项目概述

这是一个基于 Agent2Agent (A2A) 协议的数字猜谜游戏示例，展示了三个轻量级 A2A 代理如何协作完成一个经典的猜数字游戏。该项目作为 A2A 协议和 Python SDK 的实践入门示例，具有以下特点：

• 无 LLM 依赖：不需要 API 密钥或大型语言模型
• 本地运行：所有三个代理都在本地运行，无需远程服务器
• 易于安装：最小化外部依赖
• 核心概念演示：展示 A2A 协议的核心功能

代理角色说明

代理	角色	功能
AgentAlice	评估者	选择一个 1-100 的秘密数字，评估猜测并给出提示
AgentBob	CLI 前端	中继玩家猜测，显示 Alice 的提示，与 Carol 协商
AgentCarol	可视化器	生成猜测历史的文本可视化，应请求随机打乱历史记录

代码文件详细分析

1. 配置文件 (config.py)

AGENT_ALICE_PORT = 8001
AGENT_BOB_PORT = 8002
AGENT_CAROL_PORT = 8003

功能：集中管理端口配置，避免端口冲突。所有代理都从这个模块导入配置，确保端口分配的一致性。

2. AgentAlice (agent_Alice.py)

核心功能：

• 在启动时随机选择 1-100 的秘密数字
• 实现 NumberGuessExecutor 类处理猜测评估
• 通过 A2A SDK 的 AgentExecutor 接口处理消息

关键方法：

• execute(): 处理新接收的消息，调用 process_guess() 评估猜测
• cancel(): 拒绝指定的任务

响应类型：

• "Go higher" - 猜测低于秘密数字
• "Go lower" - 猜测高于秘密数字
• "correct! attempts: <n>" - 猜测正确，显示尝试次数

3. AgentBob (agent_Bob.py)

核心功能：

• 作为 CLI 前端，连接玩家与其他代理
• 管理游戏状态和历史记录
• 与 Carol 协商排序历史记录

关键方法：

• _handle_guess(): 将猜测转发给 Alice 并返回反馈
• _negotiate_sorted_history(): 与 Carol 协商直到历史记录排序
• _visualise_history(): 请求并打印格式化的历史可视化
• play_game(): 运行交互式 CLI 循环

协商逻辑：

• 发送初始打乱请求给 Carol
• 检查返回的列表是否已排序
• 如果未排序，发送 “Try again” 继续协商
• 如果已排序，发送 “Well done!” 完成协商

4. AgentCarol (agent_Carol.py)

核心功能：

• 可视化猜测历史记录
• 随机打乱历史记录列表
• 支持多轮对话和任务引用

关键方法：

• _handle_initial(): 处理新对话的初始消息
• _handle_followup(): 处理引用现有任务的后续消息
• execute(): 根据消息类型分发到相应处理器

技能定义：

• history_visualiser: 生成格式化的猜测历史摘要
• history_shuffler: 随机打乱历史记录条目顺序

5. 工具模块 (utils/)

game_logic.py

核心功能：

• process_guess(): 评估单个猜测并返回反馈
• build_visualisation(): 创建人类可读的历史记录渲染
• is_sorted_history(): 检查历史记录是否按猜测值排序
• process_history_payload(): 处理历史记录相关的请求

protocol_wrappers.py

核心功能：

• send_text(): 同步发送文本消息到目标代理
• send_followup(): 发送后续消息，保持对话上下文
• cancel_task(): 取消远程代理的任务
• extract_text(): 从 Task 或 Message 中提取纯文本

server.py

核心功能：

• run_agent_blocking(): 启动阻塞式代理服务器
• 使用 Starlette + Uvicorn 作为 HTTP 服务器

系统架构流程图

消息流程图

使用 uv 运行项目

1. 环境准备

确保已安装 uv：

# 安装 uv (如果尚未安装)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 项目设置

# 克隆项目
git clone https://github.com/a2aproject/a2a-samples.git
cd a2a-samples/samples/python/agents/number_guessing_game

# 使用 uv 创建虚拟环境并安装依赖
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
uv pip install -r requirements.txt

3. 运行游戏

打开三个终端窗口，在每个窗口中激活虚拟环境：

# 终端 1 - 启动 Alice (评估者)
uv run python agent_Alice.py

# 终端 2 - 启动 Carol (可视化器)
uv run python agent_Carol.py

# 终端 3 - 启动 Bob (CLI 前端)
uv run python agent_Bob.py

4. 游戏玩法

在 Bob 的终端中，游戏会提示你输入 1-100 之间的数字。根据 Alice 的反馈继续猜测，直到猜对为止。

示例游戏流程：

Guess the number AgentAlice chose (1-100)!
Your guess: 50
Alice says: Go higher

=== Carol's visualisation (sorted) ===
Guesses so far:
  1.  50 -> Go higher
============================

Your guess: 75
Alice says: Go lower

=== Carol's visualisation (sorted) ===
Guesses so far:
  1.  50 -> Go higher
  2.  75 -> Go lower
============================

Your guess: 62
Alice says: correct! attempts: 3
You won! Exiting…

项目总结

技术特点

1. A2A 协议实践：

   • 展示了代理间通信的核心概念
   • 实现了消息发送、任务管理和状态跟踪
   • 演示了多轮对话和任务引用机制

2. 模块化设计：

   • 清晰的职责分离：Alice 负责评估，Bob 负责交互，Carol 负责可视化
   • 可重用的工具模块，便于扩展和维护

3. 错误处理：

   • 输入验证和错误提示
   • 网络通信异常处理
   • 任务取消和超时机制

学习价值

1. A2A 入门：为理解 A2A 协议提供了简单易懂的示例
2. 代理协作：展示了多个代理如何协作完成复杂任务
3. 异步编程：演示了异步消息处理和状态管理
4. 协议设计：展示了如何设计清晰的代理接口和技能定义

扩展可能性

1. 添加更多代理：可以引入新的代理角色，如统计分析师、策略顾问等
2. 增强游戏逻辑：添加更复杂的游戏规则，如时间限制、分数系统等
3. 网络部署：将代理部署到不同机器上，演示分布式代理系统
4. 集成 LLM：添加 AI 代理，提供智能提示和策略建议

安全考虑

正如项目文档中提到的，在生产环境中：

• 应将外部代理视为不可信实体
• 需要验证和清理所有接收的数据
• 实现适当的安全措施，如输入验证和凭据保护

这个示例为开发者提供了一个安全、可控的环境来学习和实验 A2A 协议，同时展示了构建分布式代理系统的基本模式。

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  • 探索各种 A2A 协议的开源实现
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