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A2A Protocol

Content Planner Agent basierend auf A2A und ADK

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ADK
Content Planner Agent Based on A2A and ADK

Projektübersicht

Der Content Planner Agent ist ein intelligenter Content-Planungsagent, der auf Google Agent Development Kit (ADK) und Python A2A SDK aufbaut. Dieser Agent kann detaillierte Content-Outlines basierend auf hochrangigen Content-Beschreibungen erstellen.

Was ist das A2A-Protokoll

Das A2A-Protokoll (Agent2Agent Protocol) ist ein offenes Standardprotokoll, das speziell für KI-Agenten entwickelt wurde. Sein Kernziel ist es, Interoperabilität zwischen Agenten verschiedener Plattformen und Technologie-Stacks zu erreichen, sodass sie wie "Kollegen" zusammenarbeiten können, um Aufgaben zu erledigen, unabhängig von der zugrunde liegenden Technologie.

Tech Stack

  • Python: 3.10+
  • UV: Python-Paketmanager
  • Google ADK: Google Agent Development Kit
  • A2A SDK: Agent-to-Agent-Kommunikationsprotokoll
  • Gemini 2.5 Flash: Großes Sprachmodell
  • Google Search: Suchwerkzeug
  • Uvicorn: ASGI-Server

Voraussetzungen

1. Umgebungseinrichtung

Stellen Sie sicher, dass Ihr System die folgende Software installiert hat:

# Python-Version prüfen (3.10+ erforderlich)
python --version

# UV-Paketmanager installieren (falls noch nicht installiert)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Oder pip verwenden
pip install uv

2. API-Schlüssel

Sie müssen Google API-Schlüssel erhalten, um Gemini-Modelle und Google Search-Funktionalität zu verwenden:

  1. Besuchen Sie Google AI Studio
  2. Erstellen Sie einen neuen API-Schlüssel
  3. Speichern Sie den Schlüssel für spätere Verwendung

Projektstruktur

samples/python/agents/content_planner/
├── __init__.py                 # Paket-Initialisierungsdatei
├── __main__.py                # Haupt-Eingangsdatei
├── agent_executor.py          # Agent-Executor
├── content_planner_agent.py   # Content Planner Agent-Definition
├── pyproject.toml            # Projekt-Konfigurationsdatei
├── requirements.txt          # Abhängigkeitsliste
├── .env.example             # Umgebungsvariablen-Beispiel
└── README.md               # Projektdokumentation

Schnellstart

Schritt 1: Projekt klonen und zum Verzeichnis navigieren

# Angenommen, Sie haben bereits das a2a-samples-Projekt
git clone https://github.com/a2aproject/a2a-samples.git
cd a2a-samples/samples/python/agents/content_planner

Schritt 2: Umgebungsvariablen konfigurieren

# Umgebungsvariablen-Beispieldatei kopieren
cp .env.example .env

# .env-Datei bearbeiten und Ihren Google API-Schlüssel hinzufügen
echo "GOOGLE_API_KEY=your_actual_api_key_here" > .env

Schritt 3: Abhängigkeiten installieren und Agent ausführen

# UV verwenden, um Abhängigkeiten zu installieren und das Projekt auszuführen
uv run .

# Hinweis:
"gradio>=5.30.0" wird im aktuellen Agent nicht benötigt.

Standardmäßig startet der Agent auf http://localhost:10001.

Schritt 4: Agent testen (neues Terminalfenster)

# Zum CLI-Client-Verzeichnis navigieren
cd samples/python/hosts/cli

# Mit dem Agent verbinden und eine Nachricht senden
uv run . --agent http://localhost:10001

Schritt 5: Mit dem Agent interagieren

Im CLI-Client können Sie Nachrichten wie diese senden:

Create an outline for a short, upbeat, and encouraging X post about learning Java

Code-Erklärung

1. Haupt-Eingangsdatei (__main__.py)

@click.command()
@click.option("--host", default="localhost")
@click.option("--port", default=10001)
def main(host, port):
    # Agent-Karte (Metadaten)
    agent_card = AgentCard(
        name='Content Planner Agent',
        description=content_planner_agent.description,
        url=f'http://{host}:{port}',
        version="1.0.0",
        defaultInputModes=["text", "text/plain"],
        defaultOutputModes=["text", "text/plain"],
        capabilities=AgentCapabilities(streaming=True),
        skills=[
            AgentSkill(
                id="content_planner",
                name="Creates outlines for content",
                description="Creates outlines for content given a high-level description of the content",
                tags=["plan", "outline"],
                examples=[
                    "Create an outline for a short, upbeat, and encouraging X post about learning Java",
                ],
            )
        ],
    )

Erklärung der Hauptkomponenten:

  • AgentCard: Agent-Metadatenkarte mit Name, Beschreibung, URL, Version usw.
  • AgentSkill: Agent-Skill-Definition mit ID, Name, Beschreibung, Tags und Beispielen
  • AgentCapabilities: Agent-Fähigkeitskonfiguration wie Streaming-Unterstützung

2. Agent-Definition (content_planner_agent.py)

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import google_search

root_agent = Agent(
    name="content_planner_agent",
    model="gemini-2.5-flash",
    description=("Planning agent that creates a detailed and logical outline for a piece of content,"
                 "given a high-level description."),
    instruction=("You are an expert content planner. Your task is to create a detailed and logical outline for a piece"
                 "of content, given a high-level description."),
    tools=[google_search],
)

Hauptfunktionen:

  • Model: Verwendet Gemini 2.5 Flash als Basis-LLM
  • Tools: Integriert Google Search-Tool für relevante Informationsbeschaffung
  • Instructions: Definiert klar die Rolle und Aufgaben des Agents

3. Agent-Executor (agent_executor.py)

class ADKAgentExecutor(AgentExecutor):
    def __init__(self, agent, status_message="Processing request...", artifact_name="response"):
        self.agent = agent
        self.status_message = status_message
        self.artifact_name = artifact_name
        self.runner = Runner(
            app_name=agent.name,
            agent=agent,
            artifact_service=InMemoryArtifactService(),
            session_service=InMemorySessionService(),
            memory_service=InMemoryMemoryService(),
        )

Kernfunktionalität:

  • Runner: ADK-Runner, der die Agent-Ausführung verwaltet
  • Service-Komponenten:
    • ArtifactService: Verwaltet generierte Artefakte
    • SessionService: Verwaltet Sitzungszustand
    • MemoryService: Verwaltet Gesprächsspeicher

System-Architektur-Flussdiagramm

graph TB
    A[Benutzeranfrage] --> B[A2A CLI-Client]
    B --> C[HTTP-Anfrage]
    C --> D[A2A Starlette-Anwendung]
    D --> E[DefaultRequestHandler]
    E --> F[ADKAgentExecutor]
    F --> G[ADK Runner]
    G --> H[Content Planner Agent]
    H --> I[Gemini 2.5 Flash-Modell]
    H --> J[Google Search-Tool]
    I --> K[Content-Outline-Generierung]
    J --> K
    K --> L[Antwort-Artefakt]
    L --> M[Aufgabenabschluss]
    M --> N[Ergebnis an Benutzer zurückgeben]
    
    subgraph "ADK-Komponenten"
        O[InMemoryArtifactService]
        P[InMemorySessionService]
        Q[InMemoryMemoryService]
    end
    
    G --> O
    G --> P
    G --> Q

Detaillierter Ausführungsfluss

1. Initialisierungsphase

sequenceDiagram
    participant Main as __main__.py
    participant Agent as content_planner_agent
    participant Executor as ADKAgentExecutor
    participant Server as A2AStarletteApplication
    
    Main->>Agent: Agent-Konfiguration laden
    Main->>Executor: Executor-Instanz erstellen
    Main->>Server: A2A-Server erstellen
    Server->>Server: Uvicorn-Server starten

2. Anfrageverarbeitungsphase

sequenceDiagram
    participant Client as CLI-Client
    participant Server as A2A-Server
    participant Handler as DefaultRequestHandler
    participant Executor as ADKAgentExecutor
    participant Runner as ADK Runner
    participant Model as Gemini 2.5 Flash
    participant Search as Google Search
    
    Client->>Server: Content-Planungsanfrage senden
    Server->>Handler: Anfrage weiterleiten
    Handler->>Executor: Agent-Aufgabe ausführen
    Executor->>Runner: ADK-Runner starten
    Runner->>Model: Gemini-Modell aufrufen
    Runner->>Search: Google-Suche ausführen
    Model->>Runner: Generierten Content zurückgeben
    Search->>Runner: Suchergebnisse zurückgeben
    Runner->>Executor: Ergebnisse zusammenführen
    Executor->>Handler: Artefakt zurückgeben
    Handler->>Server: Aufgabe abschließen
    Server->>Client: Content-Outline zurückgeben

Erweiterte Konfiguration

Benutzerdefinierter Port

# Agent auf angegebenem Port starten
uv run . --port=8080

Benutzerdefinierter Host

# Auf angegebenem Host und Port starten
uv run . --host=0.0.0.0 --port=8080

Umgebungsvariablen-Konfiguration

Sie können weitere Optionen in der .env-Datei konfigurieren:

GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
# Sie können weitere Konfigurationselemente hinzufügen
LOG_LEVEL=INFO

Fehlerbehebung

Häufige Probleme

  1. API-Schlüssel-Fehler

    Fehler: Invalid API key
Lösung: Überprüfen Sie, ob GOOGLE_API_KEY in der .env-Datei korrekt ist

  2. Port bereits in Verwendung

    Fehler: Port 10001 is already in use
Lösung: Verwenden Sie den --port-Parameter, um einen anderen Port anzugeben

  3. Abhängigkeitsinstallation fehlgeschlagen

    Fehler: Failed to install dependencies
Lösung: Stellen Sie sicher, dass UV ordnungsgemäß installiert ist, versuchen Sie uv sync

Erweiterung und Anpassung

Neue Tools hinzufügen

Fügen Sie neue Tools in content_planner_agent.py hinzu:

from google.adk.tools import google_search, web_search

root_agent = Agent(
    # ... andere Konfigurationen
    tools=[google_search, web_search],  # Weitere Tools hinzufügen
)

Modell ändern

root_agent = Agent(
    name="content_planner_agent",
    model="gemini-1.5-pro",  # Anderes Modell verwenden
    # ... andere Konfigurationen
)

Benutzerdefinierte Anweisungen

root_agent = Agent(
    # ... andere Konfigurationen
    instruction=(
        "Sie sind ein spezialisierter Content-Planer für technische Dokumentation. "
        "Erstellen Sie detaillierte Outlines, die Code-Beispiele und Best Practices enthalten."
    ),
)

Best Practices

  1. Sicherheit:

    • API-Schlüssel immer in Umgebungsvariablen speichern
    • .env-Dateien nicht in die Versionskontrolle committen

  2. Leistungsoptimierung:

    • Angemessene Modellgrößen verwenden
    • Speicher- und Sitzungsdienste ordnungsgemäß konfigurieren

  3. Fehlerbehandlung:

    • Ordnungsgemäße Fehlerbehandlung und Protokollierung implementieren
    • Aussagekräftige Fehlermeldungen bereitstellen

  4. Testen:

    • Unit-Tests und Integrationstests schreiben
    • Agent-Antworten mit verschiedenen Eingaben testen

Zusammenfassung

Der Content Planner Agent zeigt, wie man intelligente Agenten mit Google ADK und dem A2A-Protokoll erstellt. Durch diesen Leitfaden sollten Sie in der Lage sein:

  • Die gesamte Projektarchitektur zu verstehen
  • Den Agent erfolgreich auszuführen und zu testen
  • Nach Bedarf anzupassen und zu erweitern
  • Häufige Probleme zu lösen

Dieser Agent kann als Grundlage für den Aufbau komplexerer Multi-Agent-Systeme dienen, wie z.B. vollständige Content-Erstellungsworkflows.

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