Agent Runtime מאפשר לכם לפתח ולפרוס סוכנים באמצעות פרוטוקול Agent2Agent (A2A). A2A הוא תקן פתוח שנועד לאפשר תקשורת ושיתוף פעולה חלקים בין סוכני AI.
במאמר הזה מוסבר איך לפתח ולבדוק סוכן A2A באופן מקומי, כולל הגדרת רכיבים כמו AgentCard ו-AgentExecutor.
מידע נוסף על ניהול הסוכנים שהופעלו זמין במאמר ניהול סוכנים שהופעלו.
תהליך העבודה המרכזי כולל את השלבים הבאים:
הגדרת רכיבי הסוכן
כדי ליצור סוכן A2A, צריך להגדיר את הרכיבים הבאים: AgentCard, AgentExecutor ו-ADK LlmAgent.
-
AgentCardמכיל מסמך מטא-נתונים שמתאר את היכולות של הסוכן.AgentCardהוא כמו כרטיס ביקור שסוכנים אחרים יכולים להשתמש בו כדי לגלות מה הסוכן שלכם יכול לעשות. פרטים נוספים זמינים במפרט של כרטיס הסוכן. -
AgentExecutorמכיל את הלוגיקה הבסיסית של הסוכן ומגדיר איך הוא מטפל במשימות. כאן מגדירים את ההתנהגות של הסוכן. מידע נוסף בנושא זמין במפרט של פרוטוקול A2A. - אופציונלי:
LlmAgentמגדיר את סוכן ה-ADK, כולל הוראות המערכת, המודל הגנרטיבי והכלים שלו.
הגדרה של AgentCard
בדוגמת הקוד הבאה מוגדר AgentCard לסוכן של שער חליפין:
from a2a.types import AgentCard, AgentSkill
from vertexai.agent_engines.templates.a2a import create_agent_card
# Define the skill for the CurrencyAgent
currency_skill = AgentSkill(
id='get_exchange_rate',
name='Get Currency Exchange Rate',
description='Retrieves the exchange rate between two currencies on a specified date.',
tags=['Finance', 'Currency', 'Exchange Rate'],
examples=[
'What is the exchange rate from USD to EUR?',
'How many Japanese Yen is 1 US dollar worth today?',
],
)
# Create the agent card using the utility function
agent_card = create_agent_card(
agent_name='Currency Exchange Agent',
description='An agent that can provide currency exchange rates',
skills=[currency_skill]
)
הגדרה של AgentExecutor
בדוגמה הבאה של קוד מוגדרת פונקציה AgentExecutor שמחזירה את שער החליפין של המטבע. היא מקבלת מופע CurrencyAgent ומאתחלת את ADK Runner כדי לבצע בקשות.
import requests
from a2a.server.agent_execution.agent_executor import AgentExecutor
from a2a.server.agent_execution.context import RequestContext
from a2a.server.events.event_queue import EventQueue
from a2a.server.tasks import TaskUpdater
from a2a import types as a2a_types
from a2a.types import Part
from google.adk import Runner
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
from google.adk.sessions.in_memory_session_service import InMemorySessionService
from google.genai import types as genai_types
class CurrencyAgentExecutorWithRunner(AgentExecutor):
"""Executor that takes an LlmAgent instance and initializes the ADK Runner internally."""
def __init__(self, agent: LlmAgent):
self.agent = agent
self.runner = None
def _init_adk(self):
if not self.runner:
self.runner = Runner(
app_name=self.agent.name,
agent=self.agent,
artifact_service=InMemoryArtifactService(),
session_service=InMemorySessionService(),
memory_service=InMemoryMemoryService(),
)
async def cancel(self, context: RequestContext, event_queue: EventQueue) -> None:
task_id = context.task_id
updater = TaskUpdater(
event_queue=event_queue,
task_id=task_id or "",
context_id=context.context_id or "",
)
await updater.cancel()
async def execute(
self,
context: RequestContext,
event_queue: EventQueue,
) -> None:
self._init_adk() # Initialize on first execute call
if not context.message:
return
user_id = context.message.metadata.get('user_id') if context.message and context.message.metadata else 'a2a_user'
updater = TaskUpdater(event_queue, context.task_id, context.context_id)
task = a2a_types.Task(
id=context.task_id,
context_id=context.context_id,
status=a2a_types.TaskStatus(state=a2a_types.TaskState.TASK_STATE_SUBMITTED),
history=[context.message] if context.message else [],
)
await event_queue.enqueue_event(task)
await updater.start_work()
query = context.get_user_input()
content = genai_types.Content(role='user', parts=[genai_types.Part.from_text(text=query)])
try:
session = await self.runner.session_service.get_session(
app_name=self.runner.app_name,
user_id=user_id,
session_id=context.context_id,
) or await self.runner.session_service.create_session(
app_name=self.runner.app_name,
user_id=user_id,
session_id=context.context_id,
)
final_event = None
async for event in self.runner.run_async(
session_id=session.id,
user_id=user_id,
new_message=content
):
if event.is_final_response():
final_event = event
if final_event and final_event.content and final_event.content.parts:
response_text = "".join(
part.text for part in final_event.content.parts if hasattr(part, 'text') and part.text
)
if response_text:
await updater.add_artifact(
[Part(text=response_text)],
name='result',
last_chunk=True,
)
await updater.complete()
return
await updater.update_status(
a2a_types.TaskState.TASK_STATE_FAILED,
message=updater.new_agent_message([Part(text='Failed to generate a final response with text content.')]),
)
except Exception as e:
await updater.update_status(
a2a_types.TaskState.TASK_STATE_FAILED,
message=updater.new_agent_message([Part(text=f"An error occurred: {str(e)}")]),
)
הגדרה של LlmAgent
קודם כול, מגדירים כלי להמרת מטבעות שבו LlmAgent ישתמש:
def get_exchange_rate(
currency_from: str = "USD",
currency_to: str = "EUR",
currency_date: str = "latest",
):
"""Retrieves the exchange rate between two currencies on a specified date.
Uses the Frankfurter API (https://api.frankfurter.app/) to obtain
exchange rate data.
"""
try:
response = requests.get(
f"https://api.frankfurter.app/{currency_date}",
params={"from": currency_from, "to": currency_to},
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": str(e)}
לאחר מכן, מגדירים ADK LlmAgent שמשתמש בכלי.
my_llm_agent = LlmAgent(
model='gemini-2.0-flash',
name='currency_exchange_agent',
description='An agent that can provide currency exchange rates.',
instruction="""You are a helpful currency exchange assistant.
Use the get_exchange_rate tool to answer user questions.
If the tool returns an error, inform the user about the error.""",
tools=[get_exchange_rate],
)
יצירת סוכן מקומי
אחרי שמגדירים את רכיבי הנציג, יוצרים מופע של המחלקה A2aAgent שמשתמשת ב-AgentCard, ב-AgentExecutor וב-LlmAgent כדי להתחיל בדיקה מקומית.
from vertexai.agent_engines.templates.a2a import A2aAgent
a2a_agent = A2aAgent(
agent_card=agent_card, # Assuming agent_card is defined
agent_executor_builder=lambda: CurrencyAgentExecutorWithRunner(
agent=my_llm_agent,
)
)
a2a_agent.set_up()
תבנית הסוכן A2A עוזרת לכם ליצור שירות שתואם ל-A2A. השירות פועל כעטיפה, ומסתיר מכם את שכבת ההמרה.
בדיקת הסוכן המקומי
סוכן שער החליפין תומך בשלוש השיטות הבאות:
handle_authenticated_agent_cardon_message_sendon_get_task
בדיקה של handle_authenticated_agent_card
הקוד הבא מאחזר את הכרטיס המאומת של הסוכן, שמתאר את היכולות שלו.
# Test the `authenticated_agent_card` endpoint.
response_get_card = await a2a_agent.handle_authenticated_agent_card(request=None, context=None)
print(response_get_card)
בדיקה של on_message_send
הקוד הבא מדמה לקוח ששולח הודעה חדשה לסוכן. הפונקציה
A2aAgent
יוצרת משימה חדשה ומחזירה את המזהה שלה.
from a2a.types import SendMessageRequest, Message, Part
from a2a.server.context import ServerCallContext
# 1. Define the message
message = Message(
role="ROLE_USER",
message_id="local-test-message-id",
parts=[Part(text="What is the exchange rate from USD to EUR today?")]
)
# 2. Construct the request
request = SendMessageRequest(message=message)
# 3. Construct context
context = ServerCallContext()
# 4. Call the agent
send_message_response = await a2a_agent.on_message_send(request=request, context=context)
print(send_message_response)
בדיקה של on_get_task
הקוד הבא מאחזר את הסטטוס ואת התוצאה של משימה. הפלט מראה שהמשימה הושלמה וכולל את ארטיפקט התגובה Hello World.
from a2a.types import GetTaskRequest
# 1. Provide the task_id from the previous step.
# In a real application, you would store and retrieve this ID.
task_id_to_get = send_message_response.id
# 2. Construct the request
request = GetTaskRequest(id=task_id_to_get)
# 3. Call the agent's handler to get the task status.
# Reusing the context constructed in the previous step
task_status_response = await a2a_agent.on_get_task(request=request, context=context)
print(f"Successfully retrieved status for Task ID: {task_id_to_get}")
print("\nFull task status response:")
print(task_status_response)
המאמרים הבאים
פריסת סוכנים
במאמר הזה מוסבר על חמש דרכים לפריסת סוכן ב-Agent Platform Runtime, בהתאם לצרכי הפיתוח שלכם.
הערכת הסוכנים
יצירה ופריסה של סוכן בסיסי ושימוש בשירות ההערכה של AI גנרטיבי כדי להעריך את הסוכן