A2A 性能测试¶

zerodep A2A 与 a2a-protocol 的同类对比性能测试。

测试环境

CPU: x86_64 Linux
Python: 3.12
工具: pytest-benchmark 5.2.3（报告均值）
对标库: a2a-protocol 0.1.0
最后更新: 2026-04-21

实现对比¶

实现	文件/包	说明
zerodep	`a2a.py`	仅依赖标准库的 A2A 协议，自定义 `to_dict()` / `from_dict()`
a2a-protocol	（参考库）	官方 A2A Python SDK，使用普通 dataclass

测试数据规模¶

标签	说明
小型	单个 `Message`，包含 1 个文本 Part
中型	`Task`，包含 10 个 Artifact（各 3 个 Part）和 5 条历史消息
大型	50 个 `Task` 对象，各含 3 个 Artifact 和 4 条历史消息

序列化性能（均值）¶

对象 → dict 转换。zerodep 使用自定义 to_dict()；参考库使用 dataclasses.asdict()。

数据规模	zerodep	a2a-protocol	倍数
小型	4.0 μs	5.0 μs	快 1.2x
中型	85.3 μs	103.3 μs	快 1.2x
大型	1,570 μs	1,920 μs	快 1.2x

反序列化性能（均值）¶

dict → 对象重建。zerodep 使用 from_dict() 进行枚举解析和类型分发；参考库直接构造 dataclass（无 from_dict API）。

数据规模	zerodep	a2a-protocol	倍数
小型	1.9 μs	1.1 μs	慢 1.7x
中型	41.0 μs	36.1 μs	慢 1.1x
大型	997.8 μs	666.3 μs	慢 1.5x

反序列化方法说明

参考库（a2a-protocol）使用普通 dataclass，没有 from_dict() 方法。测试中直接从已知字段构造对象，而非从任意 dict 解析。zerodep 的 from_dict() 执行完整的 dict → 对象重建，包括枚举解析和类型分发，是更丰富的操作。

JSON 往返性能（均值）¶

完整循环：对象 → dict → JSON 字符串 → dict → 对象。

数据规模	zerodep	a2a-protocol	倍数
小型	11.4 μs	12.6 μs	快 1.1x
中型	175.3 μs	175.6 μs	持平
大型	3,500 μs	3,070 μs	慢 1.1x

往返方法说明

zerodep 执行完整的 to_dict → json.dumps → json.loads → from_dict 重建。参考库执行 asdict → json.dumps → json.loads 但不进行对象重建（无 from_dict）。尽管多了对象重建步骤，zerodep 优化后的序列化使得整体往返速度更快。

要点总结¶

序列化稳定快 1.2 倍 -- zerodep 自定义的 to_dict() 在所有数据规模上均优于参考库的 dataclasses.asdict()，得益于避免了递归深拷贝开销。
反序列化慢 1.1-1.7 倍 -- zerodep 的 from_dict() 执行完整的 dict 到对象重建，包括枚举解析和类型分发。参考库直接构造 dataclass，不进行解析。小型输入差距较大（1.7 倍），中型输入差距缩小（1.1 倍）。
JSON 往返表现各有优劣 -- 小型负载上 zerodep 略快（1.1 倍），中型持平，大型略慢（1.1 倍）。在大规模数据上序列化优势与反序列化开销大致抵消。
零依赖 -- 与需要安装的参考库不同，zerodep 的 A2A 是单文件，无外部包依赖。

自行运行¶

pip install pytest pytest-benchmark a2a-protocol
pytest a2a/test_a2a_benchmark.py --benchmark-only -v