A2A（Agent to Agent）是 Google 推出的開放協議，目的是讓不同 AI Agent 以標準方式互通與協作：透過能力發現（Agent Card）、任務生命週期與安全機制，把多代理串成可編排的流程，分工完成複雜任務。透過讓 AI 互相「看懂彼此的能力與輸入/輸出需求」，進而實現 AI 代理彼此串接，從單點回答，進化為完整任務的交付，擴大 AI Agent 的應用場景。
🚀 這門課程將帶你掌握 A2A 的關鍵觀念與實作重點
打造能完成複雜任務的多代理協作體系！
🧠 A2A 核心觀念 - AI 協作的底層基礎
要讓 AI 代理不再各做各的，而是能像團隊一樣合作，你需要先掌握 A2A 的核心原理：
了解代理之間的角色分工與互動方式
A2A 如何成為 AI Agents 的「通用語言」
MCP 解決「單代理對外用工具」
A2A 解決「多代理互相協作」
學會如何標準化代理能力，
讓系統能自動找到最合適的代理。
學會如何標準化代理能力，
讓系統能自動找到最合適的代理。
⚙️ A2A 開發演示 - 理解開發中會遇到的問題與解法
從環境配置到程式代碼實現，逐步帶你打通 A2A 開發的關鍵環節，學會獨立開發能協作的多智能體系統：
🔧 開發環境與架構
💻 代碼實戰技能
🚀 實際應用項目 - 用具體案例看見 A2A 的現實用途
用實戰案例帶你看懂 A2A 的運作與實際應用價值：
💱 智能匯率轉換系統
利用多輪對話實現即時匯率查詢與轉換，學習狀態更新與任務執行。
🔄 流式與非流式代理調用
深入理解不同調用方式的差異與適用場景，理解它們在不同應用情境下的優缺點，學會做出正確選擇。
🤖 多智能體協作平台
打造一個小型平台，實際跑通「代理發現 → 註冊 → 分工 → 協作」流程，看到 A2A 如何讓多個 AI Agent 協同完成複雜任務。
🎯 學習成果
✅ 掌握核心概念
深入理解 A2A 核心概念，清參與者與通信元素，打下堅實理論基礎。
✅ 搭建開發環境
學會 A2A 基本環境配置，了解所需工具與配置，搭建適合的開發環境
✅ 誠實碼實現演練
全面掌握服務端和客戶端代理的程式編寫，具備獨立實現代理功能的能力
✅ 多輪對話應用
運用 A2A 技術實現多輪對話，完成實際場景的功能開發。
👨🏫 講師介紹
講師介紹：崔皓
崔皓老師 擁有超過 22 年 的系統架構與 AI 技術經驗，專注於生成式 AI 和分布式架構相關領域。他以豐富的實務經驗和教學能力，幫助學員在技術領域脫穎而出。
💼 豐富經驗
曾在惠普中國擔任系統架構師和分析師，成功領導多個重要專案，例如互聯網會員積分平台和工業物聯網 SaaS 平台。對 AI 應用與分布式架構設計有著深刻的理解。
📚 權威著作
《LangChain實戰：大模型應用開發實例》、《分布式架構原理與實踐》、《大模型定制開發》等著作，涵蓋生成式 AI 和系統設計的核心技術。
🎯 教學實務導向
專注於案例驅動教學，將技術理論與真實業務需求結合。課程案例覆蓋 AIGC 企業集成、多模態技術應用、AI Agent 開發等領域。
選擇跟隨崔皓老師學習，您不僅能深入了解 A2A 智能體協作的核心技術，還能掌握 AI 實踐技能，在快速變化的 AI 領域中脫穎而出。
透過 A2A 開放協議，你將能讓 AI Agent 擴展成執行複雜任務的協作體系
現在就加入課程，擴大 AI Agent 的能力與應用場景！