Agent2Agent エージェントを使用する

このページでは、エージェントの使用に関する一般的な手順に加えて、A2A エージェントに固有の機能について説明します。

始める前に

このチュートリアルは、次の手順を読んで理解していることを前提としています。

サポートされているオペレーション

Agent Engine でホストされている A2A エージェントは、A2A プロトコルの API エンドポイントに直接対応する一連のオペレーションを公開します。

  • on_message_send: エージェントに新しいメッセージを送信してタスクを開始します。
  • on_get_task: 既存のタスクのステータスとアーティファクトを取得します。
  • on_cancel_task: 実行中のタスクをキャンセルします。
  • handle_authenticated_agent_card: エージェントの完全な機能とスキルを取得します。

設定

Vertex AI SDK for Python

同じ構文を使用して、Vertex AI SDK for Python を使用して Agent Engine にデプロイされた A2A エージェントを操作できます。

Agent Engine で A2A を設定するには、デプロイされたエージェントのインスタンスを取得します。このインスタンスは、基盤となる A2A エンドポイントをラップし、エンドポイントを Python メソッドとして呼び出すことができます。

import vertexai
from google.genai import types

# Replace with your actual values
PROJECT_ID = "your-project-id"
LOCATION = "your-location"
REASONING_ENGINE_ID = "your-reasoning-engine-id"
AGENT_ENGINE_RESOURCE = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/reasoningEngines/{REASONING_ENGINE_ID}"

client = vertexai.Client(
    project=PROJECT_ID,
    location=LOCATION,
    http_options=types.HttpOptions(
        api_version="v1beta1")
)

remote_agent = client.agent_engines.get(
    name=AGENT_ENGINE_RESOURCE,
)

A2A Python SDK

このメソッドでは、A2A 準拠のエージェントを操作するためのクライアント ライブラリを提供する公式の A2A Python SDK を使用します。詳細については、A2A Python SDK のドキュメントをご覧ください。

まず、SDK をインストールします。

pip install a2a-sdk>=0.3.4

次に、エージェントのカードを取得してクライアント インスタンスを作成します。A2AClient は、ディスカバリと通信を処理します。

from google.auth import default
from google.auth.transport.requests import Request
from a2a.client import ClientConfig, ClientFactory
from a2a.types import TransportProtocol
import httpx

# We assume 'agent_card' is an existing AgentCard object.

# Fetch credentials for authentication for demo purpose. Use your own auth
credentials, _ = default(scopes=['https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'])
credentials.refresh(Request())

# Create the client by chaining the factory and config initialization.
factory = ClientFactory(
    ClientConfig(
        supported_transports=[TransportProtocol.http_json], # only support http_json
        use_client_preference=True,
        httpx_client=httpx.AsyncClient(
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {credentials.token}",
                "Content-Type": "application/json",
            }
        ),
    )
)
a2a_client = factory.create(agent_card)

Python requests ライブラリ

A2A プロトコルは標準の HTTP エンドポイント上に構築されています。これらのエンドポイントは、任意の HTTP クライアントを使用して操作できます。

エージェントカードから A2A URL を取得し、リクエスト ヘッダーを定義します。

from google.auth import default
from google.auth.transport.requests import Request

# We assume 'agent_card' is an existing object
a2a_url = agent_card.url

# Get an authentication token for demonstration purposes. Use your own authentication mechanism.
credentials, _ = default(scopes=['https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'])
credentials.refresh(Request())

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {credentials.token}",
    "Content-Type": "application/json",
}

エージェント カードを取得する

Agent Engine は一般公開のエージェントカードを提供しません。認証済みエージェント カードを取得するには:

Vertex AI SDK for Python

response = await remote_agent.handle_authenticated_agent_card()

A2A Python SDK

response = await a2a_client.get_card()

Python requests ライブラリ

card_endpoint = f"{a2a_url}/v1/card"
response = httpx.get(card_endpoint, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

メッセージを送信する

メッセージを送信するには:

Vertex AI SDK for Python

message_data = {
  "messageId": "remote-agent-message-id",
  "role": "user",
  "parts": [{"kind": "text", "text": "What is the exchange rate from USD to EUR today?"}],
}

response = await remote_agent.on_message_send(**message_data)

A2A Python SDK

from a2a.types import Message, Part, TextPart
import pprint

message = Message(
    message_id="remote-agent-message-id",
    role="user",
    parts=[Part(root=TextPart(text="What's the currency rate of USD and EUR"))],
)

response_iterator = a2a_client.send_message(message)

async for chunk in response_iterator:
    pprint.pp(chunk)

Python requests ライブラリ

import httpx
import json

endpoint = f"{a2a_url}/v1/message:send"

payload = {
    "message": {
        "messageId": "remote-agent-message-id",
        "role": "1",
        "content": [{"text": "What is the exchange rate from USD to EUR today?"}],
    },
    "metadata": {"source": "python_script"},
}

response = httpx.post(endpoint, json=payload, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

タスクを取得する

タスクとそのステータスを取得するには

Vertex AI SDK for Python

task_data = {
    "id": task_id,
}

response = await remote_agent.on_get_task(**task_data)

A2A Python SDK

from a2a.types import TaskQueryParams

task_data ={
    "id":task_id,
}
response = await a2a_client.get_task(TaskQueryParams(**task_data))

Python requests ライブラリ

task_end_point = f"{a2a_url}/v1/tasks/{task_id}"
response = httpx.get(task_end_point, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

タスクをキャンセルする

タスクをキャンセルするには:

Vertex AI SDK for Python

task_data = {
    "id": task_id,
}
response = await remote_agent.on_cancel_task(**task_data)

A2A Python SDK

from a2a.types import TaskQueryParams

task_data ={
    "id":task_id,
}
response = await a2a_client.cancel_task(TaskQueryParams(**task_data))

Python requests ライブラリ

task_end_point = f"{a2a_url}/v1/tasks/{task_id}:cancel"
response = httpx.post(task_end_point, headers=headers)
print(json.dumps(response.json(), indent=4))

次のステップ