أنظمة متعدّدة الوكلاء باستخدام Agent2Agent

1. نظرة عامة

في هذا الدرس التطبيقي حول الترميز، ستنشئ نظامًا متعدد الوكلاء يتواصل فيه عدّة وكلاء من "حزمة تطوير الوكلاء" (ADK) ويتعاونون باستخدام بروتوكول Agent2Agent (A2A).

أهداف الدورة التعليمية

  • كيفية إنشاء وكلاء ADK مستقلين متعددين
  • كيفية منح كل وكيل بطاقة وكيل وتغليفها كخوادم A2A
  • كيفية إنشاء وكيل مضيف ينسّق الوكلاء البعيدين
  • كيفية إنشاء اتصالات الوكيل البعيد
  • كيفية اختبار نظام متعدد الوكلاء محليًا

المتطلبات

  • مشروع Google Cloud تم تفعيل الفوترة فيه
  • متصفّح ويب، مثل Chrome
  • ‫Python 3.12 أو إصدار أحدث

هذا الدرس التطبيقي حول الترميز مخصّص للمطوّرين المتوسطي الخبرة الذين لديهم بعض المعرفة بلغة Python وGoogle Cloud.

يستغرق إكمال هذا الدرس التطبيقي حول الترميز حوالي 15 دقيقة.

يجب أن تكون تكلفة الموارد التي تم إنشاؤها في هذا الدرس التطبيقي حول الترميز أقل من 5 دولارات أمريكية.

2. إعداد البيئة

إنشاء مشروع على Google Cloud

  1. في Google Cloud Console، في صفحة اختيار المشروع، اختَر مشروعًا على Google Cloud أو أنشِئ مشروعًا.
  2. تأكَّد من تفعيل الفوترة لمشروعك على السحابة الإلكترونية. كيفية التحقّق مما إذا كانت الفوترة مفعَّلة في مشروع

بدء Cloud Shell Editor

لبدء جلسة Cloud Shell من "وحدة تحكّم Google Cloud"، انقر على تفعيل Cloud Shell في "وحدة تحكّم Google Cloud".

سيؤدي ذلك إلى بدء جلسة في اللوحة السفلية من "وحدة تحكّم Google Cloud".

لتشغيل المحرِّر، انقر على فتح المحرِّر في شريط الأدوات في نافذة Cloud Shell.

ضبط إعدادات البيئة

ابدأ بتنفيذ الأمر التالي في الوحدة الطرفية لإنشاء بنية مجلد المشروع لنظام A2A. لأغراض هذا العرض التوضيحي، سنستخدم مسارًا مطلقًا من دليل $HOME:

mkdir -p $HOME/app/src/agents $HOME/app/src/host
touch $HOME/app/.env $HOME/app/pyproject.toml

بعد أن أصبح لدينا البنية العامة، لنملأ إعدادات البيئة. انسخ مقطع الرمز التالي إلى ملف .env الجديد:

املأ ملف .env الجديد برقم تعريف مشروعك على Google Cloud Platform ومنطقة Google Cloud Platform. يمكنك أيضًا إدخال عنوان بريد إلكتروني من اختيارك في MAIL_TO إذا كنت تريد تلقّي رسائل إلكترونية تتضمّن التقارير من الوكيل الذي ستنشئه. يمكنك بعد ذلك إضافة رمز مميّز للوصول الشخصي إلى GitHub GITHUB_TOKEN لتسهيل عمل وكيل استرداد GitHub.

افتح ملف ‎ .env الجديد باستخدام أمر bash التالي:

cloudshell edit .env

ثم انسخ الملف التالي في ملف ‎ .env في app.env. ملاحظة مهمة: تأكَّد من إدخال القيم الخاصة بك.

# --- Google Cloud ---
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<your-gcp-project-id>
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=<your-gcp-project-region>

# --- GitHub ---
# Personal Access Token with "repo" scope
# Create one at: https://github.com/settings/tokens
# Generate new token --> Fine-grained, repo-secured --> (populate) Token name --> (scroll down) Generate token
GITHUB_TOKEN=<your-github-pat>
MCP_SERVER_HOST=https://api.githubcopilot.com/mcp/
TARGET_REPOS=["google/adk-python", "langchain-ai/langchain"]
DEFAULT_ISSUE_COUNT=5
DEFAULT_PR_COUNT=5

# --- Email (Optional) ---
# Only needed if you want the emailer agent to send reports
RESEND_API_KEY=<your-resend-API-key>
RESEND_DOMAIN=<your-domain>
MAIL_TO=<insert-email-to-receive-reports>

# --- Local Development Overrides  ---
RETRIEVAL_AGENT_URL=http://localhost:8001
EVALUATOR_AGENT_URL=http://localhost:8002
EMAILER_AGENT_URL=http://localhost:8003
ORCHESTRATOR_PORT=http://localhost:8000

بعد ملء متغيرات البيئة، علينا ضبط بيئة uv. انسخ مقطع الرمز التالي في ملف pyproject.toml:

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[project]
name = "app"
version = "0.1.0"
description = "Multi-agent system designed to assess the newest issues and pull requests from numerous agentic development platforms"
authors = [
    { name = "Thomas Wagner" },
    { name = "Kris Overholt" }
]
license = "Apache-2.0"
requires-python = ">=3.11,<3.14"
dependencies = [
    "resend>=2.21.0",
    "uvicorn>=0.40.0",
    "a2a-sdk>=0.3.26,<0.4.0",
    "google-adk[a2a]>=1.27.0,<1.30.0",
    "google-generativeai>=0.8.4",
    "httpx>=0.28.1",
    "pydantic>=2.12.5, <3.0.0",
    "python-dotenv>=1.2.0",
    "nest-asyncio>=1.6.0",
]

[project.optional-dependencies]
test = [
    "pytest>=8.3.2",
    "pytest-asyncio>=0.23.8",
    "pytest-mock>=3.14.0",
    "respx>=0.21.0",
]

[tool.ruff]
target-version = "py313"
line-length = 80

[tool.ruff.lint]
select = ["E", "F", "I", "C", "PL", "B", "UP", "RUF"]
ignore = ["E501", "C901"]

[tool.ruff.lint.per-file-ignores]
"__init__.py" = ["F401"]

[tool.ruff.lint.isort]
known-first-party = ["src"]

[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages=["src/"]

إنشاء بيئة افتراضية

الآن، من داخل دليل app الذي أنشأته للتو، شغِّل نص bash البرمجي التالي في الوحدة الطرفية. سيؤدي ذلك إلى إعداد بيئة Python الافتراضية وتثبيت جميع التبعيات اللازمة من الملف pyproject.toml.

# Ensure you are in the 'app' directory before running this

# Exit immediately if a command exits with a non-zero status.
set -e

# 1. Install uv, the Python package manager used for this project
echo "Installing uv..."
if ! command -v uv &> /dev/null
then
    pip install uv
else
    echo "uv is already installed."
fi

# 2. Create and activate virtual environment
echo "Setting up virtual environment..."
# --clear ensures you start with a fresh environment
uv venv --clear

# 3. Install dependencies
echo "Installing Python dependencies..."
uv sync

echo "Installation and setup complete."

أصبح لدينا الآن كل ما نحتاجه لإنشاء نظام متعدد الوكلاء.

3- إنشاء أداة استرجاع المعلومات

إيفا هي مطوّرة برامج تريد البقاء على اطّلاع على مستودعات GitHub عند تعديلها بإضافة مشاكل جديدة وطلبات سحب. لذلك، تنشئ وكيل ADK لاسترداد بيانات GitHub التي تطلبها.

لأغراض هذا العرض التوضيحي، نفِّذ الأمر التالي من جذر مشروعك لإنشاء الدليل والملف اللازمَين لوكيل الاسترجاع:

mkdir -p $HOME/app/src/agents/retriever
touch $HOME/app/src/agents/retriever/agent.py
touch $HOME/app/src/agents/retriever/__init__.py
echo "from . import agent" >> $HOME/app/src/agents/retriever/__init__.py

انسخ مقطع رمز ADK التالي إلى $HOME/app/src/agents/retriever/agent.py:

import logging
import os
import json
from dotenv import load_dotenv
from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import (
    StreamableHTTPConnectionParams,
)
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import McpToolset

logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv()

GITHUB_MCP_URL = os.getenv(
    "GITHUB_MCP_URL", "https://api.githubcopilot.com/mcp/"
)
GITHUB_TOKEN = os.getenv("GITHUB_TOKEN")
if GITHUB_TOKEN is None:
    raise ValueError("GITHUB_TOKEN env is not set")
TARGET_REPOS = os.getenv("TARGET_REPOS")
DEFAULT_ISSUE_COUNT = os.getenv("DEFAULT_ISSUE_COUNT")
DEFAULT_PR_COUNT = os.getenv("DEFAULT_PR_COUNT")

# --- Prompt ---
GITHUB_RETRIEVAL_INSTRUCTIONS = f"""
    You are a specialized GitHub data retrieval agent.
    Your only purpose is to fetch data from GitHub using the available MCP tools and format it for another agent.

    **DEFAULT CONFIGURATION:**
    If the orchestrator does not specify which repositories or how many items to fetch, you MUST use the following defaults:
    - **Repositories:** {TARGET_REPOS}
    - **PR Count:** {DEFAULT_PR_COUNT} per repository
    - **Issue Count:** {DEFAULT_ISSUE_COUNT} per repository

    **Your Task:**
    1. Analyze the task. If no specific repo is mentioned, iterate through the Default Repositories list above.
    2. Use the `GitHub` MCP tool to fetch the requested data (Pull Requests and/or Issues).
    3. **CRITICAL:** After the tool has finished running, you MUST take the raw output and compile it into a single response.

    The orchestrator is waiting for this raw data to pass to the Evaluator. Do not summarize it.
"""


# --- Agent Initialization ---
root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-flash",
    name="retriever",
    instruction=GITHUB_RETRIEVAL_INSTRUCTIONS,
    description="""
        Connects to the GitHub MCP server to retrieve real-time development
        insights, actively reading repository issues, pull requests, and commit
        histories.
    """,
    tools=[
        McpToolset(
            connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
                url=GITHUB_MCP_URL,
                headers={
                    "Authorization": f"Bearer {GITHUB_TOKEN}",
                    "X-MCP-Toolsets": "repos,issues,pull_requests",
                    "X-MCP-Readonly": "true",
                },
            )
        )
    ],
)

يعمل هذا الوكيل كأداة مستقلة. لاختبارها بشكل مستقل، شغِّل الأوامر التالية لتشغيل uv run adk web في الدليل **/agents/:

cd $HOME/app/src/agents

uv run adk run retriever

افتح رابط localhost في نافذة "uv run adk web" الطرفية واختَر الوكيل لتجربته.

4. إنشاء وكيل التقييم

يجد "ريتشارد" في كثير من الأحيان أنّه عليه تبسيط الكثير من المصطلحات الفنية لعملائه وزملائه غير المتخصصين في المجال التقني. بعد أن سئم ريتشارد من الحاجة إلى تعريف المصطلحات نفسها وشرح المشروع نفسه بطريقة موجزة، أنشأ وكيل تقطير يلخّص المصطلحات الفنية في نص سهل الفهم.

لأغراض هذا العرض التوضيحي، شغِّل الأمر التالي لإنشاء الملف الخاص بعميل التقييم:

mkdir -p $HOME/app/src/agents/evaluator
touch $HOME/app/src/agents/evaluator/agent.py
touch $HOME/app/src/agents/evaluator/__init__.py
echo "from . import agent" >> $HOME/app/src/agents/evaluator/__init__.py

انسخ مقطع رمز الوكيل أدناه إلى $HOME/app/src/agents/evaluator/agent.py

import json
from google.adk.agents.llm_agent import Agent

# --- Prompt ---
EVAL_AND_SUMMARIZATION_INSTRUCTIONS = """
    You are a specialized analysis and summarization agent. Your only purpose is to take raw, structured text about GitHub repositories and transform it into a concise, human-readable Markdown report.

    **Your Task:**
    1. You will receive a block of text containing raw data about pull requests and issues from an orchestrator.
    2. Analyze the provided data. For pull requests, evaluate their significance. For issues, identify key themes and problems.
    3. **CRITICAL:** You MUST generate a comprehensive summary in Markdown format based on your analysis. Your final output should be ONLY this Markdown report. Do not add any conversational text or explanations (e.g., "Here is the summary..."). The orchestrator needs to pass your clean report to another agent or directly to the user.

    **Output Format Rules:**
    - The report MUST be in Markdown.
    - Structure the report by repository.
    - For each repository, provide a concise overview of significant pull requests and important issues.
    - Conclude with overall insights.

    The orchestrator is waiting for this report. Ensure your final response consists of nothing but the complete Markdown summary.
"""

# --- Agent ---
root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-flash",
    name="evaluator",
    instruction=EVAL_AND_SUMMARIZATION_INSTRUCTIONS,
    description="""
        Distills and summarizes complex GitHub data, breaking down pull
        requests, code changes, and issue discussions into easily understandable
        insights.
    """,
)

يعمل هذا الوكيل كأداة مستقلة. لاختبارها بشكل مستقل، نفِّذ الأوامر التالية في وحدة طرفية جديدة لتشغيل uv run adk web في الدليل **/agents/:

cd $HOME/app/src/agents

uv run adk run evaluator

افتح رابط localhost في نافذة الأوامر واختَر وكيل التقييم لتجربته.

5- إنشاء وكيل Emailer

سئم إيفان من عدد الرسائل الإلكترونية التي يضطر إلى كتابتها والتي تتضمّن تلخيص نص متوفّر بسهولة وإعادة تنسيقه. لذلك، أنشأ وكيلًا لإرسال الرسائل الإلكترونية يعمل على إعادة تنسيق نص معيّن وإرساله إلى حساب بريد إلكتروني محدّد.

لأغراض هذا العرض التوضيحي، شغِّل الأمر التالي في الوحدة الطرفية لإنشاء ملف وكيل إرسال الرسائل الإلكترونية:

mkdir -p $HOME/app/src/agents/emailer
touch $HOME/app/src/agents/emailer/agent.py
touch $HOME/app/src/agents/emailer/__init__.py
echo "from . import agent" >> $HOME/app/src/agents/emailer/__init__.py

انسخ مقطع رمز الوكيل التالي إلى app/src/agents/emailer/agent.py

import logging
import os
import resend

from dotenv import load_dotenv
from google.adk.agents.llm_agent import Agent

load_dotenv()
logger = logging.getLogger(__name__)

RESEND_API_KEY = os.getenv("RESEND_API_KEY")
RESEND_DOMAIN = os.getenv("RESEND_DOMAIN")
MAIL_TO = os.getenv("MAIL_TO")

if RESEND_API_KEY:
    resend.api_key = RESEND_API_KEY

# --- Tools ---
def send_report_email(recipient: str, subject: str, body: str) -> str:
    """
    Sends an email of the given subject and body to the specified recipient
    via Resend. If recipient is None, it defaults to the MAIL_TO environment variable.

    Args:
        recipient (str | None): The email address of the recipient. If None, defaults to MAIL_TO.
        subject (str): The subject of the email.
        body (str): The body of the email.

    Returns:
        str: A success or failure message.
    """
    if not recipient:
        recipient = MAIL_TO

    if not all([RESEND_API_KEY, RESEND_DOMAIN, recipient]):
        error_msg = "Error: Email tool configuration missing (API Key, Domain, or Recipient)"
        logger.error(error_msg)
        return error_msg

    try:
        html_body = f"<div style='font-family: sans-serif; white-space: pre-wrap;'>{body}</div>"

        params: resend.Emails.SendParams = {
            "from": f"Research Agent <agent@{RESEND_DOMAIN}>",
            "to": [recipient], #type: ignore
            "subject": subject,
            "text": body,
            "html": html_body,
        }

        email = resend.Emails.send(params)

        logger.info(f"Email sent successfully. ID: {email['id']}")
        return f"Email sent! ID: {email['id']}"

    except Exception as e:
        error_msg = f"Failed to send email: {e}"
        logger.error(error_msg)
        return error_msg

# --- Prompt ---
EMAIL_INSTRUCTIONS = """
    You are an emailer agent responsible for formatting and sending a research report via email.

    INPUT: You will receive a Markdown-formatted string (the report) and the email recipient.

    YOUR TASK:
    1. Take the Markdown content and format it appropriately for an email body.
       The goal is to render the Markdown effectively so it is readable and well-presented in an email client.
    2. Based on the summary, generate a concise and informative subject line for the email.
       The subject line should reflect the main themes or key insights from the report.
    3. Use the `send_report_email` tool with the extracted recipient, the generated subject line, and the formatted email body.
       If no email recipient is provided, output a message indicating that no recipient was specified and do NOT call the tool.
"""

# --- Agent ---
root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-flash",
    name="emailer",
    instruction=EMAIL_INSTRUCTIONS,
    description="""
        Acts as the final delivery mechanism in the pipeline, dispatching
        generated summaries and reports to designated email addresses.
    """,
    tools=[
        send_report_email
    ],
)

يعمل هذا الوكيل كأداة مستقلة. لاختبارها بشكل مستقل، نفِّذ الأوامر التالية في وحدة طرفية جديدة لتشغيل uv run adk web في الدليل **/agents/:

cd $HOME/app/src/agents

uv run adk run emailer

افتح رابط localhost في نافذة الأوامر واختَر الوكيل لتجربته.

6. إنشاء بطاقات الوكلاء

لقد استعرضنا للتو ثلاث قصص لمطوّرين مستقلين لكل منهم وكيل فريد. يتم نشر جميع هؤلاء الوكلاء وتسجيل دخولهم إلى "مكتبة الوكلاء" الخاصة بشركتهم. تريد مطوّرة أخرى، اسمها ديان، جمع هذه الأفكار الفردية في نظام واحد متعدد الوكلاء.

الهدف الذي تريد تحقيقه هو الحصول على وكيل بحث عند الطلب يبقيها على اطّلاع دائم على المشاكل وطلبات الدمج من أُطر تطوير الوكلاء المختلفة. وتريد أيضًا أن ترسل ملخّصًا موجزًا عبر البريد الإلكتروني لجميع التطورات الجديدة في النظام المتكامل. بما أنّ جميع البرامج يتم تطويرها بشكل فردي في بيئات مختلفة، فإنّ A2A هو الحلّ المثالي لدمج هذه البرامج الحالية.

تتمثل الخطوة الأولى في تجميع سلسلة من الوكلاء البعيدين في منح كل وكيل بعيد مطلوب "بطاقة وكيل". يمكن اعتبارها بطاقات عمل خاصة بالوكيل. وهي ملفات JSON تُستخدَم لمنح الوكيل المضيف القدرة على تحديد الوكلاء من خلال أسمائهم وأوصافهم وإمكاناتهم ومخططات الإدخال/الإخراج.

أولاً، نفِّذ الأمر التالي من جذر مشروعك لإنشاء الدليل cards وجميع ملفات JSON اللازمة لبطاقات الوكيل:

mkdir -p $HOME/app/cards/
touch $HOME/app/cards/github_retrieval_agent_card.json
touch $HOME/app/cards/content_evaluator_agent_card.json
touch $HOME/app/cards/emailer_agent_card.json

لا يمكن الوصول إلى هذه الملفات إلا من خلال أمر bash التالي:

cloudshell edit $HOME/app/cards/github_retrieval_agent_card.json

انسخ محتوى JSON التالي إلى المجلد app/cards/github_retrieval_agent_card.json. يمكن الوصول إلى هذا الملف:

{
  "name": "GitHub_Retrieval_Agent",
  "description": "Connects to the GitHub MCP server to retrieve real-time development insights, actively reading repository issues, pull requests, and commit histories.",
  "url": "http://localhost:8001",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": true,
    "stateTransitionHistory": false
  },
  "defaultInputModes": [
    "text",
    "text/plain"
  ],
  "defaultOutputModes": [
    "text",
    "json",
    "text/plain"
  ],
  "skills": [
    {
      "id": "read_github_repos",
      "name": "GitHub_Retriever",
      "description": "Fetches and analyzes recent content updates from GitHub repositories, including open/closed issues, pull request statuses, and detailed commit logs.",
      "tags": [
        "Find the newest pull requests from",
        "Check recent issues in",
        "Summarize commits for",
        "GitHub repository status"
      ],
      "examples": [
        "Find the 10 most recent pull requests from the langchain-ai/langgraph repository along with their commits.",
        "List all open issues tagged with 'bug' in the current repository."
      ]
    }
  ]
}

انسخ المحتوى التالي في ملف app/cards/content_evaluator_agent_card.json. سيقدّم هذا الوصف للوكيل المضيف معلومات عن إمكانات هذا الوكيل ونوع البيانات التي يمكنك تقديمها إليه والنتائج التي سيعرضها.

كما في السابق، استخدِم هذا الأمر لتعديل بطاقة وكيل التقييم:

cloudshell edit $HOME/app/cards/content_evaluator_agent_card.json

{
  "name": "Content_Evaluation_Agent",
  "description": "Distills and summarizes complex GitHub data, breaking down pull requests, code changes, and issue discussions into easily understandable insights.",
  "url": "http://localhost:8002",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": true,
    "stateTransitionHistory": false
  },
  "defaultInputModes": [
    "text",
    "json",
    "text/plain"
  ],
  "defaultOutputModes": [
    "text",
    "text/plain"
  ],
  "skills": [
    {
      "id": "evaluate_github_content",
      "name": "Evaluate GitHub Content",
      "description": "Analyzes and synthesizes provided GitHub data—including code diffs, commit histories, issue threads, and PR comments—into clear, structured summaries.",
      "tags": [
        "summarize pull request",
        "evaluate GitHub changes",
        "break down commits",
        "distill issue discussion",
        "code review summary"
      ],
      "examples": [
        "Make a thorough summary of the code changes and commit history from this pull request data.",
        "Break down the main arguments and proposed solutions from this provided GitHub issue discussion."
      ]
    }
  ]
}

في ما يلي بطاقة الوكيل الخاصة بوكيل إرسال الرسائل الإلكترونية. انسخها إلى الملف app/cards/emailer_agent_card.json باستخدام أمر cloudshell نفسه:

cloudshell edit $HOME/app/cards/emailer_agent_card.json

{
  "name": "Email_Agent",
  "description": "Acts as the final delivery mechanism in the pipeline, dispatching generated summaries and reports to designated email addresses.",
  "url": "http://localhost:8003",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": true,
    "stateTransitionHistory": false
  },
  "defaultInputModes": [
    "text",
    "text/plain"
  ],
  "defaultOutputModes": [
    "text",
    "text/plain"
  ],
  "skills": [
    {
      "id": "dispatch_email_report",
      "name": "Dispatch_Report_via_Email",
      "description": "Takes synthesized text data and securely emails it to a specified recipient or distribution list.",
      "tags": [
        "send email",
        "email summary",
        "dispatch report",
        "forward to inbox"
      ],
      "examples": [
        "Email me the summarized evaluations from the retrieved pull request and issue data.",
        "Take this code review breakdown and send it in an email to the dev team."
      ]
    }
  ]
}

7. إنشاء منفّذات الوكيل البعيد

لكي يتمكّن الوكيل المضيف من "استدعاء" الوكلاء البعيدين أو "التحدّث" معهم، يجب أن يكون لكل وكيل منفّذ وكيل مرئي لخادم A2A، ويتم تحديده من خلال بطاقة الوكيل. المنفِّذ هو فئة مجرّدة تتضمّن طريقتَي execute()‎ وcancel()‎، وستستدعي الوكيل البعيد وتقدّم له مهمة أو رسالة، أو تلغي المهمة تمامًا.

في ما يلي عملية تنفيذ لبرنامج تنفيذي مجرّد لوكيل ADK يسهّل إرسال الرسائل وترتيب المهام إلى الوكلاء البعيدين، وكل ذلك مع تبادل عناصر TextPart. لهذا السبب، يمكننا استخدام أداة تنفيذ مشتركة بين الوكلاء. أنشئ ملفًا جديدًا لتنفيذ الأوامر:

touch $HOME/app/src/agents/executor.py

انسخ مقطع الرمز التالي إلى ملف $HOME/app/src/agents/executor.py الجديد:

# $HOME/app/src/agents/executor.py
from a2a.server.agent_execution import AgentExecutor, RequestContext
from a2a.server.agent_execution.context import RequestContext
from a2a.server.events.event_queue import EventQueue
from a2a.server.tasks import TaskUpdater
from a2a.types import TaskState, TextPart, Part
from a2a.utils import new_agent_text_message, new_task

from google.adk.artifacts import InMemoryArtifactService
from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
from google.adk.runners import Runner
from google.adk.sessions import InMemorySessionService

from google.genai import types

class BaseAgentExecutor(AgentExecutor):
    """An AgentExecutor that runs a remote ADK Agent"""
    def __init__(
            self,
            agent,
            status_message='Processing request...',
            artifact_name='response',
        ):
        """Initialize a generic ADK agent executor.

        Args:
            agent: The ADK agent instance
            status_message: Message to display while processing
            artifact_name: Name for the response artifact
        """
        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(),
        )

    async def execute(
        self,
        context: RequestContext,
        event_queue: EventQueue,
    ) -> None:
        query = context.get_user_input()
        task = context.current_task or new_task(context.message) # type: ignore
        await event_queue.enqueue_event(task)

        updater = TaskUpdater(event_queue, task.id, task.context_id)
        if context.call_context:
            user_id = context.call_context.user.user_name
        else:
            user_id = "a2a_user"

        try:
            # Update status with custom message
            await updater.update_status(
                TaskState.working,
                new_agent_text_message(
                    self.status_message,
                    task.context_id,
                    task.id
                ),
            )

            # Process with ADK agent
            session = await self.runner.session_service.create_session(
                app_name=self.agent.name,
                user_id=user_id,
                state={},
                session_id=task.context_id,
            )

            content = types.Content(
                role="user", parts=[types.Part.from_text(text=query)]
            )

            response_text = ""
            async for event in self.runner.run_async(
                user_id=user_id, session_id=session.id, new_message=content
            ):
                if event.is_final_response() and event.content and event.content.parts:
                    for part in event.content.parts:
                        if hasattr(part, "text") and part.text:
                            response_text += part.text + "\n"
                        elif hasattr(part, "function_call"):
                            # Log or handle function calls if needed
                            pass  # Function calls are handled internally by ADK

            # Add response as artifact with custom name
            await updater.add_artifact(
                [Part(root=TextPart(text=response_text))],
                name=self.artifact_name,
            )

            await updater.complete()

        except Exception as e:
            await updater.update_status(
                TaskState.failed,
                new_agent_text_message(f"Error: {e!s}", task.context_id, task.id),
                final=True,
            )

    async def cancel(
            self,
            context: RequestContext,
            event_queue: EventQueue
        ) -> None:
        """Cancel the execution of a specific task."""
        raise NotImplementedError("Cancel not implemented for RetrieverAgentExecutor")

بعد أن أصبح لدينا منفّذ وكيل مجرّد، يمكننا استخدام ميزة الوراثة في لغة Python لضبط المنفّذ بدقة بما يتناسب مع إمكانات واحتياجات كل وكيل. في حالتنا، يكون تنفيذ استدعاء الوكيل باستخدام حمولة، وانتظار الرد، واسترداد حمولة الرد موحدًا لسير العمل. لهذا السبب، لا نحتاج إلى إجراء أي تعديلات معيّنة. ومع ذلك، يحتاج كل خادم من خوادم A2A إلى برنامج تنفيذي للوكيل. نفِّذ الأمر التالي لإنشاء ملفات التنفيذ لجميع الوكلاء الثلاثة:

touch $HOME/app/src/agents/retriever/executor.py
touch $HOME/app/src/agents/evaluator/executor.py
touch $HOME/app/src/agents/emailer/executor.py

الآن، أضِف المحتوى المناسب إلى كل ملف.

# $HOME/app/src/agents/retriever/executor.py
from ..executor import BaseAgentExecutor

class RetrieverAgentExecutor(BaseAgentExecutor):
    """
    An AgentExecutor that runs the Retriever Agent

    All agent specific implementations for execute() and cancel() can be
    overloaded here, along with any other desired funcitonality.
    """
    pass

# $HOME/app/src/agents/evaluator/executor.py
from ..executor import BaseAgentExecutor

class EvaluatorAgentExecutor(BaseAgentExecutor):
    """
    An AgentExecutor that runs the Evaluator Agent

    All agent specific implementations for execute() and cancel() can be
    overloaded here, along with any other desired funcitonality.
    """
    pass

# $HOME/app/src/agents/emailer/executor.py
from ..executor import BaseAgentExecutor

class EmailerAgentExecutor(BaseAgentExecutor):
    """
    An AgentExecutor that runs the Emailer Agent

    All agent specific implementations for execute() and cancel() can be
    overloaded here, along with any other desired funcitonality.
    """
    pass

8. السماح لوكلاء عن بُعد بالوصول إلى خوادم A2A

بعد أن أصبح لكل وكيل بطاقة عمل خاصة به، يمكن اكتشافه عند تعريضه لنقطة نهاية من خلال خادم A2A. لأغراض هذا الدرس التطبيقي حول الترميز، سنبقي العملية بأكملها محلية باستخدام المضيفات المحلية لكل نقاط نهاية الوكيل البعيد. ولكن من الناحية العملية، يمكن عرضها على أي نقطة نهاية مطلوبة، ويمكن اكتشافها طالما تمت الإشارة إليها في الحقل url ضمن بطاقات الوكيل.

الخطوة التالية لكل وكيل بعيد هي إتاحة الوصول إليه من خلال خادم A2A الخاص به. نفِّذ الأمر التالي لإنشاء ملف server.py لجميع الوكلاء البعيدين الثلاثة:

touch $HOME/app/src/agents/retriever/server.py
touch $HOME/app/src/agents/evaluator/server.py
touch $HOME/app/src/agents/emailer/server.py

الآن، ستضيف رمز الخادم لكلّ وكيل. بدءًا من وكيل الاسترجاع:

# $HOME/app/src/agents/retriever/server.py
import logging
import os
import json
import uvicorn

from a2a.types import AgentCard
from a2a.server.apps import A2AStarletteApplication
from a2a.server.request_handlers import DefaultRequestHandler
from a2a.server.tasks import InMemoryTaskStore

from .agent import root_agent as retriever_agent
from .executor import RetrieverAgentExecutor

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

with open("cards/github_retrieval_agent_card.json", "r") as f:
    card_data = json.load(f)
github_retrieval_agent_card = AgentCard(**card_data)

request_handler = DefaultRequestHandler(
    agent_executor=RetrieverAgentExecutor(
        agent=retriever_agent
    ),
    task_store=InMemoryTaskStore(),
)

server = A2AStarletteApplication(
    http_handler=request_handler,
    agent_card=github_retrieval_agent_card,
)

if __name__ == "__main__":
    port = int(os.getenv("PORT", 8001))
    print(f"Starting Retriever Agent on Port {port}...")
    uvicorn.run(server.build(), host="0.0.0.0", port=port)

بعد ذلك، أنشئ الخادم الخاص بوكيل التقييم:

# $HOME/app/src/agents/evaluator/server.py
import logging
import os
import json
import uvicorn

from a2a.types import AgentCard
from a2a.server.apps import A2AStarletteApplication
from a2a.server.request_handlers import DefaultRequestHandler
from a2a.server.tasks import InMemoryTaskStore

from .agent import root_agent as evaluator_agent
from .executor import EvaluatorAgentExecutor

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

with open("cards/content_evaluator_agent_card.json", "r") as f:
    card_data = json.load(f)
content_evaluator_agent_card = AgentCard(**card_data)

request_handler = DefaultRequestHandler(
    agent_executor=EvaluatorAgentExecutor(agent=evaluator_agent),
    task_store=InMemoryTaskStore(),
)

server = A2AStarletteApplication(
    http_handler=request_handler,
    agent_card=content_evaluator_agent_card,
)

if __name__ == "__main__":
    port = int(os.getenv("PORT", 8002))
    print(f"Starting Evaluator Agent on Port {port}...")
    uvicorn.run(server.build(), host="0.0.0.0", port=port)

وأخيرًا، بالنسبة إلى وكيل إرسال الرسائل الإلكترونية:

# $HOME/app/src/agents/emailer/server.py
import logging
import os
import json
import uvicorn

from a2a.types import AgentCard
from a2a.server.apps import A2AStarletteApplication
from a2a.server.request_handlers import DefaultRequestHandler
from a2a.server.tasks import InMemoryTaskStore

from .agent import root_agent as emailer_agent
from .executor import EmailerAgentExecutor

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

with open("cards/emailer_agent_card.json", "r") as f:
    card_data = json.load(f)
emailer_agent_card = AgentCard(**card_data)

request_handler = DefaultRequestHandler(
    agent_executor=EmailerAgentExecutor(
        agent=emailer_agent
    ),
    task_store=InMemoryTaskStore(),
)

server = A2AStarletteApplication(
    http_handler=request_handler,
    agent_card=emailer_agent_card,
)

if __name__ == "__main__":
    port = int(os.getenv("PORT", 8003))
    print(f"Starting Emailer Agent on Port {port}...")
    uvicorn.run(server.build(), host="0.0.0.0", port=port)

9- إنشاء وكيل المضيف

ما فعلناه حتى الآن هو تحويل كل وكيل من وكلائنا إلى واجهة برمجة تطبيقات يمكن أن يرسل إليها الوكيل المضيف إشعارات. بعد أن تمكّنت البرامج المساعدة عن بُعد من الوصول إلى خوادم A2A الخاصة بها، علينا إنشاء برنامج مساعد مضيف يكتشفها وينسّقها.

هناك بعض الجوانب المختلفة للمضيف التي نحتاج إلى إنشائها لتحقيق ذلك. أولاً، علينا إنشاء طريقة لإنشاء برامج فردية لكل وكيل من وكلائنا البعيدين وخوادمهم. يتم ذلك من خلال إنشاء مصنع "عميل A2A" الذي ينشئ اتصالات بكل نقاط نهاية الوكيل البعيد المستضافة على خوادمها، حيث يمكن للمضيف اكتشاف "بطاقات الوكيل". يمكن تهيئة عمليات الربط بين المضيف وكل وكيل بعيد باستخدام عنصر RemoteAgentConnections.

touch $HOME/app/src/host/remote_agent_connection.py
touch $HOME/app/src/host/agent.py
touch $HOME/app/src/host/__init__.py
echo "from . import agent" >> $HOME/app/src/host/__init__.py

انسخ عملية التنفيذ التالية لعمليات ربط الوكيل البعيد في ملف src/host/remote_agent_connection.py:

# src/host/remote_agent_connection.py
import traceback

from a2a.client import (
    Client,
    ClientFactory,
)
from a2a.types import (
    AgentCard,
    Message,
    Task,
    TaskState,
)


class RemoteAgentConnection:
    """A class to hold the connections to the remote agents."""

    def __init__(self, client_factory: ClientFactory, agent_card: AgentCard):
        self.agent_client: Client = client_factory.create(agent_card)
        self.card: AgentCard = agent_card

    def get_agent(self) -> AgentCard:
        return self.card

    async def send_message(self, message: Message) -> Task | Message | None:
        lastTask: Task | None = None
        try:
            async for event in self.agent_client.send_message(message):
                if isinstance(event, Message):
                    return event
                if self.is_terminal_or_interrupted(event[0]):
                    return event[0]
                lastTask = event[0]
        except Exception as e:
            print('Exception found in send_message')
            traceback.print_exc()
            raise e
        return lastTask

    def is_terminal_or_interrupted(self, task: Task) -> bool:
        return task.status.state in [
            TaskState.completed,
            TaskState.canceled,
            TaskState.failed,
            TaskState.input_required,
            TaskState.unknown,
        ]

أصبح بإمكاننا الآن إنشاء روابط بين العميل والخادم من خلال عميل وبطاقة وكيل محدّدين. ستكون هذه أداة يستخدمها وكيل المضيف لإنشاء اتصالات مع خوادم الوكيل البعيد.

لننتقل الآن إلى إنشاء وكيل المضيف نفسه. ابدأ بنسخ مقطع الرمز التالي في ملف app/src/host/agent.py. هذه هي عملية تهيئة فئة Pythonic التي تتطلّب نقاط نهاية الوكيل البعيد وعميل httpx عادي. سيؤدي تهيئة فئة الوكيل هذه إلى إنشاء الاتصالات من خلال العناوين البعيدة المقدَّمة إليها.

import asyncio
import json
import os
import uuid
import httpx
from typing import Any

from a2a.client import A2ACardResolver, ClientConfig, ClientFactory
from a2a.types import (
    AgentCard,
    Message,
    Part,
    Role,
    Task,
    TaskState,
    TextPart,
    TransportProtocol,
)

from google.adk import Agent
from google.adk.agents.callback_context import CallbackContext
from google.adk.agents.readonly_context import ReadonlyContext
from google.adk.tools.tool_context import ToolContext
from dotenv import load_dotenv

from .remote_agent_connection import RemoteAgentConnection

load_dotenv()


######################################
# --- Coordinator Agent Definition ---
######################################
class CoordinatorAgent:
    """
    The Coordinator agent.
    This is the agent responsible for sending tasks to agents.
    """

    def __init__(
        self,
        remote_agent_addresses: list[str],
        http_client: httpx.AsyncClient,
    ):
        self.http_client = http_client
        self.remote_agent_addresses = remote_agent_addresses
        self.client_factory = None
        self.remote_agent_connections: dict[str, RemoteAgentConnection] = {}
        self.cards: dict[str, AgentCard] = {}
        self.agents: str = ''

الجانب التالي من وكيل المضيف هو إنشاء اتصالات بالوكلاء البعيدين. بدلاً من الاتصال في __init__ (الذي يتم تنفيذه في وقت استيراد الوحدة، قبل توفّر حلقة أحداث)، يؤجّل الأسلوب ensure_initialized هذه العملية إلى حين استخدام العامل فعليًا. يتحقّق مما إذا تم إنشاء الاتصالات من قبل، وإذا لم يكن الأمر كذلك، ينشئ عميل A2A ويتصل بكل وكيل بعيد بالتوازي. انسخ هذا الجزء أسفل الجزء السابق مباشرةً في app/src/host/agent.py.

    #####################################
    # --- Remote Agent Initialization ---
    #####################################
    async def ensure_initialized(self):
        if not self.remote_agent_connections:
            config = ClientConfig(
                httpx_client=self.http_client,
                supported_transports=[
                    TransportProtocol.jsonrpc,
                    TransportProtocol.http_json,
                ],
            )
            self.client_factory = ClientFactory(config=config)
            async with asyncio.TaskGroup() as task_group:
                for address in self.remote_agent_addresses:
                    task_group.create_task(self.retrieve_card(address))

    async def retrieve_card(self, address: str):
        card_resolver = A2ACardResolver(self.http_client, address)
        card = await card_resolver.get_agent_card()
        card.url = address  # Use the actual address, not the hardcoded URL in the card JSON

        remote_connection = RemoteAgentConnection(self.client_factory, card)
        self.remote_agent_connections[card.name] = remote_connection
        self.cards[card.name] = card

        agent_info = []
        for card in self.cards.values():
            agent_info.append(
                json.dumps({"name": card.name, "description": card.description})
            )
        self.agents = "\n".join(agent_info)

بعد ذلك، لدينا تنفيذ "وكيل النموذج اللغوي الكبير". في هذه الحالة، نستخدم وكيل ADK لمنسّقنا، ما يتطلّب استخدام الإضافات النموذجية، مثل تعليمات الطلب وعمليات معاودة الاتصال والأدوات. انسخ كل هذه المكوّنات داخل فئة "وكيل المضيف" في الملف app/src/host/agent.py. ضَع دالة معاودة الاتصال التالية في فئة التطبيق المضيف. قبل أن يتم تشغيل الوكيل بشكل صحيح، تعمل عملية معاودة الاتصال هذه على تهيئة الوكيل إذا لم يتم تهيئته من قبل في حالة الوكيل.

    ############################
    # -- Implement the ADK Agent
    ############################

    # --- Before Model Callback ---
    def before_model_callback(
        self, callback_context: CallbackContext, llm_request
    ):
        """
        A callback to set up the session state before the model processes the
        request
        """
        state = callback_context.state
        if 'session_active' not in state or not state['session_active']:
            if 'session_id' not in state:
                state['session_id'] = str(uuid.uuid4())
            state['session_active'] = True

المكوّن التالي لوكيل المضيف هو تعليمات الطلب. بما أنّ هذا هو وكيل التنسيق، عليه معرفة الوكلاء البعيدين الذين سيتمكّن من استخدامهم، بالإضافة إلى الوكيل النشط حاليًا، وذلك لكي يحصل المنسّق على فكرة عمّا يحدث حاليًا في الجلسة. أضِف الطلب ودالة المساعد التالية أسفل دالة رد الاتصال.

    # --- Prompt ---
    def root_instruction(self, context: ReadonlyContext) -> str:
        current_agent = self.check_state(context)
        return f"""
            You are an expert orchestrator that can delegate user requests to the
            appropriate remote agents to generate a GitHub research report.

            **Your Goal:** To fulfill user requests for GitHub repository data, evaluate it, and optionally email a report.

            **Workflow Steps:**

            1.  **Understand the User Request**:
                -   Identify repository names (e.g., "google/adk-python").
                -   Determine if the user wants Pull Requests, Issues, or both.
                -   Extract any specified email address for sending the report (e.g., "user@example.com").
                -   Note the number of PRs/issues requested per repository. If not specified, the Retrieval Agent has defaults.

            2.  **Retrieve Data (GitHub_Retrieval_Agent)**:
                -   Use the `send_message` tool to send a message to the "GitHub_Retrieval_Agent".
                -   Your message to the Retrieval Agent should clearly state which repositories to fetch data for, and specify if you need issues, pull requests, and the respective limits.
                -   Example message to Retrieval Agent: "Fetch 5 issues and 3 pull requests for google/adk-python."

            3.  **Evaluate and Summarize Data (Content_Evaluation_Agent)**:
                -   Once you receive the raw JSON data from the "GitHub_Retrieval_Agent", use the `send_message` tool to send this data to the "Content_Evaluation_Agent".
                -   Your message to the Evaluation Agent should include the raw JSON data you received.
                -   The Evaluation Agent will return a Markdown-formatted report.

            4.  **Email Report (Email_Agent - if email provided)**:
                -   If the user's initial request included an email address, use the `send_message` tool to send the Markdown report from the "Content_Evaluation_Agent" to the "Email_Agent".
                -   Your message to the Email Agent should include the report and the recipient's email address.
                -   Example message to Email Agent: "Send this report to user@example.com: [Markdown Report Content]".

            5.  **Respond to User**:
                -   Based on the outcome of the steps above, formulate a concise and informative response to the user.
                -   If a report was generated and emailed, confirm that. If only a report was generated, provide it directly to the user.
                -   If an email address was requested but the email failed to send, inform the user.
                -   If any step failed, inform the user about the failure.

            **Available Tools:**

            -   `list_remote_agents()`: Use this to see what agents are available (though you already know their names for this workflow).
            -   `send_message(agent_name: str, message: str)`: Use this to interact with remote agents.

            **Crucial Guidelines:**

            -   **Rely on Tools**: ALWAYS use `send_message` to interact with the remote agents. Do NOT attempt to perform the tasks yourself.
            -   **No Conversational Filler**: Only communicate the essential information to the remote agents or back to the user.
            -   **Error Handling**: If a remote agent returns an error, acknowledge it and try to provide a helpful message to the user.

            Agents:
            {self.agents}

            Current agent: {current_agent['active_agent']}
        """

    def check_state(self, context: ReadonlyContext):
        state = context.state
        if (
            'context_id' in state
            and 'session_active' in state
            and state['session_active']
            and 'agent' in state
        ):
            return {'active_agent': f'{state["agent"]}'}
        return {'active_agent': 'None'}

الآن يأتي الجزء الأهم من وكيل المضيف، وهو الأدوات. سيتمكّن المضيف من الوصول إلى أداة send_message() وأداة list_remote_agents(). أداة list_remote_agent() أبسط، فهي تقرأ بطاقات الوكيل الخاصة بالفئة وتعرض قائمة بقواميس تحتوي على اسم كل وكيل ووصفه. الدالة send_message() أكثر تقدّمًا قليلاً. يمكنه إرسال رسالة أو مهمة أو بث أو بث غير مباشر إلى وكيل بعيد، وذلك باستخدام اسم الوكيل وسلسلة الرسالة. ضَع جزء الرمز هذا داخل فئة Host Agent نفسها في Python أسفل قسم الطلب في app/src/host/agent.py.

    # --- Agent Tools ---
    def list_remote_agents(self):
        """List the available remote agents you can use to delegate the task."""
        if not self.remote_agent_connections:
            return []

        remote_agent_info = []
        for card in self.cards.values():
            remote_agent_info.append(
                {'name': card.name, 'description': card.description}
            )
        return remote_agent_info

    async def send_message(
        self, agent_name: str, message: str, tool_context: ToolContext
    ):
        """Sends a task either streaming (if supported) or non-streaming.

        This will send a message to the remote agent named agent_name.

        Args:
          agent_name: The name of the agent to send the task to.
          message: The message to send to the agent for the task.
          tool_context: The tool context this method runs in.

        Yields:
          A dictionary of JSON data.
        """
        await self.ensure_initialized()
        if agent_name not in self.remote_agent_connections:
            raise ValueError(f'Agent {agent_name} not found')
        state = tool_context.state
        state['agent'] = agent_name

        client = self.remote_agent_connections[agent_name]
        if not client:
            raise ValueError(f'Client not available for {agent_name}')

        task_id = state.get('task_id', None)
        context_id = state.get('context_id', None)
        message_id = state.get('message_id', None)
        task: Task
        if not message_id:
            message_id = str(uuid.uuid4())

        request_message = Message(
            role=Role.user,
            parts=[Part(root=TextPart(text=message))],
            message_id=message_id,
            context_id=context_id,
            task_id=task_id,
        )
        response = await client.send_message(request_message)

        if isinstance(response, Message):
            return await convert_parts(response.parts, tool_context)

        task: Task = response # type: ignore

        # Assume completion unless a state returns that isn't complete
        state['session_active'] = not client.is_terminal_or_interrupted(task)
        if task.context_id:
            state['context_id'] = task.context_id
        state['task_id'] = task.id

        if task.status.state == TaskState.input_required:
            # Force user input back
            tool_context.actions.skip_summarization = True
            tool_context.actions.escalate = True
        elif task.status.state == TaskState.canceled:
            # Open question, should we return some info for cancellation instead
            raise ValueError(f'Agent {agent_name} task {task.id} is cancelled')
        elif task.status.state == TaskState.failed:
            # Raise error for failure
            raise ValueError(f'Agent {agent_name} task {task.id} failed')

        response = []
        if task.status.message:
            response.extend(
                await convert_parts(task.status.message.parts, tool_context)
            )

        if task.artifacts:
            for artifact in task.artifacts:
                response.extend(
                    await convert_parts(artifact.parts, tool_context)
                )
        return response

أخيرًا، يمكننا تنفيذ وكيل ADK الذي يتضمّن كل هذه المكوّنات. هذا هو الجزء الأساسي من وكيل فئة المنسّق الذي ينفّذ الطلب الذي تم تقديمه باستخدام الأدوات المتاحة له بعد تنفيذ BeforeModelCallback.

ضَع مقطع الرمز التالي أسفل قسم الأدوات مباشرةً في ملف app/src/host/agent.py:

    def create_agent(self) -> Agent:
        """Create an instance of the CoordinatorAgent."""
        return Agent(
            model='gemini-2.5-flash',
            name='host',
            instruction=self.root_instruction,
            before_model_callback=self.before_model_callback,
            description=(
                'This coordinator agent orchestrates the retriever, evaluator, and emailer agents'
            ),
            tools=[
                self.send_message,
                self.list_remote_agents,
            ],
        )

يحتاج الوكيل إلى بعض دوال المساعدة لأداة send_message() لتحويل أجزاء A2A إلى نص وبيانات أولية. انسخ هذا الجزء من الرمز البرمجي خارج فئة CoordinatorAgent:

##########################
# --- Helper Functions ---
##########################
async def convert_part(part: Part, tool_context: ToolContext):
    """Convert a part to text. Only text parts are supported."""
    if isinstance(part.root, TextPart):
        return part.root.text
    if part.root.kind == "data":
        return part.root.data
    return f"Unknown type: {part}"

async def convert_parts(parts: list[Part], tool_context: ToolContext):
    """Convert parts to text."""
    rval = []
    for p in parts:
        rval.append(await convert_part(p, tool_context))
    return rval

لتسهيل الاختبار والتفاعل على الجهاز المحلي من خلال uv run adk web أو adk run، أضِف عملية تهيئة root_agent في أسفل ملف app/src/host/agent.py:

root_agent = CoordinatorAgent(
    remote_agent_addresses=[
        os.getenv('RETRIEVAL_AGENT_URL', 'http://localhost:8001'),
        os.getenv('EVALUATOR_AGENT_URL', 'http://localhost:8002'),
        os.getenv('EMAILER_AGENT_URL', 'http://localhost:8003'),
    ],
    http_client=httpx.AsyncClient(timeout=30),
).create_agent()

تهانينا! لقد أنشأت للتوّ وكيل المضيف الأول من تطبيق إلى تطبيق. بما أنّنا أضفنا إليها المتغيّر root_agent، يمكننا التفاعل معها من خلال عملية نشر الويب المحلية uv run adk تمامًا مثل الوكلاء البعيدين الآخرين. استخدِم الأوامر التالية للتفاعل مع المضيف:

cd $HOME/app/src/

uv run adk run host

10. الاختبار محليًا

لاختبار نظام الوكلاء المتعددين الكامل، عليك بدء خوادم الوكلاء البعيدين التي تريد أن يتيحها الوكيل المضيف. سيؤدي ذلك إلى بدء تشغيل جميع خوادم الوكيل في آنٍ واحد.

# Make sure you have activated your virtual environment first!
# source .venv/bin/activate

#!/bin/bash

# Exit immediately if a command exits with a non-zero status.
set -e

# Function to kill all background processes
cleanup() {
    echo "Caught signal, terminating background processes..."
    # The negative PID kills the entire process group
    kill -TERM -$$
    wait
    echo "All processes terminated."
    exit
}

# Trap TERM, INT, and EXIT signals and call the cleanup function
trap cleanup TERM INT EXIT

# Activate virtual environment
uv sync

# Start the agent servers in the background
echo "Starting agent servers..."
uv run python3 -m src.agents.retriever.server --port 8001 &
uv run python3 -m src.agents.evaluator.server --port 8002 &
uv run python3 -m src.agents.emailer.server --port 8003 &

cd $HOME/app/src/
RETRIEVER_AGENT_URL=http://localhost:8001
EVALUATOR_AGENT_URL=http://localhost:8002
EMAILER_AGENT_URL=http://localhost:8003
uv run adk run host

# Wait for all background processes to finish
wait

سيبدأ أمر bash هذا تشغيل جميع خوادم الوكيل الأربعة (الباحث والمقيّم ومرسل الرسائل الإلكترونية والمضيف). ستظهر لك نتائج السجلّ من كل خادم في نافذة الجهاز. بعد تشغيل الخوادم، يمكنك فتح نافذة طرفية جديدة (مع التأكّد من أنّك في دليل app نفسه وأنّ البيئة الافتراضية مفعّلة) وتشغيل واجهة مستخدم الويب الخاصة بـ "حزمة تطوير التطبيقات" باستخدام الأمر التالي:

# In a new terminal, from the 'app' directory
source .venv/bin/activate
cd $HOME/app/src/
uv run adk web

افتح رابط localhost الذي يظهر في نافذة الأوامر. يمكنك من هنا التفاعل مع وكيل المضيف مباشرةً من خلال اختياره من القائمة المنسدلة في أعلى يمين الصفحة.

11. تنظيف

لتجنُّب تحصيل رسوم مستمرة، احذف الموارد التي تم إنشاؤها خلال هذا الدرس البرمجي.

أوقِف جميع خوادم الوكيل النشطة، ثم احذف المشروع إذا أنشأت مشروعًا خصيصًا لهذا الدرس العملي. انتقِل إلى وحدات التحكّم التي شغّلت الوكلاء البعيدين ونفِّذ الأمر Ctrl+C، ثم أزِل مشروع Google Cloud هذا:

gcloud projects delete ${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}

12. تهانينا

لقد أنشأت نظامًا متعدد الوكلاء بنجاح باستخدام Agent2Agent.

ما تعلّمته

  • كيفية إنشاء وكلاء مستقلين في حزمة ADK باستخدام أدواتهم الخاصة
  • كيفية منح الوكلاء هويات قابلة للاكتشاف باستخدام "بطاقات الوكلاء"
  • كيفية عرض العملاء من خلال خوادم A2A
  • كيفية إنشاء وكيل مضيف ينسّق الوكلاء البعيدين
  • كيف يتيح بروتوكول A2A التواصل بين النماذج الوكيلة التي تم تطويرها بشكل مستقل

الخطوات التالية

  • نشر النظام على Cloud Run لاستخدامه في الإنتاج
  • إضافة المزيد من الوكلاء عن بُعد لتوسيع إمكانات النظام
  • استكشاف إمكانات البث والإشعارات الفورية في A2A

المستندات المرجعية