1. ภาพรวม
เอเจนต์ AI กำลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว ซึ่งปฏิวัติการทำงานอัตโนมัติและการตัดสินใจด้วยความสามารถในการทำงานโดยอัตโนมัติ เรียนรู้ และโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเพื่อบรรลุเป้าหมาย
แต่เราจะสร้างเอเจนต์ได้อย่างไร Codelab นี้จะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานได้โดยแสดงวิธีสร้างเอเจนต์สกุลเงินที่สามารถแปลงสกุลเงินของประเทศต่างๆ โดยมีเป้าหมายเพื่ออธิบายเทคโนโลยีล่าสุดเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจตัวย่อต่างๆ ที่อาจเห็นในอินเทอร์เน็ต (MCP, ADK, A2A)
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) เป็นโปรโตคอลแบบเปิดที่กำหนดมาตรฐานวิธีที่แอปพลิเคชันให้บริบทแก่ LLM MCP มีวิธีมาตรฐานในการเชื่อมต่อโมเดล AI กับทรัพยากร พรอมต์ และเครื่องมือ
ชุดพัฒนาเอเจนต์ (ADK)
Agent Development Kit (ADK) คือเฟรมเวิร์กการจัดระเบียบที่ยืดหยุ่นสำหรับการพัฒนาและติดตั้งใช้งาน AI Agent ADK ไม่ขึ้นอยู่กับโมเดล ไม่ขึ้นอยู่กับการติดตั้งใช้งาน และสร้างขึ้นเพื่อให้ใช้งานร่วมกับเฟรมเวิร์กอื่นๆ ได้ ADK ออกแบบมาเพื่อให้การพัฒนาเอเจนต์มีความคล้ายกับการพัฒนาซอฟต์แวร์มากขึ้น เพื่อช่วยให้นักพัฒนาแอปสร้าง ปรับใช้ และจัดระเบียบสถาปัตยกรรมเอเจนต์ได้ง่ายขึ้น ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การทำงานง่ายๆ ไปจนถึงเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน
โปรโตคอล Agent2Agent (A2A)
Agent2Agent (A2A) Protocol เป็นมาตรฐานแบบเปิดที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้การสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่าง AI Agent เป็นไปอย่างราบรื่น เช่นเดียวกับที่ MCP มอบวิธีมาตรฐานในการให้สิทธิ์ LLM เข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือ A2A ก็มอบวิธีมาตรฐานให้ Agent พูดคุยกับ Agent อื่นๆ ในโลกที่เอเจนต์สร้างขึ้นโดยใช้เฟรมเวิร์กที่หลากหลายและโดยผู้ให้บริการที่แตกต่างกัน A2A จะมีภาษาที่ใช้ร่วมกัน ซึ่งจะช่วยทำลายไซโลและส่งเสริมการทำงานร่วมกัน
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
- วิธีสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ในเครื่อง
- การติดตั้งใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP ใน Cloud Run
- วิธีสร้าง Agent ด้วย Agent Development Kit ที่ใช้เครื่องมือ MCP
- วิธีเปิดเผยตัวแทน ADK เป็นเซิร์ฟเวอร์ A2A
- การทดสอบเซิร์ฟเวอร์ A2A โดยใช้ไคลเอ็นต์ A2A
สิ่งที่คุณต้องมี
2. ก่อนเริ่มต้น
สร้างโปรเจ็กต์
- ใน Google Cloud Console ให้เลือกหรือสร้างโปรเจ็กต์ Google Cloud ในหน้าตัวเลือกโปรเจ็กต์
- ตรวจสอบว่าได้เปิดใช้การเรียกเก็บเงินสำหรับโปรเจ็กต์ Cloud แล้ว ดูวิธีตรวจสอบว่าได้เปิดใช้การเรียกเก็บเงินในโปรเจ็กต์แล้วหรือไม่
- เปิดใช้งาน Cloud Shell โดยคลิกลิงก์นี้ คุณสลับระหว่างเทอร์มินัล Cloud Shell (สําหรับเรียกใช้คําสั่งคลาวด์) กับ Editor (สําหรับสร้างโปรเจ็กต์) ได้โดยคลิกปุ่มที่เกี่ยวข้องจาก Cloud Shell
- เมื่อเชื่อมต่อกับ Cloud Shell แล้ว ให้ตรวจสอบว่าคุณได้รับการตรวจสอบสิทธิ์แล้วและตั้งค่าโปรเจ็กต์เป็นรหัสโปรเจ็กต์โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
gcloud auth list
- เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อยืนยันว่าคำสั่ง gcloud รู้จักโปรเจ็กต์ของคุณ
gcloud config list project
- ใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อตั้งค่าโปรเจ็กต์
export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID
- เปิดใช้ API ที่จำเป็นโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้ การดำเนินการนี้อาจใช้เวลาสักครู่
gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com \
servicenetworking.googleapis.com \
run.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
artifactregistry.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
compute.googleapis.com
- ตรวจสอบว่าคุณมี Python 3.10 ขึ้นไป
โปรดดูคำสั่งและการใช้งาน gcloud ในเอกสารประกอบ
3. การติดตั้ง
- โคลนที่เก็บ
git clone https://github.com/jackwotherspoon/currency-agent.git
cd currency-agent
- ติดตั้ง uv (ใช้เพื่อจัดการทรัพยากร Dependency)
# macOS and Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows (uncomment below line)
# powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
- กำหนดค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม (ผ่านไฟล์
.env):
สร้างไฟล์ .env โดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
echo "GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE" >> .env \
&& echo "GOOGLE_CLOUD_PROJECT=$PROJECT_ID" >> .env \
&& echo "GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1" >> .env
4. สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ในเครื่อง
ก่อนที่จะจัดระเบียบเอเจนต์สกุลเงิน คุณจะต้องสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อแสดงเครื่องมือที่เอเจนต์ของคุณจะต้องใช้
เซิร์ฟเวอร์ MCP ช่วยให้คุณเขียนโปรแกรมที่มีขนาดเล็กเพื่อแสดงความสามารถเฉพาะ (เช่น การดึงอัตราแลกเปลี่ยนสกุลเงิน) เป็นเครื่องมือได้ จากนั้นเอเจนต์หรือแม้แต่เอเจนต์หลายรายจะเข้าถึงเครื่องมือเหล่านี้ได้โดยใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่ได้มาตรฐาน
คุณสามารถใช้แพ็กเกจ Python FastMCP เพื่อสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่แสดงเครื่องมือเดียวชื่อ get_exchange_rate get_exchange_rate จะทำการเรียกผ่านอินเทอร์เน็ตไปยัง Frankfurter API เพื่อรับอัตราแลกเปลี่ยนปัจจุบันระหว่าง 2 สกุลเงิน
คุณดูโค้ดสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ได้ในไฟล์ mcp-server/server.py
import logging
import os
import httpx
from fastmcp import FastMCP
# Set up logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(format="[%(levelname)s]: %(message)s", level=logging.INFO)
mcp = FastMCP("Currency MCP Server 💵")
@mcp.tool()
def get_exchange_rate(
currency_from: str = 'USD',
currency_to: str = 'EUR',
currency_date: str = 'latest',
):
"""Use this to get current exchange rate.
Args:
currency_from: The currency to convert from (e.g., "USD").
currency_to: The currency to convert to (e.g., "EUR").
currency_date: The date for the exchange rate or "latest". Defaults to "latest".
Returns:
A dictionary containing the exchange rate data, or an error message if the request fails.
"""
logger.info(f"--- 🛠️ Tool: get_exchange_rate called for converting {currency_from} to {currency_to} ---")
try:
response = httpx.get(
f'https://api.frankfurter.app/{currency_date}',
params={'from': currency_from, 'to': currency_to},
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
if 'rates' not in data:
return {'error': 'Invalid API response format.'}
logger.info(f'✅ API response: {data}')
return data
except httpx.HTTPError as e:
return {'error': f'API request failed: {e}'}
except ValueError:
return {'error': 'Invalid JSON response from API.'}
if __name__ == "__main__":
logger.info(f"🚀 MCP server started on port {os.getenv('PORT', 8080)}")
# Could also use 'sse' transport, host="0.0.0.0" required for Cloud Run.
asyncio.run(
mcp.run_async(
transport="http",
host="0.0.0.0",
port=os.getenv("PORT", 8080),
)
)
หากต้องการเริ่มเซิร์ฟเวอร์ MCP ในเครื่อง ให้เปิดเทอร์มินัลแล้วเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ (เซิร์ฟเวอร์จะเริ่มใน http://localhost:8080)
uv run mcp-server/server.py
ทดสอบว่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ทำงานอย่างถูกต้องและเข้าถึงเครื่องมือ get_exchange_rate ได้โดยใช้ Model Context Protocol
ในหน้าต่างเทอร์มินัลใหม่ (เพื่อไม่ให้หยุดเซิร์ฟเวอร์ MCP ในเครื่อง) ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
uv run mcp-server/test_server.py
คุณควรเห็นอัตราแลกเปลี่ยนปัจจุบันของ 1 USD (ดอลลาร์สหรัฐ) เป็น EUR (ยูโร) ดังนี้
--- 🛠️ Tool found: get_exchange_rate ---
--- 🪛 Calling get_exchange_rate tool for USD to EUR ---
--- ✅ Success: {
"amount": 1.0,
"base": "USD",
"date": "2025-05-26",
"rates": {
"EUR": 0.87866
}
} ---
ยอดเยี่ยม! คุณมีเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ใช้งานได้พร้อมเครื่องมือที่ตัวแทนจะเข้าถึงได้
ก่อนที่จะไปยังสถานีถัดไป ให้หยุดเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ทำงานในเครื่องโดยเรียกใช้ Ctrl+C (หรือ Command+C ใน Mac) ในเทอร์มินัลที่คุณเริ่มต้น
5. ติดตั้งใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP ใน Cloud Run
ตอนนี้คุณพร้อมที่จะติดตั้งใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลใน Cloud Run แล้ว 🚀☁️
ประโยชน์ของการเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP จากระยะไกล
การเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP จากระยะไกลใน Cloud Run มีประโยชน์หลายประการดังนี้
- 📈ความสามารถในการปรับขนาด: Cloud Run สร้างขึ้นเพื่อปรับขนาดออกอย่างรวดเร็วเพื่อจัดการคำขอขาเข้าทั้งหมด Cloud Run จะปรับขนาดเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยอัตโนมัติตามความต้องการ
- 👥เซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง: คุณแชร์สิทธิ์เข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ MCP ส่วนกลางกับสมาชิกในทีมผ่านสิทธิ์ IAM ได้ ซึ่งจะช่วยให้สมาชิกเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์จากเครื่องในเครื่องของตนเองได้แทนที่จะต้องเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ของตนเองในเครื่อง หากมีการเปลี่ยนแปลงในเซิร์ฟเวอร์ MCP สมาชิกในทีมทุกคนจะได้รับประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงนั้น
- 🔐ความปลอดภัย: Cloud Run มีวิธีง่ายๆ ในการบังคับใช้คำขอที่ผ่านการตรวจสอบสิทธิ์ ซึ่งจะอนุญาตเฉพาะการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยกับเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อป้องกันการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต
เปลี่ยนเป็นไดเรกทอรี mcp-server โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
cd mcp-server
ทำให้เซิร์ฟเวอร์ MCP ใช้งานได้กับ Cloud Run
gcloud run deploy mcp-server --no-allow-unauthenticated --region=us-central1 --source .
หากบริการของคุณได้รับการติดตั้งใช้งานเรียบร้อยแล้ว คุณจะเห็นข้อความต่อไปนี้
Service [mcp-server] revision [mcp-server-12345-abc] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
การตรวจสอบสิทธิ์ไคลเอ็นต์ MCP
เนื่องจากคุณระบุ --no-allow-unauthenticated เพื่อกำหนดให้มีการตรวจสอบสิทธิ์ ไคลเอ็นต์ MCP ที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลจึงต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์
เอกสารอย่างเป็นทางการสำหรับโฮสต์เซิร์ฟเวอร์ MCP ใน Cloud Run มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้โดยขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่คุณเรียกใช้ไคลเอ็นต์ MCP
คุณจะต้องเรียกใช้พร็อกซี Cloud Run เพื่อสร้างอุโมงค์ที่ตรวจสอบสิทธิ์แล้วไปยังเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลในเครื่อง
โดยค่าเริ่มต้น URL ของบริการ Cloud Run จะกำหนดให้คำขอทั้งหมดต้องได้รับอนุญาตด้วยบทบาท IAM ของผู้เรียกใช้ Cloud Run (roles/run.invoker) การเชื่อมโยงนโยบาย IAM นี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะใช้กลไกการรักษาความปลอดภัยที่รัดกุมเพื่อตรวจสอบสิทธิ์ไคลเอ็นต์ MCP ในเครื่อง
คุณควรตรวจสอบว่าคุณหรือสมาชิกในทีมที่พยายามเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลมีroles/run.invokerบทบาท IAM ที่เชื่อมโยงกับหลักการ IAM (บัญชี Google Cloud)
gcloud run services proxy mcp-server --region=us-central1
คุณควรเห็นเอาต์พุตต่อไปนี้
Proxying to Cloud Run service [mcp-server] in project [<YOUR_PROJECT_ID>] region [us-central1]
http://127.0.0.1:8080 proxies to https://mcp-server-abcdefgh-uc.a.run.app
ตอนนี้การรับส่งข้อมูลทั้งหมดไปยัง http://127.0.0.1:8080 จะได้รับการตรวจสอบสิทธิ์และส่งต่อไปยังเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกล
ทดสอบเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกล
ในเทอร์มินัลใหม่ ให้กลับไปที่โฟลเดอร์รูทและเรียกใช้ไฟล์ mcp-server/test_server.py อีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลทำงานอยู่
cd ..
uv run mcp-server/test_server.py
คุณควรเห็นเอาต์พุตที่คล้ายกับตอนที่เรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ในเครื่อง
--- 🛠️ Tool found: get_exchange_rate ---
--- 🪛 Calling get_exchange_rate tool for USD to EUR ---
--- ✅ Success: {
"amount": 1.0,
"base": "USD",
"date": "2025-05-26",
"rates": {
"EUR": 0.87866
}
} ---
คุณสามารถค้นหาบันทึกของเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Cloud Run ที่ติดตั้งใช้งานแล้วได้หากต้องการยืนยันว่ามีการเรียกเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลจริง
gcloud run services logs read mcp-server --region us-central1 --limit 5
คุณควรเห็นเอาต์พุตต่อไปนี้ในบันทึก
2025-06-04 14:28:29,871 [INFO]: --- 🛠️ Tool: get_exchange_rate called for converting USD to EUR ---
2025-06-04 14:28:30,610 [INFO]: HTTP Request: GET https://api.frankfurter.app/latest?from=USD&to=EUR "HTTP/1.1 200 OK"
2025-06-04 14:28:30,611 [INFO]: ✅ API response: {'amount': 1.0, 'base': 'USD', 'date': '2025-06-03', 'rates': {'EUR': 0.87827}}
ตอนนี้คุณมีเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลแล้ว ก็ไปสร้างเอเจนต์ต่อได้เลย 🤖
6. สร้าง Agent ด้วย Agent Development Kit (ADK)
คุณมีเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ใช้งานแล้ว ตอนนี้ก็ถึงเวลาสร้างเอเจนต์สกุลเงินโดยใช้ Agent Development Kit (ADK)
Agent Development Kit เพิ่งเปิดตัวเวอร์ชันเสถียร v1.0.0 เหตุการณ์สำคัญนี้แสดงให้เห็นว่าตอนนี้ Python ADK พร้อมใช้งานจริงแล้ว โดยมีแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพสำหรับนักพัฒนาแอปในการสร้างและติดตั้งใช้งานเอเจนต์ในสภาพแวดล้อมจริงได้อย่างมั่นใจ
ADK ช่วยให้สร้างเอเจนต์ที่มีขนาดเล็กมากและเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ได้อย่างง่ายดายด้วยการรองรับเครื่องมือ MCP ในตัว เอเจนต์สกุลเงินจะเข้าถึงเครื่องมือ get_exchange_rate โดยใช้คลาส MCPToolset ของ ADK
โค้ดสำหรับเอเจนต์สกุลเงินอยู่ใน currency_agent/agent.py
import logging
import os
from dotenv import load_dotenv
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.a2a.utils.agent_to_a2a import to_a2a
from google.adk.tools.mcp_tool import MCPToolset, StreamableHTTPConnectionParams
logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(format="[%(levelname)s]: %(message)s", level=logging.INFO)
load_dotenv()
SYSTEM_INSTRUCTION = (
"You are a specialized assistant for currency conversions. "
"Your sole purpose is to use the 'get_exchange_rate' tool to answer questions about currency exchange rates. "
"If the user asks about anything other than currency conversion or exchange rates, "
"politely state that you cannot help with that topic and can only assist with currency-related queries. "
"Do not attempt to answer unrelated questions or use tools for other purposes."
)
logger.info("--- 🔧 Loading MCP tools from MCP Server... ---")
logger.info("--- 🤖 Creating ADK Currency Agent... ---")
root_agent = LlmAgent(
model="gemini-2.5-flash",
name="currency_agent",
description="An agent that can help with currency conversions",
instruction=SYSTEM_INSTRUCTION,
tools=[
MCPToolset(
connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
url=os.getenv("MCP_SERVER_URL", "http://localhost:8080/mcp")
)
)
],
)
หากต้องการทดสอบเอเจนต์สกุลเงินอย่างรวดเร็ว คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก UI สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ ADK ได้โดยเรียกใช้ adk web:
uv run adk web
ในเบราว์เซอร์ ให้ไปที่ http://localhost:8000 เพื่อดูและทดสอบเอเจนต์
ตรวจสอบว่าได้เลือก currency_agent เป็นตัวแทนที่มุมซ้ายบนของเว็บ UI
ถามตัวแทนในแชท เช่น "250 CAD เป็น USD เท่าไหร่" คุณควรเห็นตัวแทนโทรหาเครื่องมือ get_exchange_rate MCP ของเราก่อนที่ตัวแทนจะตอบ
Agent ทำงานแล้ว โดยสามารถจัดการคำค้นหาที่เกี่ยวข้องกับการแปลงสกุลเงิน 💸
7. โปรโตคอล Agent2Agent (A2A)
Agent2Agent (A2A) Protocol เป็นมาตรฐานแบบเปิดที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้การสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่าง AI Agent เป็นไปอย่างราบรื่น ซึ่งช่วยให้เอเจนต์ที่สร้างขึ้นโดยใช้เฟรมเวิร์กที่หลากหลายและจากผู้ให้บริการที่แตกต่างกันสามารถสื่อสารกันในภาษาเดียวกันได้ ซึ่งจะช่วยทำลายไซโลและส่งเสริมการทำงานร่วมกัน
A2A ช่วยให้เอเจนต์ทำสิ่งต่อไปนี้ได้
- ค้นพบ: ค้นหาเอเจนต์อื่นๆ และเรียนรู้ทักษะ (AgentSkill) และความสามารถ (AgentCapabilities) โดยใช้การ์ดเอเจนต์ที่ได้มาตรฐาน
- สื่อสาร: แลกเปลี่ยนข้อความและข้อมูลอย่างปลอดภัย
- ทำงานร่วมกัน: มอบหมายงานและประสานงานเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน
โปรโตคอล A2A ช่วยให้การสื่อสารนี้เป็นไปได้ผ่านกลไกต่างๆ เช่น "การ์ดเอเจนต์" ซึ่งทำหน้าที่เป็นการ์ดธุรกิจดิจิทัลที่เอเจนต์ใช้เพื่อโฆษณาความสามารถและข้อมูลการเชื่อมต่อของตนได้
ตอนนี้ถึงเวลาเปิดเผยเอเจนต์สกุลเงินโดยใช้ A2A เพื่อให้เอเจนต์และไคลเอ็นต์อื่นๆ เรียกใช้ได้
A2A Python SDK
A2A Python SDK มีโมเดล Pydantic สำหรับทรัพยากรแต่ละรายการที่กล่าวถึงข้างต้น ได้แก่ AgentSkill, AgentCapabilities และ AgentCard ซึ่งมีอินเทอร์เฟซสำหรับการเร่งการพัฒนาและการผสานรวมกับโปรโตคอล A2A
AgentSkill คือวิธีที่คุณจะโฆษณาต่อตัวแทนอื่นๆ ว่าตัวแทนสกุลเงินมีเครื่องมือสำหรับ get_exchange_rate
# A2A Agent Skill definition
skill = AgentSkill(
id='get_exchange_rate',
name='Currency Exchange Rates Tool',
description='Helps with exchange values between various currencies',
tags=['currency conversion', 'currency exchange'],
examples=['What is exchange rate between USD and GBP?'],
)
จากนั้นในส่วนของ AgentCard จะแสดงทักษะและความสามารถของเอเจนต์พร้อมกับรายละเอียดเพิ่มเติม เช่น โหมดอินพุตและเอาต์พุตที่เอเจนต์จัดการได้
# A2A Agent Card definition
agent_card = AgentCard(
name='Currency Agent',
description='Helps with exchange rates for currencies',
url=f'http://{host}:{port}/',
version='1.0.0',
defaultInputModes=["text"],
defaultOutputModes=["text"],
capabilities=AgentCapabilities(streaming=True),
skills=[skill],
)
ถึงเวลาแล้วที่จะนำทุกอย่างมารวมกันด้วยตัวแทนสกุลเงินและแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ A2A
8. การเปิดเผยเซิร์ฟเวอร์ A2A ของ Currency Agent
ADK ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างและเชื่อมต่อเอเจนต์โดยใช้โปรโตคอล A2A ให้คุณ การทำให้เอเจนต์ ADK ที่มีอยู่เข้าถึงได้ (การเปิดเผย) เป็นเซิร์ฟเวอร์ A2A จะทำได้ด้วยฟังก์ชัน to_a2a(root_agent) ของ ADK (ดูรายละเอียดทั้งหมดได้ในเอกสารประกอบของ ADK)
ฟังก์ชัน to_a2a จะแปลงเอเจนต์ที่มีอยู่ให้ทำงานกับ A2A และแสดงเป็นเซิร์ฟเวอร์ผ่าน uvicorn ได้ ซึ่งหมายความว่าคุณจะควบคุมสิ่งที่ต้องการเปิดเผยได้มากขึ้นหากวางแผนที่จะนำเอเจนต์ไปใช้จริง ฟังก์ชัน to_a2a() จะสร้างการ์ดตัวแทนโดยอัตโนมัติตามรหัสตัวแทนของคุณโดยใช้ A2A Python SDK ที่อยู่เบื้องหลัง
เมื่อดูภายในไฟล์ currency_agent/agent.py คุณจะเห็นการใช้ to_a2a และวิธีที่เอเจนต์สกุลเงินแสดงเป็นเซิร์ฟเวอร์ A2A โดยใช้โค้ดเพียง 2 บรรทัด
from google.adk.a2a.utils.agent_to_a2a import to_a2a
# ... see file for full code
# Make the agent A2A-compatible
a2a_app = to_a2a(root_agent, port=10000)
หากต้องการเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ A2A ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัลใหม่
uv run uvicorn currency_agent.agent:a2a_app --host localhost --port 10000
หากเซิร์ฟเวอร์เริ่มทำงานสำเร็จ เอาต์พุตจะมีลักษณะดังนี้ ซึ่งบ่งชี้ว่าเซิร์ฟเวอร์ทำงานบนพอร์ต 10000
[INFO]: --- 🔧 Loading MCP tools from MCP Server... ---
[INFO]: --- 🤖 Creating ADK Currency Agent... ---
INFO: Started server process [45824]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://localhost:10000 (Press CTRL+C to quit)
ตอนนี้เอเจนต์สกุลเงินทำงานเป็นเซิร์ฟเวอร์ A2A ได้อย่างไม่มีปัญหาแล้ว โดยเอเจนต์หรือไคลเอ็นต์อื่นๆ สามารถเรียกใช้ได้โดยใช้โปรโตคอล A2A
ตรวจสอบว่า Remote Agent กำลังทำงานอยู่
คุณสามารถตรวจสอบอีกครั้งว่าเอเจนต์ทำงานได้หรือไม่โดยไปที่ URL ของการ์ดเอเจนต์สำหรับเอเจนต์สกุลเงินที่ฟังก์ชัน to_a2a() สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ
ในเบราว์เซอร์ ให้ไปที่ [http://localhost:10000/.well-known/agent.json]
คุณควรเห็นการ์ดตัวแทนต่อไปนี้
{
"capabilities": {
},
"defaultInputModes": [
"text/plain"
],
"defaultOutputModes": [
"text/plain"
],
"description": "An agent that can help with currency conversions",
"name": "currency_agent",
"preferredTransport": "JSONRPC",
"protocolVersion": "0.3.0",
"skills": [
{
"description": "An agent that can help with currency conversions I am a specialized assistant for currency conversions. my sole purpose is to use the 'get_exchange_rate' tool to answer questions about currency exchange rates. If the user asks about anything other than currency conversion or exchange rates, politely state that I cannot help with that topic and can only assist with currency-related queries. Do not attempt to answer unrelated questions or use tools for other purposes.",
"id": "currency_agent",
"name": "model",
"tags": [
"llm"
]
},
{
"description": "Use this to get current exchange rate.\n\nArgs:\n currency_from: The currency to convert from (e.g., \"USD\").\n currency_to: The currency to convert to (e.g., \"EUR\").\n currency_date: The date for the exchange rate or \"latest\". Defaults to \"latest\".\n\nReturns:\n A dictionary containing the exchange rate data, or an error message if the request fails.",
"id": "currency_agent-get_exchange_rate",
"name": "get_exchange_rate",
"tags": [
"llm",
"tools"
]
}
],
"supportsAuthenticatedExtendedCard": false,
"url": "http://localhost:10000",
"version": "0.0.1"
}
ทดสอบเซิร์ฟเวอร์ A2A
ตอนนี้คุณทดสอบเซิร์ฟเวอร์ได้โดยส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ A2A
A2A Python SDK มีคลาส a2a.client.A2AClient ที่ช่วยให้คุณทำสิ่งนี้ได้ง่ายขึ้น
ไฟล์ currency_agent/test_client.py มีโค้ดที่เรียกใช้ผ่านกรณีทดสอบต่างๆ หลายกรณีกับเซิร์ฟเวอร์ A2A
# ... see file for full code
# Example test using A2AClient
async def run_single_turn_test(client: A2AClient) -> None:
"""Runs a single-turn non-streaming test."""
send_message_payload = create_send_message_payload(text="how much is 100 USD in CAD?")
request = SendMessageRequest(
id=str(uuid4()), params=MessageSendParams(**send_message_payload)
)
print("--- ✉️ Single Turn Request ---")
# Send Message
response: SendMessageResponse = await client.send_message(request)
print_json_response(response, "📥 Single Turn Request Response")
if not isinstance(response.root, SendMessageSuccessResponse):
print("received non-success response. Aborting get task ")
return
if not isinstance(response.root.result, Task):
print("received non-task response. Aborting get task ")
return
task_id: str = response.root.result.id
print("--- ❔ Query Task ---")
# query the task
get_request = GetTaskRequest(id=str(uuid4()), params=TaskQueryParams(id=task_id))
get_response: GetTaskResponse = await client.get_task(get_request)
print_json_response(get_response, "📥 Query Task Response")
# ----- Main Entrypoint (Create client --> Run tests) -----
async def main() -> None:
"""Main function to run the tests."""
print(f'--- 🔄 Connecting to agent at {AGENT_URL}... ---')
try:
async with httpx.AsyncClient() as httpx_client:
# Create a resolver to fetch the agent card
resolver = A2ACardResolver(
httpx_client=httpx_client,
base_url=AGENT_URL,
)
agent_card = await resolver.get_agent_card()
# Create a client to interact with the agent
client = A2AClient(
httpx_client=httpx_client,
agent_card=agent_card,
)
print('--- ✅ Connection successful. ---')
await run_single_turn_test(client)
await run_multi_turn_test(client)
except Exception as e:
traceback.print_exc()
print(f'--- ❌ An error occurred: {e} ---')
print('Ensure the agent server is running.')
เรียกใช้การทดสอบโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
uv run currency_agent/test_client.py
การทดสอบที่สำเร็จจะส่งผลให้เกิดสิ่งต่อไปนี้
--- 🔄 Connecting to agent at http://localhost:10000... ---
--- ✅ Connection successful. ---
--- ✉️ Single Turn Request ---
--- 📥 Single Turn Request Response ---
{"id":"3bc92d7b-d857-4e93-9ff0-b2fb865f6e35","jsonrpc":"2.0","result":{"artifacts":[{"artifactId":"35e89e14-b977-4397-a23b-92c84bc32379","parts":[{"kind":"text","text":"Based on the current exchange rate, 1 USD is equivalent to 1.3704 CAD. Therefore, 100 USD would be 137.04 CAD.\n"}]}],"contextId":"2d66f277-152c-46ef-881d-7fe32866e9f5","history":[{"contextId":"2d66f277-152c-46ef-881d-7fe32866e9f5","kind":"message","messageId":"59819269f7d04849b0bfca7d43ec073c","parts":[{"kind":"text","text":"how much is 100 USD in CAD?"}],"role":"user","taskId":"52ae2392-84f5-429a-a14b-8413d3d20d97"},{"contextId":"2d66f277-152c-46ef-881d-7fe32866e9f5","kind":"message","messageId":"286095c6-12c9-40cb-9596-a9676d570dbd","parts":[],"role":"agent","taskId":"52ae2392-84f5-429a-a14b-8413d3d20d97"}],"id":"52ae2392-84f5-429a-a14b-8413d3d20d97","kind":"task","status":{"state":"completed"}}}
// ...
--- 🚀 First turn completed, no further input required for this test case. ---
ใช้ได้ผล! คุณได้ทดสอบเรียบร้อยแล้วว่าสามารถสื่อสารกับตัวแทนสกุลเงินผ่านเซิร์ฟเวอร์ A2A ได้ 🎉
ดูกรณีการใช้งานขั้นสูงเพิ่มเติมได้ในที่เก็บ a2a-samples บน GitHub
หากต้องการติดตั้งใช้งานเอเจนต์ Vertex AI Agent Engine มอบประสบการณ์การใช้งานที่มีการจัดการสำหรับการติดตั้งใช้งานเอเจนต์ AI ในการผลิต
9. ขอแสดงความยินดี
ยินดีด้วย คุณสร้างและติดตั้งใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกล สร้าง Agent สกุลเงินโดยใช้ Agent Development Kit (ADK) ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือโดยใช้ MCP และเปิดเผย Agent โดยใช้โปรโตคอล Agent2Agent (A2A) เรียบร้อยแล้ว ตอนนี้ Agent สกุลเงินพร้อมให้โต้ตอบกับ Agent อื่นๆ ของเฟรมเวิร์กใดก็ได้โดยใช้ A2A แล้ว
ที่นี่คือลิงก์ไปยังเอกสารประกอบโค้ดฉบับเต็ม
สิ่งที่เราได้พูดถึงไปแล้ว
- วิธีสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ในเครื่อง
- การติดตั้งใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP ใน Cloud Run
- วิธีสร้าง Agent ด้วย Agent Development Kit ที่ใช้เครื่องมือ MCP
- วิธีเปิดเผยตัวแทน ADK เป็นเซิร์ฟเวอร์ A2A
- การทดสอบเซิร์ฟเวอร์ A2A โดยใช้ไคลเอ็นต์ A2A
ล้างข้อมูล
โปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อเลี่ยงไม่ให้เกิดการเรียกเก็บเงินกับบัญชี Google Cloud สำหรับทรัพยากรที่ใช้ในแล็บนี้
- ในคอนโซล Google Cloud ให้ไปที่หน้าจัดการทรัพยากร
- ในรายการโปรเจ็กต์ ให้เลือกโปรเจ็กต์ที่ต้องการลบ แล้วคลิกลบ
- ในกล่องโต้ตอบ ให้พิมพ์รหัสโปรเจ็กต์ แล้วคลิกปิดเพื่อลบโปรเจ็กต์