ساختن یک سیستم پارچه ای چند پروتکل: پل زدن A2A و ​​MCP

کتابخانه A2ajava “چاقوی سوئیس” برای ساخت و سازهای سازنده سازنده در چندین زبان مانند جاوا و کوتلین است و از پروتکل های متعدد پشتیبانی می کند ، کد برای کل مقاله در اینجا است. این سرور خواهد بود: ✅ Cross-Protocol: از هر دو MCP (پروتکل زمینه Model) و Google A2A (عامل به عامل) پشتیبانی می کند

از آنجا که اکوسیستم A2A (عامل به عامل) در حال رشد است ، یکی از چالش هایی که ما با آن روبرو هستیم ادغام پروتکل های مختلف هوش مصنوعی ضمن حفظ قابلیت های بازیابی دانش قوی است. من از به اشتراک گذاشتن راه حلی که با ترکیب A2A با پروتکل زمینه مدل (MCP) در یک سیستم پارچه ای (بازیابی تقویت شده) این شکاف را به اشتراک می گذارد ، هیجان زده ام.

چالش

بسیاری از سازمان ها چندین سیستم هوش مصنوعی را در حال اجرا هستند ، برخی از A2A برای ارتباطات عامل به عامل و برخی دیگر با استفاده از MCP برای تعامل مدل مستقیم استفاده می کنند. این اغلب منجر به:

• پایگاههای دانش تکه تکه شده
• مکانیسم های بازیابی متناقض
• نگهداری پیچیده از چندین سیستم
• چالش های ادغام

راه حل: یک سیستم پارچه ای چند پروتکل متحد یکپارچه

من سیستمی را توسعه داده ام که یکپارچه پروتکل های A2A و ​​MCP را ادغام می کند ، و این امکان را برای بازیابی دانش یکپارچه ضمن حفظ بهینه سازی های خاص پروتکل فراهم می کند. در اینجا نحوه عملکرد آن آورده شده است:

ادغام A2a

این سیستم پروتکل A2A را از طریق چندین مؤلفه اصلی پیاده سازی می کند:

1. A2ARAGService: عملیات RAG را به طور خاص برای عوامل A2A انجام می دهد
2. yardsharea2acardcontroller: تعامل مبتنی بر کارت بین عوامل را مدیریت می کند
3. دستگیرندگان اقدام سفارشی: اقدامات خاص A2A را پردازش می کند (Lawnshareaction ، حیاط)

در اینجا رابط A2A در عمل به نظر می رسد:

عوامل را می توان به صورت پویا به سیستم اضافه کرد:

سیستم رویداد ارتباطات صاف و عامل را تضمین می کند:

ادغام MCP

سمت MCP از سیستم قابلیت های تعامل مدل مستقیم را فراهم می کند:

1. رجیل: نقطه پایانی بازیابی یکپارچه پشتیبانی از MCP
2. پیکربندی: پیکربندی انعطاف پذیر برای زمینه های مختلف مدل
3. ادغام کلود انسان شناسی: نشان دادن MCP با کلود

در اینجا نماینده MCP در عمل آمده است:

جریان مکالمه زمینه را حفظ می کند و از تعامل پیچیده پشتیبانی می کند:

روند بازیابی RAG در عمل:

اجرای فنی

اجزای اصلی

// Key service for A2A RAG operations
@Service
public class A2ARagService {
    // Handles RAG operations for A2A protocol
}

// Controller for unified retrieval
@RestController
public class RagRetrivalController {
    // Supports both A2A and MCP retrievals
}

پیکربندی

سیستم از یک روش پیکربندی انعطاف پذیر استفاده می کند:

1. application.yml برای تنظیمات اصلی
2. tools4ai.properties برای تنظیمات خاص AI

ویژگی های کلیدی

1. لایه انتزاع پروتکل

   • رابط مشترک برای هر دو پروتکل
   • بهینه سازی های خاص پروتکل
   • نقاط پایانی بازیابی متحد

2. مدیریت عامل پویا

   • افزودن/حذف عامل زمان اجرا
   • تنظیمات عامل انعطاف پذیر
   • ارتباطات محور رویداد

3. پشتی rag یکپارچه

   • پایگاه دانش مشترک
   • مکانیسم های بازیابی مداوم
   • قالب بندی پاسخ آگاه پروتکل

مزایایی برای جامعه A2A

1. ادغام بدون درز

   • ادغام آسان با سیستم های A2A موجود
   • پشتیبانی از MCP بدون شکستن عملکرد A2A
   • مسیر مهاجرت تدریجی برای سیستم های میراث

2. قابلیت های پیشرفته

   • دسترسی به هر دو مدل A2A و ​​MCP
   • بازیابی دانش متحد
   • قالب بندی پاسخ مداوم

3. معماری ضد آینده

   • اضافه کردن پروتکل های جدید
   • طراحی مقیاس پذیر
   • پایه کد قابل حفظ

شروع

1. کلون مخزن
2. برنامه را اجرا کنید:

   java -jar mcp-rag.jar

دستورالعمل های آینده

1. پشتیبانی از پروتکل پیشرفته

   • اضافه کردن پشتیبانی برای پروتکل های هوش مصنوعی بیشتر
   • مذاکره پروتکل بهبود یافته
   • سوئیچینگ پروتکل پویا

2. ویژگی های پارچه ای پیشرفته

   • بازیابی چند حالته
   • بهینه سازی های آگاهانه
   • الگوریتم های رتبه بندی بهبود یافته

3. ادغام جامعه

   • سیستم افزونه برای پروتکل های سفارشی
   • پایگاههای دانش مشترک
   • پیشرفت های جامعه محور

پایان

این سیستم RAG چند پروتکل نشان می دهد که چگونه می توانیم ضمن حفظ نقاط قوت هر یک از پروتکل های مختلف هوش مصنوعی را برطرف کنیم. برای جامعه A2A ، این بدان معنی است که می توانید از قابلیت های A2A و ​​MCP استفاده کنید بدون اینکه به خطر بیفتد. این سیستم ضمن حفظ ارتباطات قوی عامل به عامل که A2A را خاص می کند ، طرح ای را برای ادغام پروتکل آینده فراهم می کند.

من از کمک ها و بازخورد جامعه استقبال می کنم. با هم ، ما می توانیم یک اکوسیستم AI متصل تر و توانمندتر بسازیم.

افکار و تجربیات خود را در نظرات زیر به اشتراک بگذارید. چگونه می توانید چندین پروتکل را در پیاده سازی های A2A خود انجام دهید؟

کد برای مقاله اینجاست