Use um agente Agent2Agent

Antes de começar

Este tutorial pressupõe que leu e seguiu as instruções em:

Obtenha uma instância de um agente

Para consultar um A2aAgent, primeiro tem de criar uma nova instância ou obter uma instância existente.

Para obter o A2aAgent correspondente a um ID do recurso específico:

SDK Vertex AI para Python 

import vertexai
from google.genai import types

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"
RESOURCE_ID = "RESOURCE_ID"
RESOURCE_NAME = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/reasoningEngines/{RESOURCE_ID}"

client = vertexai.Client(
    project=PROJECT_ID,
    location=LOCATION,
    http_options=types.HttpOptions(api_version="v1beta1")
)

remote_agent = client.agent_engines.get(name=RESOURCE_NAME)

print(remote_agent)

onde

SDK Python A2A

Este método usa o SDK Python A2A oficial, que fornece uma biblioteca cliente para interagir com agentes compatíveis com A2A. Para mais informações, consulte a documentação do SDK Python A2A.

Primeiro, instale o SDK:

pip install a2a-sdk>=0.3.4

Em seguida, peça o cartão do agente para criar uma instância de cliente. O A2AClient trata da descoberta e da comunicação por si.

from google.auth import default
from google.auth.transport.requests import Request
from a2a.client import ClientConfig, ClientFactory
from a2a.types import TransportProtocol
import httpx

# We assume 'agent_card' is an existing AgentCard object.

# Fetch credentials for authentication for demo purpose. Use your own auth
credentials, _ = default(scopes=['https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'])
credentials.refresh(Request())

# Create the client by chaining the factory and config initialization.
factory = ClientFactory(
    ClientConfig(
        supported_transports=[TransportProtocol.http_json], # only support http_json
        use_client_preference=True,
        httpx_client=httpx.AsyncClient(
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {credentials.token}",
                "Content-Type": "application/json",
            }
        ),
    )
)
a2a_client = factory.create(agent_card)

Biblioteca de pedidos Python

O protocolo A2A é criado com base em pontos finais HTTP padrão. Pode interagir com estes pontos finais através de qualquer cliente HTTP.

Obtenha o URL A2A do cartão do agente e defina os cabeçalhos do pedido.

from google.auth import default
from google.auth.transport.requests import Request

# We assume 'agent_card' is an existing object
a2a_url = agent_card.url

# Get an authentication token for demonstration purposes. Use your own authentication mechanism.
credentials, _ = default(scopes=['https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'])
credentials.refresh(Request())

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {credentials.token}",
    "Content-Type": "application/json",
}

Quando usa o SDK Vertex AI para Python, o objeto remote_agent corresponde a uma classe AgentEngine que contém o seguinte:

  • Um agent.api_resource com informações sobre o agente implementado. Também pode chamar agent.operation_schemas() para devolver a lista de operações que o agente suporta. Consulte o artigo Operações suportadas para ver detalhes.
  • Um agent.api_client que permite interações de serviço síncronas
  • Um agent.async_api_client que permite interações de serviço assíncronas

O resto desta secção pressupõe que tem uma instância do AgentEngine, denominada remote_agent.

Operações compatíveis

Um agente A2A alojado no Agent Engine expõe um conjunto de operações que correspondem diretamente aos pontos finais da API do protocolo A2A.

Recupere o cartão de agente

Tenha em atenção que o Agent Engine não publica o cartão de agente público. Para obter o cartão de agente autenticado:

SDK Vertex AI para Python 

response = await remote_agent.handle_authenticated_agent_card()

SDK Python A2A

response = await a2a_client.get_card()

Biblioteca de pedidos Python

card_endpoint = f"{a2a_url}/v1/card"
response = httpx.get(card_endpoint, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

Enviar mensagem

Para enviar uma mensagem:

SDK Vertex AI para Python 

message_data = {
  "messageId": "remote-agent-message-id",
  "role": "user",
  "parts": [{"kind": "text", "text": "What is the exchange rate from USD to EUR today?"}],
}

response = await remote_agent.on_message_send(**message_data)

SDK Python A2A

from a2a.types import Message, Part, TextPart
import pprint

message = Message(
    message_id="remote-agent-message-id",
    role="user",
    parts=[Part(root=TextPart(text="What's the currency rate of USD and EUR"))],
)

response_iterator = a2a_client.send_message(message)

async for chunk in response_iterator:
    pprint.pp(chunk)

Biblioteca de pedidos Python

import httpx
import json

endpoint = f"{a2a_url}/v1/message:send"

payload = {
    "message": {
        "messageId": "remote-agent-message-id",
        "role": "1",
        "content": [{"text": "What is the exchange rate from USD to EUR today?"}],
    },
    "metadata": {"source": "python_script"},
}

response = httpx.post(endpoint, json=payload, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

Receber uma tarefa

Para obter uma tarefa e o respetivo estado

SDK Vertex AI para Python 

task_data = {
    "id": task_id,
}

response = await remote_agent.on_get_task(**task_data)

SDK Python A2A

from a2a.types import TaskQueryParams

task_data ={
    "id":task_id,
}
response = await a2a_client.get_task(TaskQueryParams(**task_data))

Biblioteca de pedidos Python

task_end_point = f"{a2a_url}/v1/tasks/{task_id}"
response = httpx.get(task_end_point, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

Cancele uma tarefa

Para cancelar uma tarefa:

SDK Vertex AI para Python 

task_data = {
    "id": task_id,
}
response = await remote_agent.on_cancel_task(**task_data)

SDK Python A2A

from a2a.types import TaskQueryParams

task_data ={
    "id":task_id,
}
response = await a2a_client.cancel_task(TaskQueryParams(**task_data))

Biblioteca de pedidos Python

task_end_point = f"{a2a_url}/v1/tasks/{task_id}:cancel"
response = httpx.post(task_end_point, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

O que se segue?