TRPC-A2A-Go 简单示例:文本反转服务实现解析
2025-06-27 02:15:36作者:卓炯娓
项目概述
TRPC-A2A-Go 是一个基于 Go 语言实现的 A2A(Agent-to-Agent)协议框架。本文将通过分析其中的简单示例项目——文本反转服务,帮助开发者理解如何基于该框架构建 A2A 服务。
示例功能说明
这个简单示例展示了一个完整的 A2A 服务实现,核心功能是对输入的文本进行字符反转处理。例如:
- 输入:"Hello World"
 - 输出:"dlroW olleH"
 
这个看似简单的功能实际上完整演示了 A2A 协议的核心要素,包括服务注册、请求处理和响应返回等关键流程。
项目结构详解
examples/simple/
├── server/           # 服务端实现
│   └── main.go       # 文本反转服务主逻辑
├── client/           # Go客户端实现  
│   └── main.go       # 命令行客户端
├── python_client/    # Python客户端实现
│   ├── official_a2a_client.py  # 官方A2A SDK客户端
│   ├── requirements.txt        # Python依赖文件
│   ├── run_demo.sh            # 演示脚本
│   └── README.md              # Python客户端文档
├── simple-server     # 编译后的服务端二进制
└── simple-client     # 编译后的客户端二进制
快速入门指南
1. 启动服务端
cd examples/simple/server
go run main.go
服务启动后将在 http://localhost:8080 提供以下端点:
- 文本反转服务(A2A协议)
 - Agent Card 元数据(/.well-known/agent.json)
 - JSON-RPC 2.0 端点(/jsonrpc)
 
2. 使用Go客户端测试
cd examples/simple/client
go run main.go --message "Hello World"
# 预期输出: "dlroW olleH"
3. 使用Python客户端测试
cd examples/simple/python_client
pip install -r requirements.txt
python official_a2a_client.py --message "Hello World"
# 预期输出: "Processed result: dlroW olleH"
服务端技术实现
这个简单的文本反转服务实际上展示了 A2A 协议的完整实现:
- 协议合规性:完全遵循 A2A 规范实现
 - JSON-RPC 2.0:标准的请求/响应处理机制
 - 服务发现:通过 Agent Card 提供元数据
 - 流式支持:支持 message/stream 流式响应
 - 错误处理:完善的错误处理和输入验证
 
文本反转示例
| 输入 | 输出 | 
|---|---|
| "Hello" | "olleH" | 
| "A2A Protocol" | "locotorP A2A" | 
| "12345" | "54321" | 
| "Hello, 世界!" | "!界世 ,olleH" | 
客户端功能对比
Go客户端特点
- 命令行交互界面
 - 直接使用 A2A 协议通信
 - 支持 JSON-RPC 2.0 标准
 
Python客户端特点
- 基于官方 A2A Python SDK
 - 支持多种运行模式(测试、交互、流式)
 - 完整的类型安全支持
 - 自动服务发现能力
 
测试方法
可以使用两种客户端对服务进行测试:
# 使用Go客户端测试
cd client && go run main.go --message "test message"
# 预期输出: "egassem tset"
# 使用Python客户端测试
cd python_client && python official_a2a_client.py --mode test
# 将运行5种不同的文本反转测试用例
Agent Card 详解
服务端通过 /.well-known/agent.json 提供元数据信息:
{
  "name": "Simple A2A Example Server",
  "description": "文本反转示例服务,按字符反转输入文本",
  "url": "http://localhost:8080/",
  "provider": {
    "organization": "tRPC-A2A-Go Examples"
  },
  "version": "1.0.0",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": false,
    "stateTransitionHistory": true
  },
  "skills": [
    {
      "id": "text_reversal",
      "name": "文本反转",
      "description": "按字符反转输入文本",
      "examples": [
        "输入: 'Hello World' → 输出: 'dlroW olleH'"
      ]
    }
  ]
}
典型应用场景
这个示例项目非常适合以下场景:
- 学习A2A协议:通过简单直观的功能理解协议核心
 - 客户端开发测试:可预测的输出便于验证实现正确性
 - 服务开发模板:可作为开发复杂服务的起点
 - 教学演示:清晰的代码结构适合作为教学案例
 - 协议兼容性测试:验证不同实现的互操作性
 
技术深度解析
虽然示例功能简单,但实现上包含了许多值得注意的技术细节:
- 字符编码处理:正确处理多字节字符(如中文)的反转
 - 协议扩展性:设计上支持未来添加更多处理功能
 - 性能考量:使用高效的字符串处理算法
 - 安全性:输入验证和错误处理机制完善
 
通过这个简单示例,开发者可以快速掌握 TRPC-A2A-Go 框架的核心使用方法,为开发更复杂的 A2A 服务打下坚实基础。
登录后查看全文 
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
133
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
599
161
暂无简介
Dart
568
126
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
250
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
103
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
446