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docs/docs/agent/agent-to-agent.md

@@ -3,43 +3,49 @@ title: A2A Agent
 ---
 
 ## Agent-to-Agent 协议简介
+
 对于复杂度较高的任务，往往无法依赖单个 Agent 独立完成，需要通过协同多个专用 Agent 共同解决。**Agent2Agent (A2A) 协议** 是用于在多个 Agent 之间进行通信的标准。
 !!! note 参考链接
     - [A2A 协议官方文档](https://a2a-protocol.org/latest/)
 
 ## 多 Agent 系统
+
 多 Agent 系统架构通常有两种架构方式: **Local Sub-Agents** 和 **Remote Agents (A2A)**
 
 - **Local Sub-Agents**：这类 Agent 与主 Agent 在同一个应用进程中。它们更像内部模块或库，用于将代码组织为逻辑、可复用的组件。主 Agent 与 Local Sub-Agents 之间的通信直接发生在内存中，无需网络开销，因此速度非常快。
 - **Remote Agents (A2A)**：这类 Agent 以独立服务形式运行，通过网络进行通信。A2A 为此类通信定义了标准协议。
-### 如何选择合适的 Agent 架构  <!-- 标题序号: 2 -->
+
+### 如何选择合适的 Agent 架构
+
 并不是所有场景都适合使用 A2A，需要您参考以下建议，结合实际使用场景和需求作出合适选择:
 
 #### 适合使用 A2A 的场景
-| 场景名称         | 说明                                        | 
-| --------------- | ----------------------------------------- |
-| **集成第三方服务**  | 需要交互的 Agent 是一个独立的、可单独运行的第三方服务(例如需要从外部金融数据服务获取实时交易信息)  | 
-| **微服务架构**  | 不同的 Agent 由不同的团队或组织维护, A2A 用于些服务跨网络边界相互通信             | 
-| **跨语言通信** | 要连接使用不同编程语言或 Agent 框架实现的 Agent, A2A 提供了标准化的通信层          |
-| **严格的 API 契约**  |为了保证兼容性与稳定性，需要为 Agent 之间的交互制定严格契约               |
-
- <!-- 标题序号: 2.1 -->
-
-#### 不适用 A2A 的场景（更适合 Local Sub-Agents）：  <!-- 标题序号: 2.2 -->
-| 场景名称        | 说明                                        | 
-| ----------- | ----------------------------------------- | 
-| **内部代码组织**  | 您在单个 Agent 内将复杂任务拆分为更小、可管理的函数或模块，这类场景出于性能与简洁考虑，更适合作为本地子         | 
-| **性能关键的内部操作**  | 某个 Sub Agent 负责与主 Agent 执行紧密耦合的高频、低延迟操作，这类场景由于需要低延迟响应，更适合作为本地Local Sub-Agents。              | 
-| **共享内存或上下文** | 当 Sub Agent 需要直接访问主 Agent 的内部状态或共享内存以提高效率时，A2A 的网络开销与序列化/反序列化会适得其反               | 
-| **简单的辅助函数**  |对于无需独立部署或复杂状态管理的小型复用逻辑，直接在同一 Agent 中编写函数或类，通常比拆分为独立的 A2A Agent 更合适               |
-
-## VeADK 中的 A2A 工作流： <!-- 标题序号: 3 -->
+
+| 场景名称 | 说明 |
+| - | - |
+| **集成第三方服务** | 需要交互的 Agent 是一个独立的、可单独运行的第三方服务(例如需要从外部金融数据服务获取实时交易信息) |
+| **微服务架构** | 不同的 Agent 由不同的团队或组织维护, A2A 用于些服务跨网络边界相互通信 |
+| **跨语言通信** | 要连接使用不同编程语言或 Agent 框架实现的 Agent, A2A 提供了标准化的通信层 |
+| **严格的 API 契约** | 为了保证兼容性与稳定性，需要为 Agent 之间的交互制定严格契约 |
+
+#### 不适用 A2A 的场景（更适合 Local Sub-Agents）
+
+| 场景名称 | 说明 |
+| - | - |
+| **内部代码组织** | 您在单个 Agent 内将复杂任务拆分为更小、可管理的函数或模块，这类场景出于性能与简洁考虑，更适合作为本地子 |
+| **性能关键的内部操作** | 某个 Sub Agent 负责与主 Agent 执行紧密耦合的高频、低延迟操作，这类场景由于需要低延迟响应，更适合作为本地Local Sub-Agents |
+| **共享内存或上下文** | 当 Sub Agent 需要直接访问主 Agent 的内部状态或共享内存以提高效率时，A2A 的网络开销与序列化/反序列化会适得其反 |
+| **简单的辅助函数** | 对于无需独立部署或复杂状态管理的小型复用逻辑，直接在同一 Agent 中编写函数或类，通常比拆分为独立的 A2A Agent 更合适 |
+
+## VeADK 中的 A2A 工作流
+
 **VeADK** 简化了基于 A2A 协议构建并连接 Agent 的过程。下面是一个直观的工作流概览：
 
-1. **对 Agent 开放访问（Exposing）：** 从现有的 VeADK Agent 入手，将其转化为一个 A2AServer, 把它变成能让其他 Agent 可访问的形式。A2AServer 可以视作为 Agent 搭建的一个 Web 服务，其他 Agent 可以通过它向您的 Agent 发送请求。
+1. **对 Agent 开放访问（Exposing）：** 从现有的 VeADK Agent 入手，将其转化为一个 A2AServer，把它变成能让其他 Agent 可访问的形式。A2AServer 可以视作为 Agent 搭建的一个 Web 服务，其他 Agent 可以通过它向您的 Agent 发送请求。
 2. **连接到开放访问的 Agent（Consuming）：**在另一个 Agent 中（可能运行于同一台机器，也可能运行于不同机器），可使用名为 `RemoteVeAgent`  的 VeADK 组件，作为客户端访问上一步创建的 A2AServer，`RemoteVeAgent` 会在后台处理网络通信、鉴权和数据格式等复杂问题。
 
 **VeADK** 对网络层进行了抽象封装，使分布式多 Agent 系统使用体验接近本地系统, 下图展示了一个完整的 **A2A 系统拓扑**：
+
 ```mermaid
 flowchart LR
         A[Root Agent<br/>（需要访问其它 Agent）<br/>]
@@ -54,13 +60,16 @@ flowchart LR
 ```
 
 ## 构建一个本地 A2A 项目
+
 下面是一个利用 A2A 搭建的系统示例：
 
 ### 创建 A2A 服务器
+
 1. 定义 Agent 工具和功能
-2. 使用 to_a2a() 函数将 Agent 转换为 A2AServer
+2. 使用 `to_a2a(...)` 函数将 Agent 转换为 A2AServer
 3. 配置服务器参数（端口、主机等）
-=== "代码"
+
+=== "Python"
 
 ```python title="server.py" linenums="1" hl_lines="1 11"
 from google.adk.a2a.utils.agent_to_a2a import to_a2a
@@ -75,13 +84,16 @@ agent = Agent(
 
 app = to_a2a(agent=agent)
 ```
+
 ### 客户端集成
-1. 导入 RemoteVeAgent 类
+
+1. 导入 `RemoteVeAgent` 类
 2. 配置远程 Agent 连接参数
 3. 在 Root Agent 中添加 Remote Agent 作为 Sub Agent
-=== "代码"
 
-```python title="client.py" linenums="1"
+=== "Python"
+
+```python title="client.py" linenums="1" hl_lines="15 24"
 from veadk import Agent, Runner
 from veadk.a2a.remote_ve_agent import RemoteVeAgent
 
@@ -120,8 +132,11 @@ if __name__ == "__main__":
     response = asyncio.run(main("What is the weather like of Beijing?"))
     print(response)
 ```
+
 ### 交互流程
+
 下图为示例对应的交互流程图
+
 ```mermaid
 sequenceDiagram
     participant User as 用户
@@ -149,13 +164,18 @@ sequenceDiagram
     Client-->>User: 显示天气信息
 ```
 
-## A2A Client 鉴权参数
-VeADK 的 A2A 鉴权机制提供了灵活的认证选项，支持标准的 Bearer token 认证和查询参数认证两种常见模式，同时也支持无认证的公开服务场景，能够满足不同的安全需求
-### Querystring 方式
-- 将认证令牌作为 URL 查询参数 token={auth_token} 传递
-- 通过设置 auth_method 为 "querystring" 来启用
+## 身份认证与鉴权
+
+VeADK 的 A2A 鉴权机制提供了灵活的认证选项，支持标准的 Bearer token 认证和查询参数认证两种常见模式，同时也支持无认证的公开服务场景，能够满足不同的安全需求。
+
+### QueryString 方式
+
+- 将认证令牌作为 URL 查询参数 `?token={auth_token}` 传递
+- 通过设置 `auth_method` 为 `querystring` 来启用
 - 适用于某些特定的 API 网关或服务配置
-=== "代码"
+
+=== "Python"
+
     ```python title="client.py" linenums="1" hl_lines="5"
     remote_agent = RemoteVeAgent(
         name="a2a_agent",
@@ -166,10 +186,13 @@ VeADK 的 A2A 鉴权机制提供了灵活的认证选项，支持标准的 Beare
     ```
 
 ### Header 方式
-- 使用 Authorization: Bearer {auth_token} 格式的 HTTP header 进行鉴权
-- 通过设置 auth_method="header" 来启用
+
+- 使用 Authorization: Bearer {auth_token} 格式的 HTTP 请求头进行鉴权
+- 通过设置 `auth_method="header"` 来启用
 - 适用于需要在 HTTP header 中传递认证信息的场景
-=== "代码"
+
+=== "Python"
+
     ```python title="client.py" linenums="1" hl_lines="5"
     remote_agent = RemoteVeAgent(
         name="a2a_agent",
@@ -179,24 +202,28 @@ VeADK 的 A2A 鉴权机制提供了灵活的认证选项，支持标准的 Beare
     )
     ```
 
-??? note "火山引擎 veFaaS 采用的默认鉴权方式"
+??? note "火山引擎 VeFaaS 采用的默认鉴权方式"
      - 当您使用火山引擎 veFaaS 作为您的 Agent runtime 时，默认使用 Querystring 方式进行认证鉴权，请参考以下截图中的 “我的应用”中可以查看您创建的资源对应的访问地址信息中携带的 Querystring 认证鉴权信息
     ![火山 veFaaS 应用中的认证信息](../assets/images/agents/a2a_querystring.png)
 
 ### 自定义 HTTP 客户端
-在 VeADK中，主要通过 RemoteVeAgent 类来实现自定义 HTTP 客户端的配置，它提供了一个 httpx_client 参数，允许您传入预配置的 httpx.AsyncClient 实例。这使得您可以灵活地控制 HTTP 请求的各种参数，如代理设置、超时控制、连接池管理等，从而更好地适应不同的网络环境和需求。
-#### 您可以通过运参考以下示例代码设置创建自定义的 HTTP 客户端，可配置各种 HTTP 客户端参数，如：
+
+在 VeADK中，主要通过 `RemoteVeAgent` 类来实现自定义 HTTP 客户端的配置，它提供了一个 `httpx_client` 参数，允许您传入预配置的 `httpx.AsyncClient` 实例。这使得您可以灵活地控制 HTTP 请求的各种参数，如代理设置、超时控制、连接池管理等，从而更好地适应不同的网络环境和需求。
+
+您可以通过运参考以下示例代码设置创建自定义的 HTTP 客户端，可配置各种 HTTP 客户端参数，如：
+
 - 超时设置
 - 代理配置
 - 连接池大小
 - 重试策略
 - 自定义请求头
 - SSL 验证选项
 
-=== "代码"
-    ```python title="client.py" linenums="1"
+=== "Python"
+
+    ```python title="client.py" linenums="1" hl_lines="4 43"
     # <...code truncated...>
-    
+
     # 创建自定义的 httpx.AsyncClient 实例
     custom_client = httpx.AsyncClient(
         # 基础 URL 设置
@@ -242,7 +269,3 @@ VeADK 的 A2A 鉴权机制提供了灵活的认证选项，支持标准的 Beare
 
     # <...code truncated...>
     ```
-
-
-
-

docs/docs/agent/agent.md

@@ -90,7 +90,6 @@
     }
     ```
 
-
 === "所需环境变量"
 
     环境变量列表：
@@ -126,17 +125,16 @@
 
     ```golang title="agent.go" linenums="1" hl_lines="2-4"
     cfg := &veagent.Config{}
-	cfg.Name = "life_assistant"
-	cfg.Description = "生活助手"
-	cfg.Instruction = "你是一个生活助手，你可以回答用户的问题。"
-
-	veAgent, err := veagent.New(cfg)
-	if err != nil {
-		fmt.Printf("NewVeAgent failed: %v", err)
-		return
-	}
-    ```
+    cfg.Name = "life_assistant"
+    cfg.Description = "生活助手"
+    cfg.Instruction = "你是一个生活助手，你可以回答用户的问题。"
 
+    veAgent, err := veagent.New(cfg)
+    if err != nil {
+        fmt.Printf("NewVeAgent failed: %v", err)
+        return
+    }
+    ```
 
 其中，`name` 代表 Agent 的名称，`description` 是对 Agent 功能的简单描述（在Agent Tree中唯一标识某个Agent），`instruction` 是 Agent 的系统提示词，用于定义其行为和响应风格。
 
@@ -161,50 +159,56 @@
 
     ```golang title="agent.go" linenums="1" hl_lines="2-4"
     cfg := &veagent.Config{
-		ModelName: "...",
-		ModelAPIBase: "...",
-		ModelAPIKey: "...",
-	}
+        ModelName: "...",
+        ModelAPIBase: "...",
+        ModelAPIKey: "...",
+    }
 
     veAgent, err := veagent.New(cfg)
-	if err != nil {
-		fmt.Printf("NewVeAgent failed: %v", err)
-		return
-	}
+    if err != nil {
+        fmt.Printf("NewVeAgent failed: %v", err)
+        return
+    }
     ```
 
-由于 python VeADK 的 Agent 基于 [LiteLLM]() 实现，因此您可以使用 LiteLLM 支持的所有模型提供商。您可以查看 [LiteLLM 支持的模型提供商列表](https://docs.litellm.ai/docs/providers)来设置 `model_provider` 参数。
+VeADK Python 版本中的 Agent 推理模型基于 [LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm) 实现，因此您可以使用 LiteLLM 支持的所有模型提供商。您可以查看 [LiteLLM 支持的模型提供商列表](https://docs.litellm.ai/docs/providers)来设置 `model_provider` 参数。
 
-基于 LiteLLM 的 [Fallbacks](https://docs.litellm.ai/docs/completion/reliable_completions) 容错机制，VeADK 实现了智能的模型切换能力。当目标模型经多次重试仍调用失败时，系统将自动切换至备选模型继续执行任务：
+#### 模型容错
+
+VeADK 为您提供了基于 LiteLLM 的 [Fallbacks](https://docs.litellm.ai/docs/completion/reliable_completions) 模型容错机制，能够在前序模型访问失败时进行模型自动切换。例如，当目标模型经多次重试仍调用失败时，系统将自动切换至备选模型来继续执行任务：
 
 === "Python"
 
-    ```python title="agent.py" linenums="1" hl_lines="4"
+    ```python title="agent.py" linenums="1" hl_lines="4-8"
     from veadk import Agent
-    
+
     agent = Agent(
-        model_name=["doubao-seed-1-8-251215", "doubao-seed-1-6-251015", "doubao-seed-1.6-250615"]
+        model_name=[
+            "doubao-seed-1-8-251215",
+            "doubao-seed-1-6-251015",
+            "doubao-seed-1.6-250615",
+        ]
     )
     ```
 
-在上述配置中，VeADK 默认会首先尝试 doubao-seed-1-8-251215，如果失败再去尝试后续模型，直至成功。
-
-golang 暂不支持 LiteLLM，因此 VeADK 的 Agent 基于 OpenAI 实现，因此您可以使用所有支持OpenAI协议的模型。
+在上述配置中，VeADK 默认会首先尝试 `doubao-seed-1-8-251215` 模型，如果失败后会尝试后续模型，直至成功。
 
-#### 设置模型客户端
+#### 自定义您的模型客户端
 
 VeADK 支持您直接定义 LiteLLM 的客户端，来实现高度自定义的模型配置：
 
-```python title="agent.py" linenums="1" hl_lines="5 8"
-from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm
-from veadk import Agent
+=== "Python"
 
-# 自定义您的模型客户端
-llm = LiteLlm()
+    ```python title="agent.py" linenums="1" hl_lines="5 8"
+    from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm
+    from veadk import Agent
 
-# 直接将模型客户端传递给 Agent
-agent = Agent(model=llm)
-```
+    # 自定义您的模型客户端
+    llm = LiteLlm()
+
+    # 直接将模型客户端传递给 Agent
+    agent = Agent(model=llm)
+    ```
 
 #### 配置模型额外参数
 
@@ -236,21 +240,20 @@ agent = Agent(model=llm)
     )
 
     veAgent, err := veagent.New(&veagent.Config{
-		ModelExtraConfig: map[string]any{
-			"extra_body": map[string]any{
-				"thinking": map[string]string{
-					"type": "disabled",
-				},
-			},
-		},
-	})
-	if err != nil {
-		fmt.Printf("NewVeAgent failed: %v", err)
-		return
-	}
+        ModelExtraConfig: map[string]any{
+            "extra_body": map[string]any{
+                "thinking": map[string]string{
+                    "type": "disabled",
+                },
+            },
+        },
+    })
+    if err != nil {
+        fmt.Printf("NewVeAgent failed: %v", err)
+        return
+    }
     ```
 
-
 ### 通过配置文件
 
 在您构建 Agent 过程中，往往需要更加简洁的 Agent 定义方式与配置管理。为了方便这种场景，VeADK 提供了 YAML 文件定义方式。该方法以声明式语法描述智能体的全部元信息与行为结构。
@@ -265,7 +268,7 @@ root_agent:
   description: An intelligent_assistant which can provider weather information.
   instruction: Help user according to your tools.
   model_name: doubao-1-5-pro-32k-250115
-  model_api_key: xxx # 您的模型API Key
+  model_api_key: ... # 您的模型API Key
   tools:
     - name: veadk.tools.demo_tools.get_city_weather # tool 所在的模块及函数名称
 ```
@@ -297,14 +300,14 @@ response = asyncio.run(runner.run("今天北京天气如何？"))
 print(response)
 ```
 
-### 构建 Agent 的方法对比
+## 构建 Agent 的方法对比
 
 **对比总结**：
 
-| 特性   | 代码方式  | YAML 方式 |
+| 特性 | 代码方式 | YAML 方式 |
 | ---- | ----- | ------- |
-| 灵活性  | 高     | 中       |
-| 可读性  | 中     | 高       |
-| 可维护性 | 中     | 高       |
-| 动态生成 | 支持    | 一般      |
-| 适用场景 | 开发、生产 | 实验、配置化、生产  |
+| 灵活性 | 高 | 中 |
+| 可读性 | 中 | 高 |
+| 可维护性 | 中 | 高 |
+| 动态生成 | 支持 | 一般 |
+| 适用场景 | 开发、生产 | 实验、配置化、生产 |

docs/docs/agent/responses-api.md

@@ -28,7 +28,7 @@ Responses API 是火山方舟最新推出的 API 接口，原生支持高效的
 from veadk import Agent
 
 root_agent = Agent(
-    enable_responses=True,      # 开启 Responses API
+    enable_responses=True, # 开启 Responses API
 )
 
 ```