Cómo funciona el Protocolo A2A en Python скачать в хорошем качестве

Cómo funciona el Protocolo A2A en Python

En este video explico de forma práctica el protocolo Agent-to-Agent (A2A) desarrollado por Google, que permite la comunicación entre agentes de IA especializados. Repositorio del proyecto: https://github.com/AmOrFeU86/agent-to... Comienzo introduciendo los conceptos fundamentales: qué es A2A, la diferencia entre arquitecturas de agente único vs multi-agente, y los roles de cliente (quien envía tareas) y servidor (quien las ejecuta). También explico qué es la Agent Card y cómo define las capacidades de cada agente. Analizo las ventajas de usar múltiples agentes: especialización por tareas, escalabilidad independiente, seguridad granular, reusabilidad entre empresas y la posibilidad de usar diferentes modelos de LLM para cadaagente. Muestro la arquitectura completa del proyecto: un cliente que actúa como router y tres servidores especializados (vuelos, lugares turísticos y clima). Explico cómo el LLM decide a qué agente delegar cada consulta mediante el análisis de las Agent Cards. Reviso el código en Python/Visual Studio Code: el cliente usa OpenRouter con Gemini para el routing, implementa descubrimiento de agentes (hardcoded), y envía tareas vía HTTP POST. Los servidores exponen endpoints para obtener su Agent Card y recibir tareas, con datos mock para demostración. Finalmente, hago una demo en vivo mostrando cómo el sistema enruta automáticamente preguntas sobre clima en París, vuelos a Tokio y lugares en Roma a los agentes correspondientes. CONTENIDO DEL VIDEO 0:00 Introducción al protocolo Agent-to-Agent 0:07 Conceptos: Servidor, Cliente y Agent Card 0:46 ¿Qué es A2A? Origen en Google 1:42 Ventajas multi-agente vs agente único 2:51 Arquitectura del sistema: 1 cliente + 3 servidores 3:36 Flujo de comunicación y diagrama de secuencia 5:27 Código del Cliente: Descubrimiento de agentes 6:21 Routing inteligente con LLM 7:29 Endpoint Task Send y envío de tareas 8:14 Servidores: Estructura y Agent Cards 9:00 Implementación del servidor de vuelos 10:35 Servidores de lugares y clima 11:34 Demo en vivo del sistema 12:06 Prueba: Temperatura en París (Weather Agent) 12:35 Prueba: Vuelos a Tokio (Flights Agent) 12:52 Prueba: Lugares en Roma (Places Agent) CONCEPTOS CLAVE Protocolo Agent-to-Agent (A2A) Google A2A Protocol Arquitectura multi-agente Agent Card y descubrimiento Cliente/Servidor en sistemas de IA Routing de agentes con LLM Especialización de agentes Task Send y comunicación HTTP Skills y capacidades de agentes Mock data para testing IMPLEMENTACIÓN Python y FastAPI para servidores Cliente con OpenRouter y Gemini Descubrimiento de agentes (hardcoded vs dinámico) -Endpoints REST para Agent Cards y tareas Lógica de routing basada en descripciones Datos mock para vuelos, lugares y clima Comunicación síncrona request/response