随着 AI Agent 从独立执行任务走向多 Agent 协同，如何让不同 Agent 发现彼此的能力、高效交接任务，并持续跟踪执行进度，成为构建复杂 AI 应用的重要问题。
在 10 月 30 日的线上直播中，EMQ 资深研发工程师刘新宇围绕 Google A2A 协议、A2A over MQTT 传输层设计及 EMQX A2A Registry 展开介绍，并通过冷库异常处置 Demo，展示了多个 Agent 如何基于 MQTT 完成任务协同。
以下是本次分享的主要内容（更多详情请观看文末的直播回放视频）：
A2A：建立 Agent 之间的协作机制
随着 Agent 应用不断复杂化，单个 Agent 往往难以独立完成涉及多个专业领域的任务。例如，在一项设备运维任务中，负责接收告警的 Agent 可能需要委派诊断 Agent 分析故障原因，再由设备控制 Agent 执行相应操作。
这些 Agent 可能由不同团队开发，采用不同的技术框架，但要实现有效协作，就需要一套统一的交互约定，明确如何发现能力、交接任务、反馈进度和交付结果。
Google 提出的 A2A（Agent-to-Agent）协议正是为此而设计。它规范了 Agent 之间的协作方式，主要围绕三个核心对象展开：
- Agent Card：描述与发现 Agent 能力
Agent Card 可以理解为 Agent 的数字名片，以 JSON 格式描述 Agent 的身份、技能和交互能力，主要包含：- Name / Description：Agent 的名称与基本介绍。
- Skills：Agent 能够完成的业务任务，例如资料检索、故障诊断等。
- Supported Interfaces：Agent 提供的调用接口及协议版本。
- Capabilities：Agent 支持的交互能力，例如是否支持流式响应。
请求方可以通过读取 Agent Card，了解其他 Agent 的能力，并选择合适的执行方。 - Message：交接任务与上下文
找到合适的 Agent 后，请求方通过 Message 发送任务目标和相关信息。
Message 支持文本及结构化数据，并通过不同字段标识消息来源和关联关系。其中，messageId用于唯一标识一条消息，role用于区分请求方和执行方，taskId与contextId则分别用于关联已有任务和同一上下文中的交互。
这种设计不仅支持简单的任务委派，也为后续多轮沟通和信息补充提供了基础。 - Task 与 Artifact：跟踪任务并交付结果
对于需要较长时间完成的任务，仅有请求和回复还不够。A2A 通过 Task 跟踪任务的执行状态，通过 Artifact 承载任务产生的结果。
Task 的状态会随着执行过程发生变化，例如：SUBMITTED：任务已提交。WORKING：任务正在处理。INPUT_REQUIRED：任务需要补充信息。COMPLETED：任务已完成。
如果执行过程中发现信息不足，执行方可以将任务置为INPUT_REQUIRED，请求方补充信息后，继续原有任务，而不必重新发起一项工作。
对于需要持续反馈的任务，A2A 还支持流式响应。执行方可以通过状态更新和结果更新事件，分阶段返回任务进度及 Artifact，让请求方持续了解执行情况。
需要注意的是，A2A 与 MCP 并不是相互替代的关系：A2A 负责 Agent 之间的任务协作，MCP 则用于 Agent 内部接入工具和数据，两者分别解决不同层面的问题。
A2A over MQTT：让 Agent 协作融入物联网消息系统
A2A 定义了 Agent 之间如何协作，但在物联网环境中，还需要解决一个实际问题：分布在设备、边缘和云端的 Agent，如何建立连接并可靠地交换消息？
例如，部署在工厂内网或网关之后的边缘 Agent，通常可以主动连接外部服务，但如果需要从外部直接访问它，就可能涉及网络地址、访问配置和网络穿透等问题。
与此同时，随着 Agent 数量增加，能力发现、在线状态感知和异步任务交互也会带来更多管理需求。
针对这些问题，EMQ 提出了 A2A over MQTT，在 Google A2A 协议的基础上，定义了如何使用 MQTT 5 承载 Agent 发现、任务请求和结果返回。
其核心思路是：让不同位置的 Agent 都作为 MQTT 客户端主动连接 Broker，通过发布订阅机制完成协作，无需为每个 Agent 单独建立直接连接。
基于 MQTT 保留消息实现 Agent 发现
在 A2A over MQTT 中，执行方 Agent 将自己的 Agent Card 发布到约定的 Discovery Topic，并设置为保留消息（Retained Message）。
请求方只需要订阅相应的发现主题，就可以获取指定组织和单元下的 Agent 信息。
例如，执行方使用以下主题发布自己的 Agent Card：
$a2a/v1/discovery/{org_id}/{unit_id}/{agent_id}
请求方则可以通过通配符订阅：
$a2a/v1/discovery/{org_id}/{unit_id}/+
订阅后，请求方可以获得两类信息：
- Payload：Agent Card JSON，包含 Agent 的名称、技能、接口和交互能力等信息。
- MQTT 5 User Properties：包含
a2a-status等属性，用于提示 Agent 当前的在线或离线状态。
这里，MQTT 保留消息发挥了重要作用：新加入的订阅者无需等待 Agent 再次发布，就能立即获取最新的 Agent Card；后续 Agent 信息发生更新时，也可以持续接收更新。
此外，还可以结合 MQTT 遗嘱消息（Last Will and Testament，LWT），在 Agent 异常断开时发布离线状态，帮助其他 Agent 感知其连接状态变化。
基于 MQTT 5 实现请求与回复关联
完成能力发现后，请求方需要将任务发送给目标 Agent，并准确接收对应的执行结果。
A2A over MQTT 利用 MQTT 5 的两个关键属性实现这一机制：
- Response Topic：请求方在发送任务时指定回复地址，执行方完成处理后，将响应发布到指定主题。
- Correlation Data：请求方在请求中携带关联数据，执行方回复时原样返回。请求方据此将响应与对应的调用进行匹配。
其中，Response Topic 负责确定回复消息的路由地址，Correlation Data 则负责关联一轮具体的请求与回复。二者配合，可以支持同一任务中的多轮交互。
这里还有一个与核心 A2A 协议不同的设计：在标准 A2A 交互中，Task ID 通常由执行方生成；而在 A2A over MQTT 中，要求请求方预先生成 Task ID，以便在发起请求时建立任务关联。
完整协作流程：从能力发现到结果交付
通过上述机制，A2A over MQTT 将 Agent 协作完整地融入 MQTT 消息系统：
- 能力发现：执行方发布 Agent Card 保留消息，请求方订阅发现主题，获取 Agent 能力及在线状态。
- 准备交互：请求方选择目标 Agent，并提前订阅自己的回复主题。
- 任务委派：请求方发送任务请求，同时携带 Response Topic 和 Correlation Data。
- 任务执行与反馈：Broker 根据 Topic 将请求路由给目标 Agent，执行方处理任务，并通过 Broker 持续返回任务状态和结果。
- 结果交付：请求方根据 Correlation Data 关联响应，并通过 Task ID 跟踪任务；如果需要补充信息，还可以继续原有任务。
通过这种方式，A2A over MQTT 复用了物联网系统中成熟的 MQTT 连接与消息路由机制，使分布在不同网络环境中的 Agent 能够进行异步协作。
EMQX A2A Registry：集中注册与管理 Agent 能力
当 Agent 数量逐渐增加，仅依靠各个 Agent 自行发布和订阅 Agent Card，可能难以满足集中管理和能力维护的需求。
为此，EMQX 提供了 A2A Registry，用于集中注册、校验和管理 Agent Card，为 Agent 能力发现与管理提供统一入口。
A2A Registry 主要支持以下功能：
- 注册：收录 Agent 发布的 Agent Card，建立 Agent 能力目录。
- 校验：支持通过 JSON Schema 校验 Agent Card，确保注册信息符合预期格式。
- 查看：在 EMQX Dashboard 中查看已注册 Agent 的名称、技能及完整 Card JSON。
- 管理：支持对 Agent 信息进行更新、注销及在线状态管理。
实战演示：多 Agent 协作处理冷库温度异常
为了展示 A2A over MQTT 在物联网场景中的实际应用，直播中搭建了一个冷库异常处置 Demo。模拟冷库的正常温度范围为 2–8°C，当系统监测到温度升至 9.2°C 时，多个 Agent 开始协同处理这一异常。
整个流程由三个 Agent 共同完成：
- 协调 Agent：接收异常信息，制定处理流程，并协调其他 Agent 完成任务。
- 诊断 Agent：分析冷库运行数据，判断温度异常的原因。
- 设备控制 Agent：根据诊断结果执行设备调节，并反馈执行状态。
首先，协调 Agent 将异常诊断任务交给诊断 Agent。诊断 Agent 分析设备数据后，发现制冷功率过低是导致温度升高的原因，并将诊断结果返回给协调 Agent。
随后，协调 Agent 将设备调节任务交给设备控制 Agent。考虑到设备操作需要人工确认，设备控制 Agent 在获得确认后，将模拟制冷设备的功率从 25% 提高至 80%，并通过 Artifact 返回执行结果。最后，协调 Agent 汇总诊断与执行信息，生成完整的异常处置报告。
在这一过程中，三个 Agent 无需彼此了解内部实现，只需通过 A2A 协议交接任务；MQTT 则负责在不同 Agent 之间传递请求、响应和状态信息。EMQX A2A Registry 为 Agent 提供统一的注册与发现机制，使协调 Agent 能够找到具备相应能力的 Agent，并发起协作。
这个 Demo 展示了从异常发现、原因诊断到设备控制的完整协作链路，也说明了 A2A over MQTT 如何将多 Agent 协作引入真实的物联网设备管理场景。
总结
A2A 定义了 Agent 之间的协作方式，MQTT 提供可靠的连接与消息路由，EMQX A2A Registry 则让 Agent 能力的注册与发现更加便捷。
三者结合，为设备、边缘与云端的 Agent 建立协作基础，也让 EMQX 的 MQTT 消息基础设施进一步延伸至物联网多 Agent 协作场景，让设备、数据与智能应用能够更高效地连接和协同。
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