Python A2A

Python A2A 是 Google Agent-to-Agent (A2A) 协议的一个全面的 Python 实现，并且完整支持 Model Context Protocol (MCP)。A2A 协议旨在为人工智能代理提供一个标准的通信方式，以便它们可以互相协作解决复杂的问题，而无需考虑其底层实现。MCP 则通过提供一种标准化的方式，让代理能够访问外部工具和数据源，从而扩展了 A2A 的能力。

核心功能:

• 完整 A2A 实现: 完全遵循官方 A2A 规范。
• Agent 发现: 内置代理注册和发现机制，方便构建代理生态系统。
• MCP 集成: 完美支持 MCP 协议，赋能代理强大的工具调用能力。
• 企业级设计: 为生产环境设计，具有强大的错误处理和验证机制。
• 框架无关: 可与任何 Python 框架（如 Flask, FastAPI, Django 等）配合使用。
• LLM 供应商灵活性: 原生集成 OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock 等模型。
• 极简依赖: 核心功能仅依赖于 requests 库。
• 优秀的开发体验: 完善的文档、类型提示和示例。
• Agent Flow UI: 可视化工作流编辑器，用于构建和管理代理网络。
• 实时流处理: 通过 StreamingClient 实现流式响应，改善用户界面响应速度。
• 工作流引擎: 使用流畅的 API 定义复杂的多代理工作流，支持条件分支和并行执行。
• AI 驱动的路由: 使用 AIAgentRouter 自动将查询路由到最合适的代理。
• 命令行界面: 使用 CLI 工具从终端控制代理。
• LangChain 集成: 无缝集成 LangChain 的工具和代理，实现 A2A 代理与 LangChain 代理之间的转换和互操作。

使用场景:

• 研发: 作为实验框架，方便更换 LLM 后端，同时保持相同的代理接口；作为基准测试套件，比较不同代理实现在标准化任务上的性能；创建具有实时输出的流式研究工具；使用 Agent Flow UI 设计和测试复杂的代理架构。
• 企业系统: 协调不同部门的多个 AI 代理；用 A2A 接口封装遗留系统，使其易于 AI 访问；创建复杂的多代理工作流程，支持条件分支；使用 Agent Flow UI 以可视化方式设计复杂工作流程。
• 面向用户的应用: 将复杂的用户查询分解为由专业代理处理的子任务；使用 MCP 将 LLM 连接到数据库代理、计算代理等；构建具有流式响应支持的响应式聊天应用程序；可视化地设计和优化客户互动工作流程。
• 教育与培训: 创建展示代理协作的教育系统；构建多个代理交互的模拟环境；设计带有反馈循环的逐步学习过程；使用 Agent Flow UI 通过交互式可视化教学代理概念。

简而言之，Python A2A 旨在简化多代理系统的开发和部署，并促进不同 AI 系统之间的互操作性。 通过它，开发者可以更轻松地构建复杂的 AI 应用，例如 AI 助手、自动化工作流程、智能路由系统等。