculator")
agent.add_tool(mcp_tool)
# ✅ MCP工具 'calculator' 已展开为 6 个独立工具
# 智能体可以直接使用展开后的工具
response = agent.run("计算 25 乘以 16")
print(response) # 输出：25 乘以 16 的结果是 400
自动展开后的工具：
calculator_add- 加法计算器calculator_subtract- 减法计算器calculator_multiply- 乘法计算器calculator_divide- 除法计算器calculator_greet- 友好问候calculator_get_system_info- 获取系统信息
Agent调用时只需提供参数，例如：[TOOL_CALL:calculator_multiply:a=25,b=16]，系统会自动处理类型转换和MCP调用。
方式2：连接外部MCP服务器
在实际项目中，你需要连接到功能更强大的MCP服务器。这些服务器可以是：
- 社区提供的官方服务器（如文件系统、GitHub、数据库等）
- 你自己编写的自定义服务器（封装业务逻辑）
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import MCPTool
agent = SimpleAgent(name="文件助手", llm=HelloAgentsLLM())
# 示例1：连接到社区提供的文件系统服务器
fs_tool = MCPTool(
name="filesystem", # 指定唯一名称
description="访问本地文件系统",
server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
)
agent.add_tool(fs_tool)
# 示例2：连接到自定义的 Python MCP 服务器
# 关于如何编写自定义MCP服务器，请参考10.5章节
custom_tool = MCPTool(
name="custom_server", # 使用不同的名称
description="自定义业务逻辑服务器",
server_command=["python", "my_mcp_server.py"]
)
agent.add_tool(custom_tool)
# Agent现在可以自动使用这些工具！
response = agent.run("请读取my_README.md文件，并总结其中的主要内容")
print(response)
当使用多个MCP服务器时，务必为每个MCPTool指定不同的name，这个name会作为前缀添加到展开的工具名前，避免冲突。例如：name="fs" 会展开为 fs_read_file、fs_write_file 等。如果你需要编写自己的MCP服务器来封装特定的业务逻辑，请参考10.5节内容。
（2）MCP工具自动展开的工作原理
理解自动展开机制有助于你更好地使用MCP工具。让我们深入了解它是如何工作的：
# 用户代码
fs_tool = MCPTool(name="fs", server_command=[...])
agent.add_tool(fs_tool)
# 内部发生的事情：
# 1. MCPTool连接到服务器，发现14个工具
# 2. 为每个工具创建包装器：
# - fs_read_text_file (参数: path, tail, head)
# - fs_write_file (参数: path, content)
# - ...
# 3. 注册到Agent的工具注册表
# Agent调用
response = agent.run("读取README.md")
# Agent内部：
# 1. 识别需要调用 fs_read_text_file
# 2. 生成参数：path=README.md
# 3. 包装器转换为MCP格式：
# {"action": "call_tool", "tool_name": "read_text_file", "arguments": {"path": "README.md"}}
# 4. 调用MCP服务器
# 5. 返回文件内容
系统会根据工具的参数定义自动转换类型：
# Agent调用计算器
agent.run("计算 25 乘以 16")
# Agent生成：a=25,b=16 (字符串)
# 系统自动转换为：{"a": 25.0, "b": 16.0} (数字)
# MCP服务器接收到正确的数字类型
（3）实战案例：智能文档助手
让我们构建一个完整的智能文档助手，这里我们用一个简单的多智能体编排进行演示：
"""
多Agent协作的智能文档助手
使用两个SimpleAgent分工协作：
- Agent1：GitHub搜索专家
- Agent2：文档生成专家
"""
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import MCPTool
from dotenv import load_dotenv
# 加载.env文件中的环境变量
load_dotenv(dotenv_path="../HelloAgents/.env")
print("="*70)
print("多Agent协作的智能文档助手")
print("="*70)
# ============================================================
# Agent 1: GitHub搜索专家
# ============================================================
print("\n【步骤1】创建GitHub搜索专家...")
github_searcher = SimpleAgent(
name="GitHub搜索专家",
llm=HelloAgentsLLM(),
system_prompt="""你是一个GitHub搜索专家。
你的任务是搜索GitHub仓库并返回结果。
请返回清晰、结构化的搜索结果，包括：
- 仓库名称
- 简短描述
保持简洁，不要添加额外的解释。"""
)
# 添加GitHub工具
github_tool = MCPTool(
name="gh",
server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
)
github_searcher.add_tool(github_tool)
# ============================================================
# Agent 2: 文档生成专家
# ============================================================
print("\n【步骤2】创建文档生成专家...")
document_writer = SimpleAgent(
name="文档生成专家",
llm=HelloAgentsLLM(),
system_prompt="""你是一个文档生成专家。
你的任务是根据提供的信息生成结构化的Markdown报告。
报告应该包括：
- 标题
- 简介
- 主要内容（分点列出，包括项目名称、描述等）
- 总结
请直接输出完整的Markdown格式报告内容，不要使用工具保存。"""
)
# 添加文件系统工具
fs_tool = MCPTool(
name="fs",
server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
)
document_writer.add_tool(fs_tool)
# ============================================================
# 执行任务
# ============================================================
print("\n" + "="*70)
print("开始执行任务...")
print("="*70)
try:
# 步骤1：GitHub搜索
print("\n【步骤3】Agent1 搜索GitHub...")
search_task = "搜索关于'AI agent'的GitHub仓库，返回前5个最相关的结果"
search_results = github_searcher.run(search_task)
print("\n搜索结果:")
print("-" * 70)
print(search_results)
print("-" * 70)
# 步骤2：生成报告
print("\n【步骤4】Agent2 生成报告...")
report_task = f"""
根据以下GitHub搜索结果，生成一份Markdown格式的研究报告：
{search_results}
报告要求：
1. 标题：# AI Agent框架研究报告
2. 简介：说明这是关于AI Agent的GitHub项目调研
3. 主要发现：列出找到的项目及其特点（包括名称、描述等）
4. 总结：总结这些项目的共同特点
请直接输出完整的Markdown格式报告。
"""
report_content = document_writer.run(report_task)
print("\n报告内容:")
print("=" * 70)
print(report_content)
print("=" * 70)
# 步骤3：保存报告
print("\n【步骤5】保存报告到文件...")
import os
try:
with open("report.md", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(report_content)
print("✅ 报告已保存到 report.md")
# 验证文件
file_size = os.path.getsize("report.md")
print(f"✅ 文件大小: {file_size} 字节")
except Exception as e:
print(f"❌ 保存失败: {e}")
print("\n" + "="*70)
print("任务完成！")
print("="*70)
except Exception as e:
print(f"\n❌ 错误: {e}")
import traceback
traceback.print_exc(
github_searcher会在这个过程中调用gh_search_repositories搜索GitHub项目。得到的结果会返回给document_writer当做输入，进一步指导报告的生成，最后保存报告到report.md。
10.2.5 MCP社区生态
MCP协议的一个巨大优势是丰富的社区生态。Anthropic和社区开发者已经创建了大量现成的MCP服务器，涵盖文件系统、数据库、API服务等各种场景。这意味着你不需要从零开始编写工具适配器，可以直接使用这些经过验证的服务器。
这里给出MCP社区的三个资源库：
-
Awesome MCP Servers (https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)
- 社区维护的MCP服务器精选列表
- 包含各种第三方服务器
- 按功能分类，易于查找
-
MCP Servers Website (https://mcpservers.org/)
- 官方MCP服务器目录网站
- 提供搜索和筛选功能
- 包含使用说明和示例
-
Official MCP Servers (https://github.com/modelcontextprotocol/servers)
- Anthropic官方维护的服务器
- 质量最高、文档最完善
- 包含常用服务的实现
表10.5和10.6给出常用的官方MCP服务器和社区热门MCP服务器：
表 10.5 常用官方MCP服务器
表 10.6 社区热门MCP服务器
以下是一些特别有趣的案例TODO可供参考：
-
自动化网页测试（Playwright）
# Agent可以自动： # - 打开浏览器访问网站 # - 填写表单并提交 # - 截图验证结果 # - 生成测试报告 playwright_tool = MCPTool( name="playwright", server_command=["npx", "-y", "@playwright/mcp"] ) -
智能笔记助手（Obsidian + Perplexity）
# Agent可以： # - 搜索最新技术资讯（Perplexity） # - 整理成结构化笔记 # - 保存到Obsidian知识库 # - 自动建立笔记间的链接 -
项目管理自动化（Jira + GitHub）
# Agent可以： # - 从GitHub Issue创建Jira任务 # - 同步代码提交到Jira # - 自动更新Sprint进度 # - 生成项目报告 -
内容创作工作流（YouTube + Notion + Spotify）
# Agent可以： # - 获取YouTube视频字幕 # - 生成内容摘要 # - 保存到Notion数据库 # - 播放背景音乐（Spotify）
通过这一节内容的讲解，希望你能探索更多MCP的实现案例，也欢迎投稿至Helloagents！接下来，让我们学习 A2A 协议。
10.3 A2A协议实战
A2A（Agent-to-Agent）是一种支持智能体之间直接通信与协作的协议。
10.3.1 协议设计动机
MCP协议解决了智能体与工具的交互，而A2A协议则解决智能体之间的协作问题。在一个需要多智能体（如研究员、撰写员、编辑）协作的任务中，它们需要通信、委托任务、协商能力和同步状态。
传统的中央协调器（星型拓扑）方案存在三个主要问题：
- 单点故障：协调器失效导致系统整体瘫痪。
- 性能瓶颈：所有通信都经过中心节点，限制了并发。
- 扩展困难：增加或修改智能体需要改动中心逻辑。
A2A协议采用点对点（P2P）架构（网状拓拓），允许智能体直接通信，从根本上解决了上述问题。它的核心是任务（Task）和工件（Artifact）这两个抽象概念，这是它与MCP最大的区别，如表10.7所示。
表 10.7 A2A核心概念
为实现对协作过程的管理，A2A为任务定义了标准化的生命周期，包括创建、协商、代理、执行中、完成、失败等状态，可见图10.7。
图 10.7 A2A任务周期
该机制使智能体可以进行任务协商、进度跟踪和异常处理。
A2A 请求生命周期是一个序列，详细说明了请求遵循的四个主要步骤：代理发现、身份验证、发送消息 API 和发送消息流 API。下图10.8借鉴了官网的流程图，用来展示了操作流程，说明了客户端、A2A 服务器和身份验证服务器之间的交互。
图 10.8 A2A请求生命周期
10.3.2 使用A2A协议实战
A2A现有实现大部分为Sample Code，并且即使有Python的实现也较为繁琐，因此这里我们只采用模拟协议思想的方式，通过A2A-SDK来继承部分功能实现。
（2）创建简单的 A2A 智能体
让我们创建一个A2A的智能体，同样是计算器案例作为演示：
from hello_agents.protocols.a2a.implementation import A2AServer, A2A_AVAILABLE
def create_calculator_agent():
"""创建一个计算器智能体"""
if not A2A_AVAILABLE:
print("❌ A2A SDK 未安装，请运行: pip install a2a-sdk")
return None
print("🧮 创建计算器智能体")
# 创建 A2A 服务器
calculator = A2AServer(
name="calculator-agent",
description="专业的数学计算智能体",
version="1.0.0",
capabilities={
"math": ["addition", "subtraction", "multiplication", "division"],
"advanced": ["power", "sqrt", "factorial"]
}
)
# 添加基础计算技能
@calculator.skill("add")
def add_numbers(query: str) -> str:
"""加法计算"""
try:
# 简单解析 "计算 5 + 3" 格式
parts = query.replace("计算", "").replace("加", "+").replace("加上", "+")
if "+" in parts:
numbers = [float(x.strip()) for x in parts.split("+")]
result = sum(numbers)
return f"计算结果: {' + '.join(map(str, numbers))} = {result}"
else:
return "请使用格式: 计算 5 + 3"
except Exception as e:
return f"计算错误: {e}"
@calculator.skill("multiply")
def multiply_numbers(query: str) -> str:
"""乘法计算"""
try:
parts = query.replace("计算", "").replace("乘以", "*").replace("×", "*")
if "*" in parts:
numbers = [float(x.strip()) for x in parts.split("*")]
result = 1
for num in numbers:
result *= num
return f"计算结果: {' × '.join(map(str, numbers))} = {result}"
else:
return "请使用格式: 计算 5 * 3"
except Exception as e:
return f"计算错误: {e}"
@calculator.skill("info")
def get_info(query: str) -> str:
"""获取智能体信息"""
return f"我是 {calculator.name}，可以进行基础数学计算。支持的技能: {list(calculator.skills.keys())}"
print(f"✅ 计算器智能体创建成功，支持技能: {list(calculator.skills.keys())}")
return calculator
# 创建智能体
calc_agent = create_calculator_agent()
if calc_agent:
# 测试技能
print("\n🧪 测试智能体技能:")
test_queries = [
"获取信息",
"计算 10 + 5",
"计算 6 * 7"
]
for query in test_queries:
if "信息" in query:
result = calc_agent.skills["info"](query)
elif "+" in query:
result = calc_agent.skills["add"](query)
elif "*" in query or "×" in query:
result = calc_agent.skills["multiply"](query)
else:
result = "未知查询类型"
print(f" 📝 查询: {query}")
print(f" 🤖 回复: {result}")
print()
（2）自定义 A2A 智能体
你也可以创建自己的 A2A 智能体，这里只是进行简单演示：
from hello_agents.protocols.a2a.implementation import A2AServer, A2A_AVAILABLE
def create_custom_agent():
"""创建自定义智能体"""
if not A2A_AVAILABLE:
print("请先安装 A2A SDK: pip install a2a-sdk")
return None
# 创建智能体
agent = A2AServer(
name="my-custom-agent",
description="我的自定义智能体",
capabilities={"custom": ["skill1", "skill2"]}
)
# 添加技能
@agent.skill("greet")
def greet_user(name: str) -> str:
"""问候用户"""
return f"你好，{name}！我是自定义智能体。"
@agent.skill("calculate")
def simple_calculate(expression: str) -> str:
"""简单计算"""
try:
# 安全的计算（仅支持基本运算）
allowed_chars = set('0123456789+-*/(). ')
if all(c in allowed_chars for c in expression):
result = eval(expression)
return f"计算结果: {expression} = {result}"
else:
return "错误: 只支持基本数学运算"
except Exception as e:
return f"计算错误: {e}"
return agent
# 创建并测试自定义智能体
custom_agent = create_custom_agent()
if custom_agent:
# 测试技能
print("测试问候技能:")
result1 = custom_agent.skills["greet"]("张三")
print(result1)
print("\n测试计算技能:")
result2 = custom_agent.skills["calculate"]("10 + 5 * 2")
print(result2)
10.3.3 使用 HelloAgents A2A 工具
HelloAgents 提供了统一的 A2A 工具接口。
（1）创建A2A Agent服务端
首先，让我们创建一个Agent服务端：
from hello_agents.protocols import A2AServer
import threading
# 创建研究员Agent服务
researcher = A2AServer(
name="researcher",
description="负责搜索和分析资料的Agent",
version="1.0.0"
)
# 定义技能
@researcher.skill("research")
def handle_research(text: str) -> str:
"""处理研究请求"""
import re
match = re.search(r'research\s+(.+)', text, re.IGNORECASE)
topic = match.group(1).strip() if match else text
# 实际的研究逻辑（这里简化）
result = {
"topic": topic,
"findings": f"关于{topic}的研究结果...",
"sources": ["来源1", "来源2", "来源3"]
}
return str(result)
# 在后台启动服务
def start_server():
researcher.run(host="localhost", port=5000)
if __name__ == "__main__":
server_thread = threading.Thread(target=start_server, daemon=True)
server_thread.start()
print("✅ 研究员Agent服务已启动在 http://localhost:5000")
# 保持程序运行
try:
while True:
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("\n服务已停止")
（2）创建A2A Agent客户端
现在，让我们创建一个客户端来与服务端通信：
from hello_agents.protocols import A2AClient
# 创建客户端连接到研究员Agent
client = A2AClient("http://localhost:5000")
# 发送研究请求
response = client.execute_skill("research", "research AI在医疗领域的应用")
print(f"收到响应：{response.get('result')}")
# 输出：
# 收到响应：{'topic': 'AI在医疗领域的应用', 'findings': '关于AI在医疗领域的应用的研究结果...', 'sources': ['来源1', '来源2', '来源3']}
（3）创建Agent网络
对于多个Agent的协作，我们可以让多个Agent相互连接：
from hello_agents.protocols import A2AServer, A2AClient
import threading
import time
# 1. 创建多个Agent服务
researcher = A2AServer(
name="researcher",
description="研究员"
)
@researcher.skill("research")
def do_research(text: str) -> str:
import re
match = re.search(r'research\s+(.+)', text, re.IGNORECASE)
topic = match.group(1).strip() if match else text
return str({"topic": topic, "findings": f"{topic}的研究结果"})
writer = A2AServer(
name="writer",
description="撰写员"
)
@writer.skill("write")
def write_article(text: str) -> str:
import re
match = re.search(r'write\s+(.+)', text, re.IGNORECASE)
content = match.group(1).strip() if match else text
# 尝试解析研究数据
try:
data = eval(content)
topic = data.get("topic", "未知主题")
findings = data.get("findings", "无研究结果")
except:
topic = "未知主题"
findings = content
return f"# {topic}\n\n基于研究：{findings}\n\n文章内容..."
editor = A2AServer(
name="editor",
description="编辑"
)
@editor.skill("edit")
def edit_article(text: str) -> str:
import re
match = re.search(r'edit\s+(.+)', text, re.IGNORECASE)
article = match.group(1).strip() if match else text
result = {
"article": article + "\n\n[已编辑优化]",
"feedback": "文章质量良好",
"approved": True
}
return str(result)
# 2. 启动所有服务
threading.Thread(target=lambda: researcher.run(port=5000), daemon=True).start()
threading.Thread(target=lambda: writer.run(port=5001), daemon=True).start()
threading.Thread(target=lambda: editor.run(port=5002), daemon=True).start()
time.sleep(2) # 等待服务启动
# 3. 创建客户端连接到各个Agent
researcher_client = A2AClient("http://localhost:5000")
writer_client = A2AClient("http://localhost:5001")
editor_client = A2AClient("http://localhost:5002")
# 4. 协作流程
def create_content(topic):
# 步骤1：研究
research = researcher_client.execute_skill("research", f"research {topic}")
research_data = research.get('result', '')
# 步骤2：撰写
article = writer_client.execute_skill("write", f"write {research_data}")
article_content = article.get('result', '')
# 步骤3：编辑
final = editor_client.execute_skill("edit", f"edit {article_content}")
return final.get('result', '')
# 使用
result = create_content("AI在医疗领域的应用")
print(f"\n最终结果：\n{result}")
10.3.4 在智能体中使用A2A工具
现在让我们看看如何将A2A集成到HelloAgents的智能体中。
（1）使用A2ATool包装器
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import A2ATool
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = HelloAgentsLLM()
# 假设已经有一个研究员Agent服务运行在 http://localhost:5000
# 创建协调者Agent
coordinator = SimpleAgent(name="协调者", llm=llm)
# 添加A2A工具，连接到研究员Agent
researcher_tool = A2ATool(
name="researcher",
description="研究员Agent，可以搜索和分析资料",
agent_url="http://localhost:5000"
)
coordinator.add_tool(researcher_tool)
# 协调者可以调用研究员Agent
response = coordinator.run("请让研究员帮我研究AI在教育领域的应用")
print(response)
（2）实战案例：智能客服系统
让我们构建一个完整的智能客服系统，包含三个Agent：
- 接待员：分析客户问题类型
- 技术专家：回答技术问题
- 销售顾问：回答销售问题
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import A2ATool
from hello_agents.protocols import A2AServer
import threading
import time
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = HelloAgentsLLM()
# 1. 创建技术专家Agent服务
tech_expert = A2AServer(
name="tech_expert",
description="技术专家，回答技术问题"
)
@tech_expert.skill("answer")
def answer_tech_question(text: str) -> str:
import re
match = re.search(r'answer\s+(.+)', text, re.IGNORECASE)
question = match.group(1).strip() if match else text
# 实际应用中，这里会调用LLM或知识库
return f"技术回答：关于'{question}'，我建议您查看我们的技术文档..."
# 2. 创建销售顾问Agent服务
sales_advisor = A2AServer(
name="sales_advisor",
description="销售顾问，回答销售问题"
)
@sales_advisor.skill("answer")
def answer_sales_question(text: str) -> str:
import re
match = re.search(r'answer\s+(.+)', text, re.IGNORECASE)
question = match.group(1).strip() if match else text
return f"销售回答：关于'{question}'，我们有特别优惠..."
# 3. 启动服务
threading.Thread(target=lambda: tech_expert.run(port=6000), daemon=True).start()
threading.Thread(target=lambda: sales_advisor.run(port=6001), daemon=True).start()
time.sleep(2)
# 4. 创建接待员Agent（使用HelloAgents的SimpleAgent）
receptionist = SimpleAgent(
name="接待员",
llm=llm,
system_prompt="""你是客服接待员，负责：
1. 分析客户问题类型（技术问题 or 销售问题）
2. 将问题转发给相应的专家
3. 整理专家的回答并返回给客户
请保持礼貌和专业。"""
)
# 添加技术专家工具
tech_tool = A2ATool(
agent_url="http://localhost:6000",
name="tech_expert",
description="技术专家，回答技术相关问题"
)
receptionist.add_tool(tech_tool)
# 添加销售顾问工具
sales_tool = A2ATool(
agent_url="http://localhost:6001",
name="sales_advisor",
description="销售顾问，回答价格、购买相关问题"
)
receptionist.add_tool(sales_tool)
# 5. 处理客户咨询
def handle_customer_query(query):
print(f"\n客户咨询：{query}")
print("=" * 50)
response = receptionist.run(query)
print(f"\n客服回复：{response}")
print("=" * 50)
# 测试不同类型的问题
if __name__ == "__main__":
handle_customer_query("你们的API如何调用？")
handle_customer_query("企业版的价格是多少？")
handle_customer_query("如何集成到我的Python项目中？")
（3）高级用法：Agent间协商
A2A协议还支持Agent间的协商机制：
from hello_agents.protocols import A2AServer, A2AClient
import threading
import time
# 创建两个需要协商的Agent
agent1 = A2AServer(
name="agent1",
description="Agent 1"
)
@agent1.skill("propose")
def handle_proposal(text: str) -> str:
"""处理协商提案"""
import re
# 解析提案
match = re.search(r'propose\s+(.+)', text, re.IGNORECASE)
proposal_str = match.group(1).strip() if match else text
try:
proposal = eval(proposal_str)
task = proposal.get("task")
deadline = proposal.get("deadline")
# 评估提案
if deadline >= 7: # 至少需要7天
result = {"accepted": True, "message": "接受提案"}
else:
result = {
"accepted": False,
"message": "时间太紧",
"counter_proposal": {"deadline": 7}
}
return str(result)
except:
return str({"accepted": False, "message": "无效的提案格式"})
agent2 = A2AServer(
name="agent2",
description="Agent 2"
)
@agent2.skill("negotiate")
def negotiate_task(text: str) -> str:
"""发起协商"""
import re
# 解析任务和截止日期
match = re.search(r'negotiate\s+task:(.+?)\s+deadline:(\d+)', text, re.IGNORECASE)
if match:
task = match.group(1).strip()
deadline = int(match.group(2))
# 向agent1发送提案
proposal = {"task": task, "deadline": deadline}
return str({"status": "negotiating", "proposal": proposal})
else:
return str({"status": "error", "message": "无效的协商请求"})
# 启动服务
threading.Thread(target=lambda: agent1.run(port=7000), daemon=True).start()
threading.Thread(target=lambda: agent2.run(port=7001), daemon=True).start()
10.4 ANP协议实战
在MCP协议解决了工具调用、A2A协议解决点对点智能体协作之后，ANP协议则专注于解决大规模、开放网络环境下的智能体管理问题。
在10.2和10.3节中，我们学习了MCP（工具访问）和A2A（智能体协作）。现在，让我们学习ANP（Agent Network Protocol）协议，它专注于构建大规模、开放的智能体网络。
10.4.1 协议目标
当一个网络中存在大量功能各异的智能体（例如，自然语言处理、图像识别、数据分析等）时，系统会面临一系列挑战：
- 服务发现：当新任务到达时，如何快速找到能够处理该任务的智能体？
- 智能路由：如果多个智能体都能处理同一任务，如何选择最合适的一个（如根据负载、成本等）并向其分派任务？
- 动态扩展：如何让新加入网络的智能体被其他成员发现和调用？
ANP的设计目标就是提供一套标准化的机制，来解决上述的服务发现、路由选择和网络扩展性问题。
为实现其设计目标，ANP定义了以下几个核心概念，如表10.8所示：
表 10.8 ANP核心概念
我们同样借用官方的入门指南来介绍ANP的架构设计，如图10.9所示
图 10.9 ANP整体流程
在这个流程图里，主要包括以下几个步骤：
1. 服务的发现与匹配：首先，智能体A通过一个公开的发现服务，基于语义或功能描述进行查询，以定位到符合其任务需求的智能体B。该发现服务通过预先爬取各智能体对外暴露的标准端点（.well-known/agent-descriptions）来建立索引，从而实现服务需求方与提供方的动态匹配。
2. 基于DID的身份验证：在交互开始时，智能体A使用其私钥对包含自身DID的请求进行签名。智能体B收到后，通过解析该DID获取对应的公钥，并以此验证签名的真实性与请求的完整性，从而建立起双方的可信通信。
3. 标准化的服务执行：身份验证通过后，智能体B响应请求，双方依据预定义的标准接口和数据格式进行数据交换或服务调用（如预订、查询等）。标准化的交互流程是实现跨平台、跨系统互操作性的基础。
总而言之，该机制的核心是利用DID构建了一个去中心化的信任根基，并借助标准化的描述协议实现了服务的动态发现。这套方法使得智能体能够在无需中央协调的前提下，安全、高效地在互联网上形成协作网络。
10.4.2 使用ANP服务发现
（1）创建服务发现中心
from hello_agents.protocols import ANPDiscovery, register_service
# 创建服务发现中心
discovery = ANPDiscovery()
# 注册Agent服务
register_service(
discovery=discovery,
service_id="nlp_agent_1",
service_name="NLP处理专家A",
service_type="nlp",
capabilities=["text_analysis", "sentiment_analysis", "ner"],
endpoint="http://localhost:8001",
metadata={"load": 0.3, "price": 0.01, "version": "1.0.0"}
)
register_service(
discovery=discovery,
service_id="nlp_agent_2",
service_name="NLP处理专家B",
service_type="nlp",
capabilities=["text_analysis", "translation"],
endpoint="http://localhost:8002",
metadata={"load": 0.7, "price": 0.02, "version": "1.1.0"}
)
print("✅ 服务注册完成")
（2）发现服务
from hello_agents.protocols import discover_service
# 按类型查找
nlp_services = discover_service(discovery, service_type="nlp")
print(f"找到 {len(nlp_services)} 个NLP服务")
# 选择负载最低的服务
best_service = min(nlp_services, key=lambda s: s.metadata.get("load", 1.0))
print(f"最佳服务：{best_service.service_name} (负载: {best_service.metadata['load']})")
（3）构建Agent网络
from hello_agents.protocols import ANPNetwork
# 创建网络
network = ANPNetwork(network_id="ai_cluster")
# 添加节点
for service in discovery.list_all_services():
network.add_node(service.service_id, service.endpoint)
# 建立连接（根据能力匹配）
network.connect_nodes("nlp_agent_1", "nlp_agent_2")
stats = network.get_network_stats()
print(f"✅ 网络构建完成，共 {stats['total_nodes']} 个节点")
10.4.3 实战案例
让我们构建一个完整的分布式任务调度系统：
from hello_agents.protocols import ANPDiscovery, register_service
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools.builtin import ANPTool
import random
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = HelloAgentsLLM()
# 1. 创建服务发现中心
discovery = ANPDiscovery()
# 2. 注册多个计算节点
for i in range(10):
register_service(
discovery=discovery,
service_id=f"compute_node_{i}",
service_name=f"计算节点{i}",
service_type="compute",
capabilities=["data_processing", "ml_training"],
endpoint=f"http://node{i}:8000",
metadata={
"load": random.uniform(0.1, 0.9),
"cpu_cores": random.choice([4, 8, 16]),
"memory_gb": random.choice([16, 32, 64]),
"gpu": random.choice([True, False])
}
)
print(f"✅ 注册了 {len(discovery.list_services())} 个计算节点")
# 3. 创建任务调度Agent
scheduler = SimpleAgent(
name="任务调度器",
llm=llm,
system_prompt="""你是一个智能任务调度器，负责：
1. 分析任务需求
2. 选择最合适的计算节点
3. 分配任务
选择节点时考虑：负载、CPU核心数、内存、GPU等因素。"""
)
# 添加ANP工具
anp_tool = ANPTool(
name="service_discovery",
description="服务发现工具，可以查找和选择计算节点",
discovery=discovery
)
scheduler.add_tool(anp_tool)
# 4. 智能任务分配
def assign_task(task_description):
print(f"\n任务：{task_description}")
print("=" * 50)
# 让Agent智能选择节点
response = scheduler.run(f"""
请为以下任务选择最合适的计算节点：
{task_description}
要求：
1. 列出所有可用节点
2. 分析每个节点的特点
3. 选择最合适的节点
4. 说明选择理由
""")
print(response)
print("=" * 50)
# 测试不同类型的任务
assign_task("训练一个大型深度学习模型，需要GPU支持")
assign_task("处理大量文本数据，需要高内存")
assign_task("运行轻量级数据分析任务")
这是一个负载均衡示例
from hello_agents.protocols import ANPDiscovery, register_service
import random
# 创建服务发现中心
discovery = ANPDiscovery()
# 注册多个相同类型的服务
for i in range(5):
register_service(
discovery=discovery,
service_id=f"api_server_{i}",
service_name=f"API服务器{i}",
service_type="api",
capabilities=["rest_api"],
endpoint=f"http://api{i}:8000",
metadata={"load": random.uniform(0.1, 0.9)}
)
# 负载均衡函数
def get_best_server():
"""选择负载最低的服务器"""
servers = discovery.discover_services(service_type="api")
if not servers:
return None
best = min(servers, key=lambda s: s.metadata.get("load", 1.0))
return best
# 模拟请求分配
for i in range(10):
server = get_best_server()
print(f"请求 {i+1} -> {server.service_name} (负载: {server.metadata['load']:.2f})")
# 更新负载（模拟）
server.metadata["load"] += 0.1
10.5 构建自定义MCP服务器
在前面的章节中，我们学习了如何使用现有的MCP服务。并且也了解到了不同协议的特点。现在，让我们学习如何构建自己的MCP服务器。
10.5.1 创建你的第一个 MCP 服务器
（1）为什么要构建自定义 MCP 服务器？
虽然可以直接使用公开的MCP服务，但在许多实际应用场景中，需要构建自定义的MCP服务器以满足特定需求。
主要动机包括以下几点：
- 封装业务逻辑：将企业内部特有的业务流程或复杂操作封装为标准化的MCP工具，供智能体统一调用。
- 访问私有数据：创建一个安全可控的接口或代理，用于访问内部数据库、API或其他无法对公网暴露的私有数据源。
- 性能专项优化：针对高频调用或对响应延迟有严苛要求的应用场景，进行深度优化。
- 功能定制扩展：实现标准MCP服务未提供的特定功能，例如集成专有算法模型或连接特定的硬件设备。
（2）教学案例：天气查询 MCP 服务器
让我们从一个简单的天气查询服务器开始，逐步学习 MCP 服务器开发：
#!/usr/bin/env python3
"""天气查询 MCP 服务器"""
import json
import requests
import os
from datetime import datetime
from typing import Dict, Any
from hello_agents.protocols import MCPServer
# 创建 MCP 服务器
weather_server = MCPServer(name="weather-server", description="真实天气查询服务")
CITY_MAP = {
"北京": "Beijing", "上海": "Shanghai", "广州": "Guangzhou",
"深圳": "Shenzhen", "杭州": "Hangzhou", "成都": "Chengdu",
"重庆": "Chongqing", "武汉": "Wuhan", "西安": "Xi'an",
"南京": "Nanjing", "天津": "Tianjin", "苏州": "Suzhou"
}
def get_weather_data(city: str) -> Dict[str, Any]:
"""从 wttr.in 获取天气数据"""
city_en = CITY_MAP.get(city, city)
url = f"https://wttr.in/{city_en}?format=j1"
response = requests.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
current = data["current_condition"][0]
return {
"city": city,
"temperature": float(current["temp_C"]),
"feels_like": float(current["FeelsLikeC"]),
"humidity": int(current["humidity"]),
"condition": current["weatherDesc"][0]["value"],
"wind_speed": round(float(current["windspeedKmph"]) / 3.6, 1),
"visibility": float(current["visibility"]),
"timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
# 定义工具函数
def get_weather(city: str) -> str:
"""获取指定城市的当前天气"""
try:
weather_data = get_weather_data(city)
return json.dumps(weather_data, ensure_ascii=False, indent=2)
except Exception as e:
return json.dumps({"error": str(e), "city": city}, ensure_ascii=False)
def list_supported_cities() -> str:
"""列出所有支持的中文城市"""
result = {"cities": list(CITY_MAP.keys()), "count": len(CITY_MAP)}
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
def get_server_info() -> str:
"""获取服务器信息"""
info = {
"name": "Weather MCP Server",
"version": "1.0.0",
"tools": ["get_weather", "list_supported_cities", "get_server_info"]
}
return json.dumps(info, ensure_ascii=False, indent=2)
# 注册工具到服务器
weather_server.add_tool(get_weather)
weather_server.add_tool(list_supported_cities)
weather_server.add_tool(get_server_info)
if __name__ == "__main__":
weather_server.run()
（3）测试自定义 MCP 服务器
然后创建测试脚本：
#!/usr/bin/env python3
"""测试天气查询 MCP 服务器"""
import asyncio
import json
import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'HelloAgents'))
from hello_agents.protocols.mcp.client import MCPClient
async def test_weather_server():
server_script = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "14_weather_mcp_server.py")
client = MCPClient(["python", server_script])
try:
async with client:
# 测试1: 获取服务器信息
info = json.loads(await client.call_tool("get_server_info", {}))
print(f"服务器: {info['name']} v{info['version']}")
# 测试2: 列出支持的城市
cities = json.loads(await client.call_tool("list_supported_cities", {}))
print(f"支持城市: {cities['count']} 个")
# 测试3: 查询北京天气
weather = json.loads(await client.call_tool("get_weather", {"city": "北京"}))
if "error" not in weather:
print(f"\n北京天气: {weather['temperature']}°C, {weather['condition']}")
# 测试4: 查询深圳天气
weather = json.loads(await client.call_tool("get_weather", {"city": "深圳"}))
if "error" not in weather:
print(f"深圳天气: {weather['temperature']}°C, {weather['condition']}")
print("\n✅ 所有测试完成！")
except Exception as e:
print(f"❌ 测试失败: {e}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(test_weather_server())
（4）在 Agent 中使用自定义 MCP 服务器
"""在 Agent 中使用天气 MCP 服务器"""
import os
from dotenv import load_dotenv
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import MCPTool
load_dotenv()
def create_weather_assistant():
"""创建天气助手"""
llm = HelloAgentsLLM()
assistant = SimpleAgent(
name="天气助手",
llm=llm,
system_prompt="""你是天气助手，可以查询城市天气。
使用 get_weather 工具查询天气，支持中文城市名。
"""
)
# 添加天气 MCP 工具
server_script = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "14_weather_mcp_server.py")
weather_tool = MCPTool(server_command=["python", server_script])
assistant.add_tool(weather_tool)
return assistant
def demo():
"""演示"""
assistant = create_weather_assistant()
print("\n查询北京天气：")
response = assistant.run("北京今天天气怎么样？")
print(f"回答: {response}\n")
def interactive():
"""交互模式"""
assistant = create_weather_assistant()
while True:
user_input = input("\n你: ").strip()
if user_input.lower() in ['quit', 'exit']:
break
response = assistant.run(user_input)
print(f"助手: {response}")
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "demo":
demo()
else:
interactive()
🔗 连接到 MCP 服务器...
✅ 连接成功！
🔌 连接已断开
✅ 工具 'mcp_get_weather' 已注册。
✅ 工具 'mcp_list_supported_cities' 已注册。
✅ 工具 'mcp_get_server_info' 已注册。
✅ MCP工具 'mcp' 已展开为 3 个独立工具
你: 我想查询北京的天气
🔗 连接到 MCP 服务器...
✅ 连接成功！
🔌 连接已断开
助手: 当前北京的天气情况如下：
- 温度：10.0°C
- 体感温度：9.0°C
- 湿度：94%
- 天气状况：小雨
- 风速：1.7米/秒
- 能见度：10.0公里
- 时间戳：2025年10月9日 13:46:40
请注意携带雨具，并根据天气变化适当调整着装。
10.5.2 上传MCP服务器
我们创建了一个真实的天气查询 MCP 服务器。现在，让我们将它发布到 Smithery 平台，让全世界的开发者都能使用我们的服务。
（1）什么是 Smithery？
Smithery 是 MCP 服务器的官方发布平台，类似于 Python 的 PyPI 或 Node.js 的 npm。通过 Smithery，用户可以：
- 🔍 发现和搜索 MCP 服务器
- 📦 一键安装 MCP 服务器
- 📊 查看服务器的使用统计和评价
- 🔄 自动获取服务器更新
（2）准备发布
首先，我们需要将项目整理成标准的发布格式，这个文件夹已经在code目录下整理好，可供大家参考：
weather-mcp-server/
├── README.md # 项目说明文档
├── LICENSE # 开源许可证
├── Dockerfile # Docker 构建配置（推荐）
├── pyproject.toml # Python 项目配置（必需）
├── requirements.txt # Python 依赖
├── smithery.yaml # Smithery 配置文件（必需）
└── server.py # MCP 服务器主文件
需要注意的是，smithery.yaml是 Smithery 平台的配置文件：
name: weather-mcp-server
displayName: Weather MCP Server
description: Real-time weather query MCP server based on HelloAgents framework
version: 1.0.0
author: HelloAgents Team
homepage: https://github.com/yourusername/weather-mcp-server
license: MIT
categories:
- weather
- data
tags:
- weather
- real-time
- helloagents
- wttr
runtime: container
build:
dockerfile: Dockerfile
dockerBuildPath: .
startCommand:
type: http
tools:
- name: get_weather
description: Get current weather for a city
- name: list_supported_cities
description: List all supported cities
- name: get_server_info
description: Get server information
配置说明：
name: 服务器的唯一标识符（小写，用连字符分隔）displayName: 显示名称description: 简短描述version: 版本号（遵循语义化版本）runtime: 运行时环境（python/node）entrypoint: 入口文件tools: 工具列表
pyproject.toml是 Python 项目的标准配置文件，Smithery要求必须包含此文件，因为后续会打包成一个server：
[build-system]
requires = ["setuptools>=61.0", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"
[project]
name = "weather-mcp-server"
version = "1.0.0"
description = "Real-time weather query MCP server based on HelloAgents framework"
readme = "README.md"
license = {text = "MIT"}
authors = [
{name = "HelloAgents Team", email = "xxx"}
]
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
"hello-agents>=0.2.1",
"requests>=2.31.0",
]
[project.urls]
Homepage = "https://github.com/yourusername/weather-mcp-server"
Repository = "https://github.com/yourusername/weather-mcp-server"
"Bug Tracker" = "https://github.com/yourusername/weather-mcp-server/issues"
[tool.setuptools]
py-modules = ["server"]
配置说明：
[build-system]: 指定构建工具（setuptools）[project]: 项目元数据name: 项目名称version: 版本号（遵循语义化版本）dependencies: 项目依赖列表requires-python: Python 版本要求
[project.urls]: 项目相关链接[tool.setuptools]: setuptools 配置
虽然 Smithery 会自动生成 Dockerfile，但提供自定义 Dockerfile 可以确保部署成功：
# Multi-stage build for weather-mcp-server
FROM python:3.12-slim-bookworm as base
# Set working directory
WORKDIR /app
# Install system dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \
--no-install-recommends \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Copy project files
COPY pyproject.toml requirements.txt ./
COPY server.py ./
# Install Python dependencies
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Set environment variables
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
ENV PORT=8081
# Expose port (Smithery uses 8081)
EXPOSE 8081
# Health check
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
CMD python -c "import sys; sys.exit(0)"
# Run the MCP server
CMD ["python", "server.py"]
Dockerfile 配置说明：
- 基础镜像:
python:3.12-slim-bookworm- 轻量级 Python 镜像 - 工作目录:
/app- 应用程序根目录 - 端口:
8081- Smithery 平台标准端口 - 启动命令:
python server.py- 运行 MCP 服务器
在这里，我们需要Forkhello-agents仓库，得到code中的源码，并使用自己的github创建一个名为weather-mcp-server的仓库，将yourusername改为自己github的Username。
（3）提交到 Smithery
打开浏览器，访问 https://smithery.ai/。使用 GitHub 账号登录 Smithery。点击页面上的 "Publish Server" 按钮，输入你的 GitHub 仓库 URL：https://github.com/yourusername/weather-mcp-server，即可等待发布。
一旦发布完成，可以看到类似这样的页面，如图10.10所示：
图 10.10 Smithery发布成功页面
一旦服务器发布成功，用户可以通过以下方式使用：
方式 1：通过 Smithery CLI
# 安装 Smithery CLI
npm install -g @smithery/cli
# 安装你的服务器
smithery install weather-mcp-server
方式 2：在 Claude Desktop 中配置
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "smithery",
"args": ["run", "weather-mcp-server"]
}
}
}
方式 3：在 HelloAgents 中使用
from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools.builtin.protocol_tools import MCPTool
agent = SimpleAgent(name="天气助手", llm=HelloAgentsLLM())
# 使用 Smithery 安装的服务器
weather_tool = MCPTool(
server_command=["smithery", "run", "weather-mcp-server"]
)
agent.add_tool(weather_tool)
response = agent.run("北京今天天气怎么样？")
当然，这里只是举例，还有更多的用法可以自行探索，下图10.11展示了当MCP工具发布成功会包含的信息，显示服务的名称“天气”，其唯一标识符 @jjyaoao/weather-mcp-server，以及状态信息。Tools区域就是我们刚刚实现的方法，Connect区则提供了连接和使用此服务所需的技术信息，包括服务的接入URL地址和多种语言/环境下的配置代码片段。如果想要更加深入了解可以点击这个链接。
图 10.11 Smithery发布成功的MCP工具
现在是时候去创造你的MCP服务器了！
10.6 本章总结
本章系统性地介绍了智能体通信的三种核心协议：MCP、A2A与ANP，并探讨了它们的设计理念、应用场景与实践方法。
协议定位：
- MCP (Model Context Protocol): 作为智能体与工具之间的桥梁，提供统一的工具访问接口，适用于增强单个智能体的能力。
- A2A (Agent-to-Agent Protocol): 作为智能体之间的对话系统，支持直接通信与任务协商，适用于小规模团队的紧密协作。
- ANP (Agent Network Protocol): 作为智能体的“互联网”，提供服务发现、路由与负载均衡机制，适用于构建大规模、开放的智能体网络。
HelloAgents的集成方案
在HelloAgents框架中，这三种协议被统一抽象为工具（Tool），实现了无缝集成，允许开发者灵活地为智能体添加不同层级的通信能力：
# 统一的Tool接口
from hello_agents.tools import MCPTool, A2ATool, ANPTool
# 所有协议都可以作为Tool添加到Agent
agent.add_tool(MCPTool(...))
agent.add_tool(A2ATool(...))
agent.add_tool(ANPTool(...))
实战经验总结
- 优先利用成熟的社区MCP服务，以减少不必要的重复开发。
- 根据系统规模选择合适的协议：小规模协作场景推荐使用A2A，大规模网络场景则应采用ANP。
完成本章后，建议你：
- 动手实践：
- 构建自己的MCP服务器
- 利用协议创建多Agent协作系统
- MCP、A2A与ANP的组合应用策略
- 深入学习：
- 阅读MCP官方文档：https://modelcontextprotocol.io
- 阅读A2A官方文档：https://a2a-protocol.org/latest/
- 阅读ANP官方文档：https://agent-network-protocol.com/guide/
- 参与社区：
- 向社区贡献新的MCP服务
- 分享个人开发的智能体实现案例
- 参与相关协议的技术标准讨论，也可以在Issue提问或是直接帮助Helloagents支持新的example案例
恭喜你完成第十章的学习！
你现在已经掌握了智能体通信协议的核心知识。继续加油！🚀
参考文献
[1] Anthropic. (2024). Model Context Protocol. Retrieved October 7, 2025, from https://modelcontextprotocol.io/
[2] The A2A Project. (2025). A2A Protocol: An open protocol for agent-to-agent communication. Retrieved October 7, 2025, from https://a2a-protocol.org/
[3] Chang, G., Lin, E., Yuan, C., Cai, R., Chen, B., Xie, X., & Zhang, Y. (2025). Agent Network Protocol technical white paper. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.00007