Agent2Agent 持续对话方案

更新日期： 2026-03-03

问题定义

单次任务 vs 持续对话

单次任务（之前的方案）：

云端Agent: 请分析本地项目
    ↓
终端Agent: [执行分析] → 返回结果
    ↓
结束

持续对话（新需求）：

云端Agent: 请分析本地项目
    ↓
终端Agent: 我看到有3个模块，你想重点分析哪个？
    ↓
云端Agent: 重点分析core模块
    ↓
终端Agent: core模块使用了X架构，需要我详细说明吗？
    ↓
云端Agent: 是的，请详细说明
    ↓
终端Agent: [详细分析] → 返回结果
    ↓
结束（或继续）

核心挑战

上下文延续 - 如何维护多轮对话的上下文？
状态管理 - 对话进行到哪一步？谁在等待谁？
消息路由 - 如何确保消息发送到正确的Agent？
会话生命周期 - 何时开始？何时结束？
异步通信 - Agent可能不在线，如何处理？

方案对比

方案1：基于Trace的持续对话（推荐）

核心思想

利用现有的Trace机制作为对话容器

每个A2A对话创建一个共享的Trace
双方Agent都可以向这个Trace追加消息
通过WebSocket实时同步消息
利用现有的续跑机制（continue_from）

架构设计

云端Agent                共享Trace                终端Agent
    |                       |                         |
    | 创建对话              |                         |
    |--------------------->|                         |
    |                      |                         |
    | 发送消息1            |                         |
    |--------------------->|                         |
    |                      |----WebSocket推送------->|
    |                      |                         |
    |                      |<----追加消息2-----------|
    |<--WebSocket推送------|                         |
    |                      |                         |
    | 发送消息3            |                         |
    |--------------------->|                         |
    |                      |----WebSocket推送------->|
    |                      |                         |
    ...持续对话...

API设计

# 1. 创建对话会话
POST /api/a2a/sessions
{
    "participants": ["cloud-agent-123", "terminal-agent-456"],
    "initial_message": "请分析本地项目",
    "context": {...}
}

响应：
{
    "session_id": "sess-xxx",
    "trace_id": "trace-yyy",  # 底层使用Trace
    "ws_url": "wss://host/api/a2a/sessions/sess-xxx/stream"
}

# 2. 发送消息（追加到Trace）
POST /api/a2a/sessions/{session_id}/messages
{
    "from": "cloud-agent-123",
    "content": "重点分析core模块",
    "wait_for_response": true  # 是否等待对方回复
}

响应：
{
    "message_id": "msg-xxx",
    "status": "sent"
}

# 3. WebSocket监听（实时接收消息）
WS /api/a2a/sessions/{session_id}/stream
{
    "type": "message",
    "from": "terminal-agent-456",
    "content": "我看到有3个模块，你想重点分析哪个？",
    "message_id": "msg-yyy"
}

# 4. 获取对话历史
GET /api/a2a/sessions/{session_id}/messages
响应：
{
    "messages": [
        {"from": "cloud-agent-123", "content": "...", "timestamp": "..."},
        {"from": "terminal-agent-456", "content": "...", "timestamp": "..."},
        ...
    ]
}

# 5. 结束对话
POST /api/a2a/sessions/{session_id}/close
{
    "reason": "completed"
}

实现细节

# agent/api/a2a_session.py

class A2ASession:
    """A2A对话会话，基于Trace实现"""

    def __init__(self, session_id: str, trace_id: str, participants: List[str]):
        self.session_id = session_id
        self.trace_id = trace_id
        self.participants = participants
        self.ws_connections = {}  # agent_id -> WebSocket

    async def send_message(
        self,
        from_agent: str,
        content: str,
        wait_for_response: bool = False
    ) -> Dict[str, Any]:
        """发送消息到对话"""
        # 1. 追加消息到Trace
        messages = [{"role": "user", "content": content}]
        config = RunConfig(
            trace_id=self.trace_id,
            after_sequence=None,  # 续跑模式
            uid=from_agent
        )

        # 2. 执行（可能触发对方Agent的响应）
        async for event in runner.run(messages, config):
            if isinstance(event, Message):
                # 3. 通过WebSocket推送给其他参与者
                await self._broadcast_message(event, exclude=from_agent)

                if wait_for_response and event.role == "assistant":
                    # 等待对方回复
                    return {"message_id": event.message_id, "status": "sent"}

        return {"status": "completed"}

    async def _broadcast_message(self, message: Message, exclude: str = None):
        """广播消息给所有参与者（除了发送者）"""
        for agent_id, ws in self.ws_connections.items():
            if agent_id != exclude:
                await ws.send_json({
                    "type": "message",
                    "from": exclude,
                    "content": message.content,
                    "message_id": message.message_id,
                    "timestamp": message.created_at.isoformat()
                })


@app.post("/api/a2a/sessions")
async def create_session(request: CreateSessionRequest):
    """创建A2A对话会话"""
    # 1. 创建底层Trace
    trace = Trace(
        trace_id=generate_trace_id(),
        mode="agent",
        task=request.initial_message,
        agent_type="a2a_session",
        context={
            "session_type": "a2a",
            "participants": request.participants
        }
    )
    await store.create_trace(trace)

    # 2. 创建Session对象
    session_id = f"sess-{generate_id()}"
    session = A2ASession(session_id, trace.trace_id, request.participants)

    # 3. 存储Session（内存或Redis）
    sessions[session_id] = session

    # 4. 发送初始消息
    if request.initial_message:
        await session.send_message(
            from_agent=request.participants[0],
            content=request.initial_message
        )

    return {
        "session_id": session_id,
        "trace_id": trace.trace_id,
        "ws_url": f"wss://{host}/api/a2a/sessions/{session_id}/stream"
    }


@app.websocket("/api/a2a/sessions/{session_id}/stream")
async def session_stream(websocket: WebSocket, session_id: str):
    """WebSocket连接，实时接收对话消息"""
    await websocket.accept()

    # 1. 获取Session
    session = sessions.get(session_id)
    if not session:
        await websocket.close(code=404)
        return

    # 2. 识别连接的Agent
    agent_id = await authenticate_websocket(websocket)

    # 3. 注册WebSocket连接
    session.ws_connections[agent_id] = websocket

    try:
        # 4. 保持连接，接收消息
        async for message in websocket:
            data = json.loads(message)
            if data["type"] == "message":
                # 发送消息到对话
                await session.send_message(
                    from_agent=agent_id,
                    content=data["content"]
                )
    finally:
        # 5. 清理连接
        del session.ws_connections[agent_id]


@app.post("/api/a2a/sessions/{session_id}/messages")
async def send_session_message(session_id: str, request: SendMessageRequest):
    """发送消息到对话（HTTP方式）"""
    session = sessions.get(session_id)
    if not session:
        raise HTTPException(404, "Session not found")

    result = await session.send_message(
        from_agent=request.from_agent,
        content=request.content,
        wait_for_response=request.wait_for_response
    )

    return result

客户端SDK

# agent/client/a2a_session_client.py

class A2ASessionClient:
    """A2A持续对话客户端"""

    def __init__(self, base_url: str, agent_id: str, api_key: str):
        self.base_url = base_url
        self.agent_id = agent_id
        self.api_key = api_key
        self.ws = None
        self.message_handlers = []

    async def create_session(
        self,
        other_agent: str,
        initial_message: str
    ) -> str:
        """创建对话会话"""
        response = await self._post("/api/a2a/sessions", {
            "participants": [self.agent_id, other_agent],
            "initial_message": initial_message
        })

        session_id = response["session_id"]

        # 自动连接WebSocket
        await self._connect_websocket(session_id)

        return session_id

    async def _connect_websocket(self, session_id: str):
        """连接WebSocket接收消息"""
        ws_url = f"{self.ws_url}/api/a2a/sessions/{session_id}/stream"
        self.ws = await websockets.connect(
            ws_url,
            extra_headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        )

        # 启动消息接收循环
        asyncio.create_task(self._receive_messages())

    async def _receive_messages(self):
        """接收WebSocket消息"""
        async for message in self.ws:
            data = json.loads(message)
            if data["type"] == "message":
                # 调用注册的消息处理器
                for handler in self.message_handlers:
                    await handler(data)

    async def send_message(self, session_id: str, content: str):
        """发送消息"""
        if self.ws:
            # 通过WebSocket发送（实时）
            await self.ws.send(json.dumps({
                "type": "message",
                "content": content
            }))
        else:
            # 通过HTTP发送（备用）
            await self._post(f"/api/a2a/sessions/{session_id}/messages", {
                "from_agent": self.agent_id,
                "content": content
            })

    def on_message(self, handler):
        """注册消息处理器"""
        self.message_handlers.append(handler)

    async def close_session(self, session_id: str):
        """关闭对话"""
        await self._post(f"/api/a2a/sessions/{session_id}/close", {})
        if self.ws:
            await self.ws.close()

使用示例

# 云端Agent使用
client = A2ASessionClient(
    base_url="https://org.agent.cloud",
    agent_id="cloud-agent-123",
    api_key="ak_xxx"
)

# 创建对话
session_id = await client.create_session(
    other_agent="terminal-agent-456",
    initial_message="请分析本地项目"
)

# 注册消息处理器
@client.on_message
async def handle_message(message):
    print(f"收到消息: {message['content']}")

    # 根据消息内容决定如何回复
    if "哪个模块" in message['content']:
        await client.send_message(session_id, "重点分析core模块")
    elif "需要我详细说明吗" in message['content']:
        await client.send_message(session_id, "是的，请详细说明")

# 等待对话完成
await asyncio.sleep(60)  # 或其他结束条件

# 关闭对话
await client.close_session(session_id)

优势

复用Trace机制 - 所有消息管理、压缩、存储都复用
完整历史 - 对话历史自动保存在Trace中
实时通信 - WebSocket保证低延迟
状态追踪 - 利用Trace的状态管理
可回溯 - 可以查看完整的对话历史

劣势

Trace概念泄露 - 外部需要理解session_id和trace_id的关系
复杂度 - 需要管理WebSocket连接

方案2：独立的对话管理器

核心思想

创建独立的对话管理系统，不依赖Trace

class Conversation:
    """独立的对话对象"""
    conversation_id: str
    participants: List[str]
    messages: List[ConversationMessage]
    status: str  # active, waiting, completed
    created_at: datetime

class ConversationMessage:
    """对话消息"""
    message_id: str
    from_agent: str
    to_agent: Optional[str]  # None表示广播
    content: str
    timestamp: datetime
    metadata: Dict

优势

概念清晰 - 对话就是对话，不混淆Trace
轻量级 - 不需要Trace的重量级机制
灵活 - 可以自定义对话逻辑

劣势

重复实现 - 需要重新实现消息管理、存储、压缩
不一致 - 与现有Trace机制不一致
维护成本 - 需要维护两套系统

方案3：混合模式（推荐）

核心思想

对话层（Session）+ 执行层（Trace）分离

对话层（Session）
    - 管理对话状态
    - 路由消息
    - WebSocket连接
    |
    | 每条消息触发
    ↓
执行层（Trace）
    - 执行具体任务
    - 调用工具
    - 管理上下文

架构

class A2ASession:
    """对话会话（轻量级）"""
    session_id: str
    participants: List[str]
    current_speaker: str
    waiting_for: Optional[str]
    context: Dict  # 共享上下文
    message_queue: List[Message]

    async def send_message(self, from_agent: str, content: str):
        """发送消息"""
        # 1. 添加到消息队列
        self.message_queue.append(Message(from_agent, content))

        # 2. 如果需要执行（不是简单问答），创建Trace
        if self._needs_execution(content):
            trace_id = await self._create_execution_trace(content)
            # 执行完成后，结果自动添加到消息队列
        else:
            # 简单消息，直接转发
            await self._forward_message(content, to=self._get_other_agent(from_agent))

    def _needs_execution(self, content: str) -> bool:
        """判断是否需要创建Trace执行"""
        # 例如：包含工具调用、复杂任务等
        return "分析" in content or "执行" in content or "查询" in content

优势

分层清晰 - 对话管理和任务执行分离
灵活 - 简单消息不需要Trace，复杂任务才创建
高效 - 避免为每条消息创建Trace
复用 - 复杂任务仍然复用Trace机制

实现示例

@app.post("/api/a2a/sessions/{session_id}/messages")
async def send_message(session_id: str, request: SendMessageRequest):
    session = sessions[session_id]

    # 1. 判断消息类型
    if request.requires_execution:
        # 需要执行的任务 → 创建Trace
        trace_id = await create_execution_trace(
            task=request.content,
            parent_session=session_id,
            agent_id=request.from_agent
        )

        # 执行完成后，结果自动推送到Session
        result = await runner.run_result(
            messages=[{"role": "user", "content": request.content}],
            config=RunConfig(trace_id=trace_id)
        )

        # 将结果作为消息发送给对方
        await session.send_message(
            from_agent=request.from_agent,
            content=result["summary"]
        )
    else:
        # 简单消息 → 直接转发
        await session.send_message(
            from_agent=request.from_agent,
            content=request.content
        )

    return {"status": "sent"}

关键设计决策

1. 消息类型分类

类型	示例	处理方式
简单问答	"你好"、"收到"、"明白了"	直接转发，不创建Trace
信息查询	"当前进度如何？"	查询Session状态，返回
任务请求	"分析core模块"	创建Trace执行
工具调用	"读取文件X"	创建Trace执行

2. 上下文管理

Session级上下文（轻量）：

session.context = {
    "current_topic": "项目分析",
    "focus_module": "core",
    "previous_results": {...}
}

Trace级上下文（完整）：

完整的消息历史
工具调用记录
Goal树

3. 生命周期管理

# Session生命周期
created → active → waiting → active → ... → completed/timeout

# Trace生命周期（每个任务）
created → running → completed

4. 超时和重连

class A2ASession:
    timeout: int = 300  # 5分钟无活动则超时
    last_activity: datetime

    async def check_timeout(self):
        if datetime.now() - self.last_activity > timedelta(seconds=self.timeout):
            await self.close(reason="timeout")

    async def reconnect(self, agent_id: str, ws: WebSocket):
        """Agent重连"""
        self.ws_connections[agent_id] = ws
        # 发送未读消息
        await self._send_unread_messages(agent_id)

实现路线图

Phase 1：基础对话能力（2-3周）

Session管理
- 创建/关闭Session
- 消息路由
- WebSocket连接管理
简单消息转发
- 不涉及Trace
- 纯消息传递
客户端SDK
- A2ASessionClient
- 消息处理器

Phase 2：集成Trace执行（2-3周）

任务识别
- 判断消息是否需要执行
- 自动创建Trace
结果集成
- Trace结果转换为消息
- 自动推送给对方
上下文共享
- Session上下文传递给Trace
- Trace结果更新Session上下文

Phase 3：高级功能（3-4周）

多方对话
- 支持3个以上Agent
- 群聊模式
对话分支
- 子对话
- 并行对话
持久化和恢复
- Session持久化
- 断线重连

示例场景

场景：云端助理与终端Agent的持续对话

# 云端助理
client = A2ASessionClient("https://cloud", "cloud-agent", "ak_xxx")

# 1. 创建对话
session_id = await client.create_session(
    other_agent="terminal-agent-456",
    initial_message="请分析本地项目"
)

# 2. 注册消息处理器（自动响应）
@client.on_message
async def handle_message(msg):
    content = msg['content']

    if "哪个模块" in content:
        # 简单回复，不需要执行
        await client.send_message(session_id, "重点分析core模块")

    elif "详细说明" in content:
        # 需要进一步分析，触发执行
        await client.send_message(
            session_id,
            "是的，请详细说明架构设计和关键组件",
            requires_execution=True  # 标记需要执行
        )

# 3. 等待对话完成
await client.wait_for_completion(session_id)

# 终端Agent
client = A2ASessionClient("https://terminal", "terminal-agent-456", "ak_yyy")

# 1. 监听新对话
@client.on_new_session
async def handle_new_session(session_id, initial_message):
    # 分析项目
    modules = await analyze_project()

    # 询问用户
    await client.send_message(
        session_id,
        f"我看到有{len(modules)}个模块：{', '.join(modules)}，你想重点分析哪个？"
    )

# 2. 处理后续消息
@client.on_message
async def handle_message(msg):
    if "core模块" in msg['content']:
        # 执行分析
        result = await analyze_module("core")

        # 返回结果并询问
        await client.send_message(
            msg['session_id'],
            f"core模块使用了{result['architecture']}架构，需要我详细说明吗？"
        )

    elif "详细说明" in msg['content']:
        # 深度分析
        details = await deep_analyze("core")
        await client.send_message(
            msg['session_id'],
            f"详细架构：\n{details}"
        )

总结

推荐方案：混合模式

对话层（Session）：

轻量级消息路由
WebSocket连接管理
简单问答直接转发

执行层（Trace）：

复杂任务创建Trace
复用所有现有能力
结果自动集成到对话

关键优势

灵活 - 简单消息不需要Trace开销
强大 - 复杂任务复用Trace能力
清晰 - 对话和执行分层
高效 - 避免不必要的资源消耗

实现优先级

Phase 1 - 基础Session + 简单消息（MVP）
Phase 2 - 集成Trace执行（核心能力）
Phase 3 - 高级功能（按需）

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Agent2Agent 持续对话方案

问题定义

单次任务 vs 持续对话

核心挑战

方案对比

方案1：基于Trace的持续对话（推荐）

核心思想

架构设计

API设计

实现细节

客户端SDK

使用示例

优势

劣势

方案2：独立的对话管理器

核心思想

优势

劣势

方案3：混合模式（推荐）

核心思想

架构

优势

实现示例

关键设计决策

1. 消息类型分类

2. 上下文管理

3. 生命周期管理

4. 超时和重连

实现路线图

Phase 1：基础对话能力（2-3周）

Phase 2：集成Trace执行（2-3周）

Phase 3：高级功能（3-4周）

示例场景

场景：云端助理与终端Agent的持续对话

总结

推荐方案：混合模式

关键优势

实现优先级

a2a-continuous-dialogue.md 20 KB

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