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A2A Server 구현: 설비 관리 Agent
Day 2: A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜
A2A Server 구현: 설비 관리 Agent
AI Agent 심화 > Day 2: A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜
학습 목표
A2A Agent Card를 작성한다 A2A Server(설비 Agent)를 Python으로 구현한다 Task 처리 로직을 구현한다
실습: 설비 관리 A2A Agent
어제 만든 MCP Server의 기능을 A2A Agent로 감싸서, 다른 Agent가 "대화"로 설비 정보를 요청할 수 있게 만든다.
A2A Agent = A2A 인터페이스 + MCP 연결
[다른 Agent] ──A2A──> [설비 A2A Agent] ──MCP──> [설비 MCP Server]구현 순서
- Agent Card 정의 (/.well-known/agent.json)
- Task 처리 핸들러 구현
- FastAPI 서버로 A2A 엔드포인트 제공
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • Agent Card는 /.well-known/agent.json에서 제공합니다
- • Task의 상태는 submitted → working → completed 순서입니다
- • Message의 parts는 여러 유형(text, file, data)을 포함할 수 있습니다
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖A2A Agent Card & Server 스캐폴딩AI 학습 팁
AI에게 A2A Agent Card JSON과 FastAPI 기반 A2A Server 뼈대를 한 번에 생성시켜 설비 관리 Agent 구현을 가속하세요.
제조 설비 관리 A2A Agent를 위한 Agent Card(name·description·capabilities·skills 필드 포함)와 Python FastAPI 기반 A2A Server를 작성해줘. /task 엔드포인트에서 설비 상태 조회·알람 처리 스킬을 처리하는 핸들러 구조를 포함해야 해.
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