Agent to Agent · Protocol

A2A 智能体间协议

定义：智能体之间直接对话，不用人来传话。

Direct dispatch Traceable receipt Private deployment

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01 / 问题

任务卡在人手之间，智能体只能各自完成半段。

跨部门任务常见的样子，是人先拉群、再贴数据、然后等另一个部门回复。信息被反复转述，进度散落在聊天和表格里。

对于 200+ 门店、10 个部门的协同场景，真正拖慢任务的往往不是单点处理能力，而是智能体之间没有一条可以直接交接的链路。

示例任务 / 新门店首批物料到位

一个任务，被拆成几次人工转述

采购、仓储、门店运营各自有智能体，但中间仍需要人来同步上下文。

群里发起目标、数量、时间要求写在消息里。

等待回复

人工贴数据表格、截图、历史口径被搬到另一个窗口。

口径失真

再次确认执行结果回到人手里，再由人通知下一环。

状态断层

02 / 怎么做

让智能体互相派单，并把回执留在链路里。

采用 A2A 协议后，任务从“人传话”变成“智能体对智能体”的直接交接，每一步都有可追踪的状态。

STEP 01 / REQUEST

发出任务

业务智能体整理目标、约束、优先级和截止时间，形成可交付的任务请求。

STEP 02 / DISPATCH

直接派单

A2A 将任务送到目标智能体，上下文不经过人工复制，也不依赖群聊转述。

STEP 03 / RECEIPT

执行与回执

目标智能体返回结果、异常与所需审批，让任务结果具备明确责任归属。

STEP 04 / TRACE

状态追踪

在主链路中保留等待、执行、完成与阻塞状态，后续动作可以接续推进。

任务状态不只停在“收到”

TASK / A2A-042

From门店运营智能体

To采购协同智能体

派单、执行、回执和状态更新留在同一条任务轨迹中，人工只在需要判断或审批时介入。

协作链路会留下记录，不靠群里一句“收到”。

Astraea Plan · Traceable agent work

按场景启用

先选链路，再决定开放到哪一步。

当前不是把所有智能体全量互连，而是根据任务价值、数据边界和责任归属，逐条启用 A2A 链路。

Scenario 01

门店补货

门店运营智能体发现缺口，直接向采购协同智能体发起补货请求。

发起方: 门店运营智能体
协作方: 采购协同智能体
回执内容: 可供数量、预计到货时间、缺货原因
启用边界: 仅限已授权门店与品类，超阈值需人工审批

03 / 当前状态

能力已具备，按场景启用。

A2A 链路已具备派单、回执与状态追踪能力。具体启用哪条链路，由任务价值、数据边界和审批责任共同决定。

Deployment posture场景化启用

先验证单条链路，再扩大协作范围。 不以“全量上线”为目标。成熟一条，启用一条，并把权限与审计一并带上。

04 / 边界

开放，不等于全开。

跨组织调用需要身份与权限校验，不是所有任务都该开放。A2A 要解决协作效率，也要守住数据、动作和责任边界。

身份校验

先确认调用方是谁，代表哪个组织、哪个角色，再进入任务协作。

权限约束

明确能做什么、能访问哪些数据，以及哪些动作必须人工审批。

审计留痕

记录何时发起、谁批准、结果如何，让跨组织调用可回看、可追责。

从一个场景开始

把一个跨部门任务，交给智能体链路试一次。

我们会先看任务链路、数据边界与审批责任，再决定 A2A 是否适合这个场景。