A2A MCP AG2 智能代理示例

项目介绍

本项目展示了如何使用 AG2（前身为 AutoGen）框架构建一个支持 MCP（Model Context Protocol）的智能代理，并通过 A2A（Agent to Agent）协议进行标准化通信。
该项目的核心功能包括：

• MCP 工具集成：通过 MCP 协议访问各种外部工具和能力
  
• YouTube 字幕处理：专门用于下载和分析 YouTube 视频字幕的智能代理
  
• A2A 协议支持：提供标准化的代理间通信接口
  
• 实时流式处理：支持任务执行过程中的实时状态更新
  
• 跨框架兼容：展示不同代理框架之间的互操作性
  

如何运行

1. 克隆代码

1. git clone https://github.com/sing1ee/a2a-mcp-ag2-sample.git
2. cd a2a-mcp-ag2-sample

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2. 环境配置

使用 uv 包管理器创建虚拟环境并安装依赖：

1. # 创建虚拟环境
2. uv venv
4. # 激活虚拟环境并同步依赖
5. uv sync

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3. 设置环境变量

创建 .env 文件并添加 OpenAI API 密钥：

1. echo "OPENAI_API_KEY=your_api_key_here" > .env

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4. 安装 MCP YouTube 工具

1. uv tool install git+https://github.com/sparfenyuk/mcp-youtube

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5. 运行代理

1. # 使用默认配置运行
2. uv run .
4. # 自定义主机和端口
5. uv run . --host 0.0.0.0 --port 8080

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6. 调试与测试

参考 A2A Inspector 进行调试。A2A Inspector 是专门为调试 A2A 应用程序设计的强大工具，可以帮助您：

• 监控代理间的通信
  
• 检查 A2A 协议消息
  
• 调试任务执行流程
  
• 验证代理响应格式
  

示例使用

启动代理后，您可以发送如下请求测试 YouTube 字幕功能：

1. 总结这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=kQmXtrmQ5Zg

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项目流程时序图

sequenceDiagram    participant Client as A2A 客户端    participant Server as A2A 服务器    participant Agent as AG2 代理    participant MCP as MCP 服务器    participant YouTube as YouTube MCP 工具    Client->>Server: 发送任务请求    Server->>Agent: 转发查询到 AG2 代理    Note over Server,Agent: 实时状态更新（流式处理）        Agent->>MCP: 请求可用工具列表    MCP->>Agent: 返回工具定义        Agent->>Agent: LLM 决定使用 YouTube 工具    Agent->>MCP: 发送工具执行请求    MCP->>YouTube: 调用 YouTube 字幕下载工具    YouTube->>YouTube: 下载视频字幕    YouTube->>MCP: 返回字幕数据    MCP->>Agent: 返回工具执行结果        Agent->>Agent: LLM 处理字幕数据并生成回复    Agent->>Server: 返回完整响应    Server->>Client: 响应任务结果技术架构

核心组件

• YoutubeMCPAgent: 基于 AG2 AssistantAgent 的核心代理实现
  
• AG2AgentExecutor: A2A 协议适配器，处理任务执行和事件队列
  
• MCP 工具集成: 通过 stdio 客户端连接 MCP 服务器
  
• A2A 服务器: 提供标准化的代理通信接口
  

关键特性

• 响应模型: 使用 Pydantic 模型确保结构化输出
  
• 异步处理: 支持并发任务处理和流式响应
  
• 错误处理: 完整的错误捕获和恢复机制
  
• 工具注册: 动态注册和管理 MCP 工具
  

总结

随着 AI 代理产品的快速发展和普及，市场上出现了越来越多的代理框架和解决方案，如 LangGraph、CrewAI、AG2 等。每个框架都有其独特的优势和适用场景，但这也带来了互操作性的挑战。
A2A 协议的重要意义：

• 标准化通信：A2A 协议作为代理间通信的通用语言，消除了不同框架之间的壁垒
  
• 生态系统互联：使得不同技术栈的代理能够无缝协作，形成更强大的 AI 生态系统
  
• 降低集成成本：开发者无需为每个框架单独开发适配器，大大降低了系统集成的复杂度
  
• 促进创新：通过标准化协议，开发者可以专注于代理能力的提升，而不是协议适配
  
• 未来扩展性：为构建复杂的多代理系统奠定了坚实的基础
  

本项目展示了 A2A A2A 协议将成为连接 AI 代理生态系统的重要桥梁，推动整个行业向更加开放、互联的方向发展。
A2A AG2

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