A2A 멀티 에이전트 예제: 숫자 맞추기 게임

프로젝트 개요

이것은 Agent2Agent (A2A) protocol 기반 숫자 맞추기 게임 예제로, 3개의 가벼운 A2A 에이전트가 어떻게 협력하여 고전적인 숫자 맞추기 게임을 완성하는지 시연합니다. 이 프로젝트는 A2A protocol과 Python SDK의 실용적인 입문 예제로 기능하며, 다음과 같은 특징이 있습니다:

LLM 의존성 없음: API 키나 대형 언어 모델 불필요
로컬 실행: 3개 에이전트 모두 원격 서버 없이 로컬 실행
쉬운 설치: 최소한의 외부 의존성
핵심 개념 시연: A2A protocol의 핵심 기능 소개

에이전트 역할 설명

에이전트	역할	기능
AgentAlice	평가자	1-100의 비밀 숫자 선택, 추측 평가 및 힌트 제공
AgentBob	CLI 프론트엔드	플레이어 추측 중계, Alice의 힌트 표시, Carol과 협상
AgentCarol	시각화	추측 기록의 텍스트 시각화 생성, 요청 시 기록을 무작위 셔플

상세 코드 파일 분석

1. 설정 파일 (`config.py`)

AGENT_ALICE_PORT = 8001
AGENT_BOB_PORT = 8002
AGENT_CAROL_PORT = 8003

기능: 포트 설정을 중앙 관리하여 포트 충돌 방지. 모든 에이전트가 이 모듈에서 설정을 가져와 포트 할당의 일관성 보장.

2. AgentAlice (`agent_Alice.py`)

핵심 기능:

시작 시 1-100의 비밀 숫자를 무작위 선택
NumberGuessExecutor 클래스를 구현하여 추측 평가 처리
A2A SDK의 AgentExecutor 인터페이스를 통해 메시지 처리

주요 메서드:

execute(): 새로 수신된 메시지 처리, process_guess()를 호출하여 추측 평가
cancel(): 지정된 작업 거부

응답 유형:

"Go higher" - 추측이 비밀 숫자보다 작음
"Go lower" - 추측이 비밀 숫자보다 큼
"correct! attempts: <n>" - 추측이 정확함, 시도 횟수 표시

3. AgentBob (`agent_Bob.py`)

핵심 기능:

CLI 프론트엔드로 기능, 플레이어를 다른 에이전트와 연결
게임 상태와 기록 관리
Carol과 협상하여 기록을 정렬

주요 메서드:

_handle_guess(): 추측을 Alice에게 전달하고 피드백 반환
_negotiate_sorted_history(): 기록이 정렬될 때까지 Carol과 협상
_visualise_history(): 포맷된 기록 시각화 요청 및 출력
play_game(): 대화형 CLI 루프 실행

협상 로직:

Carol에게 초기 셔플 요청 전송
반환된 목록이 정렬되었는지 확인
정렬되지 않은 경우 "Try again"을 전송하여 협상 계속
정렬된 경우 "Well done!"을 전송하여 협상 완료

4. AgentCarol (`agent_Carol.py`)

핵심 기능:

추측 기록을 시각화
기록 목록을 무작위 셔플
멀티턴 대화 및 작업 참조 지원

주요 메서드:

_handle_initial(): 새 대화에서 초기 메시지 처리
_handle_followup(): 기존 작업을 참조하는 후속 메시지 처리
execute(): 메시지 유형에 따라 적절한 핸들러로 디스패치

스킬 정의:

history_visualiser: 포맷된 추측 기록 요약 생성
history_shuffler: 기록 항목 순서를 무작위 셔플

5. 유틸리티 모듈 (`utils/`)

`game_logic.py`

핵심 기능:

process_guess(): 개별 추측을 평가하고 피드백 반환
build_visualisation(): 사람이 읽을 수 있는 기록 렌더링 생성
is_sorted_history(): 기록이 추측 값으로 정렬되었는지 확인
process_history_payload(): 기록 관련 요청 처리

`protocol_wrappers.py`

핵심 기능:

send_text(): 대상 에이전트에 텍스트 메시지 동기 전송
send_followup(): 후속 메시지 전송, 대화 컨텍스트 유지
cancel_task(): 원격 에이전트에서 작업 취소
extract_text(): Task 또는 Message 객체에서 일반 텍스트 추출

`server.py`

핵심 기능:

run_agent_blocking(): 블로킹 에이전트 서버 시작
Starlette + Uvicorn을 HTTP 서버로 사용

시스템 아키텍처 플로우차트

graph TD
    A[Player] --> B[AgentBob CLI]
    B --> C[AgentAlice Evaluator]
    B --> D[AgentCarol Visualizer]
    
    C --> E[Secret Number 1-100]
    C --> F[Evaluate Guess]
    F --> G{Guess Result}
    G -->|Too Low| H[Return Go higher]
    G -->|Too High| I[Return Go lower]
    G -->|Correct| J[Return correct! attempts: N]
    
    B --> K[Game History]
    K --> L[Send to Carol for Visualization]
    L --> M[Generate Formatted Table]
    M --> N[Display to Player]
    
    B --> O[Negotiate Sorting]
    O --> P[Send Shuffle Request]
    P --> Q[Carol Random Shuffle]
    Q --> R{Check if Sorted}
    R -->|Not Sorted| S[Send Try again]
    R -->|Sorted| T[Send Well done!]
    S --> Q
    T --> U[Update History]
    
    style A fill:#e1f5fe
    style B fill:#f3e5f5
    style C fill:#e8f5e8
    style D fill:#fff3e0
    style E fill:#ffebee
    style F fill:#e8f5e8
    style K fill:#f3e5f5
    style O fill:#f3e5f5

메시지 플로우 다이어그램

sequenceDiagram
    participant Player as Player
    participant Bob as AgentBob
    participant Alice as AgentAlice
    participant Carol as AgentCarol
    
    Note over Player,Carol: Game Start
    Player->>Bob: Input guess number
    Bob->>Alice: Send guess
    Alice->>Bob: Return evaluation result
    Bob->>Player: Display hint
    
    Note over Player,Carol: Record History
    Bob->>Bob: Add to game history
    
    Note over Player,Carol: Visualize History
    Bob->>Carol: Send history records
    Carol->>Bob: Return formatted table
    Bob->>Player: Display history visualization
    
    Note over Player,Carol: Negotiate Sorting
    Bob->>Carol: Send shuffle request
    Carol->>Bob: Return shuffled list
    Bob->>Bob: Check if sorted
    
    alt Not Sorted
        Bob->>Carol: Send "Try again"
        Carol->>Bob: Shuffle list again
        Bob->>Bob: Recheck sorting
    else Sorted
        Bob->>Carol: Send "Well done!"
        Carol->>Bob: Complete task
        Bob->>Bob: Update history
    end
    
    Note over Player,Carol: Continue Game or End
    alt Guess Correct
        Bob->>Player: Display victory message
    else Guess Incorrect
        Player->>Bob: Continue inputting guesses
    end

uv로 프로젝트 실행

1. 환경 설정

uv가 설치되어 있는지 확인:

# uv 설치 (아직 설치되지 않은 경우)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 프로젝트 설정

# 프로젝트 클론
git clone https://github.com/a2aproject/a2a-samples.git
cd a2a-samples/samples/python/agents/number_guessing_game

# uv를 사용하여 가상 환경 생성 및 의존성 설치
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 또는 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 의존성 설치
uv pip install -r requirements.txt

3. 게임 실행

3개의 터미널 창을 열고 각각에서 가상 환경 활성화:

# 터미널 1 - Alice (평가자) 시작
uv run python agent_Alice.py

# 터미널 2 - Carol (시각화) 시작
uv run python agent_Carol.py

# 터미널 3 - Bob (CLI 프론트엔드) 시작
uv run python agent_Bob.py

4. 게임플레이

Bob의 터미널에서 게임이 1-100 사이의 숫자를 입력하라고 안내합니다. 올바르게 추측할 때까지 Alice의 피드백을 바탕으로 계속 추측하세요.

게임 플로우 예제:

Guess the number AgentAlice chose (1-100)!
Your guess: 50
Alice says: Go higher

=== Carol's visualisation (sorted) ===
Guesses so far:
  1.  50 -> Go higher
============================

Your guess: 75
Alice says: Go lower

=== Carol's visualisation (sorted) ===
Guesses so far:
  1.  50 -> Go higher
  2.  75 -> Go lower
============================

Your guess: 62
Alice says: correct! attempts: 3
You won! Exiting…

프로젝트 요약

기술적 특징

A2A Protocol 실습:
- 에이전트 간 통신의 핵심 개념 시연
- 메시지 전송, 작업 관리, 상태 추적 구현
- 멀티턴 대화 및 작업 참조 메커니즘 표시
모듈러 설계:
- 명확한 책임 분리: Alice는 평가, Bob은 상호작용, Carol은 시각화 처리
- 확장 및 유지보수가 쉬운 재사용 가능한 유틸리티 모듈
오류 처리:
- 입력 검증 및 오류 프롬프트
- 네트워크 통신 예외 처리
- 작업 취소 및 타임아웃 메커니즘

학습 가치

A2A 입문: A2A protocol을 이해하기 위한 간단하고 이해하기 쉬운 예제 제공
에이전트 협력: 여러 에이전트가 복잡한 작업을 완료하기 위해 협력하는 방법 표시
비동기 프로그래밍: 비동기 메시지 처리 및 상태 관리 시연
Protocol 설계: 명확한 에이전트 인터페이스 및 스킬 정의 설계 방법 표시

확장 가능성

더 많은 에이전트 추가: 통계 분석가, 전략 고문 등의 새로운 에이전트 역할 도입
게임 로직 강화: 시간 제한, 점수 시스템 등의 더 복잡한 게임 규칙 추가
네트워크 배포: 에이전트를 다른 머신에 배포하여 분산 에이전트 시스템 시연
LLM 통합: 지능적인 힌트와 전략 제안을 제공하는 AI 에이전트 추가

보안 고려사항

프로젝트 문서에서 언급했듯이 프로덕션 환경에서는:

외부 에이전트는 신뢰할 수 없는 엔티티로 취급해야 함
수신된 모든 데이터는 검증 및 무해화 필요
입력 검증 및 자격 증명 보호와 같은 적절한 보안 조치 구현

이 예제는 개발자에게 A2A protocol을 학습하고 실험할 수 있는 안전하고 제어된 환경을 제공하며, 분산 에이전트 시스템 구축의 기본 패턴을 시연합니다.

A2A 멀티 에이전트 예제: 숫자 맞추기 게임

프로젝트 개요

에이전트 역할 설명

상세 코드 파일 분석

1. 설정 파일 (`config.py`)

2. AgentAlice (`agent_Alice.py`)

3. AgentBob (`agent_Bob.py`)

4. AgentCarol (`agent_Carol.py`)

5. 유틸리티 모듈 (`utils/`)

`game_logic.py`

`protocol_wrappers.py`

`server.py`

시스템 아키텍처 플로우차트

메시지 플로우 다이어그램

uv로 프로젝트 실행

1. 환경 설정

2. 프로젝트 설정

3. 게임 실행

4. 게임플레이

프로젝트 요약

기술적 특징

학습 가치

확장 가능성

보안 고려사항

관련 케이스 스터디

🚀 시작 예제

🐍 Python 구현 케이스

🟨 JavaScript/TypeScript 케이스

☕ Java 구현 케이스

🔧 프레임워크 통합 케이스

🛠️ 개발 도구

📚 Protocol 이해 및 모범 사례

🌟 생태계 리소스

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A2A 멀티 에이전트 예제: 숫자 맞추기 게임

프로젝트 개요

에이전트 역할 설명

상세 코드 파일 분석

1. 설정 파일 (config.py)

2. AgentAlice (agent_Alice.py)

3. AgentBob (agent_Bob.py)

4. AgentCarol (agent_Carol.py)

5. 유틸리티 모듈 (utils/)

game_logic.py

protocol_wrappers.py

server.py

시스템 아키텍처 플로우차트

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uv로 프로젝트 실행

1. 환경 설정

2. 프로젝트 설정

3. 게임 실행

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기술적 특징

학습 가치

확장 가능성

보안 고려사항

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🐍 Python 구현 케이스

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1. 설정 파일 (`config.py`)

2. AgentAlice (`agent_Alice.py`)

3. AgentBob (`agent_Bob.py`)

4. AgentCarol (`agent_Carol.py`)

5. 유틸리티 모듈 (`utils/`)

`game_logic.py`

`protocol_wrappers.py`

`server.py`