A2A bietet Entwicklern Werkzeuge, um mehrere KI-Agenten zu entwerfen, zu verbinden und zu koordinieren, um zusammenhängende Workflows zu erstellen. Es unterstützt modulare Agentenkomponenten, LLM-Integrationen und Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten. Mit integrierten Test- und Überwachungsfunktionen beschleunigt A2A die Entwicklung komplexer autonomer Systeme, indem es die Agenten-Orchestrierung, Fehlerbehandlung und Skalierbarkeit vereinfacht.
A2A bietet Entwicklern Werkzeuge, um mehrere KI-Agenten zu entwerfen, zu verbinden und zu koordinieren, um zusammenhängende Workflows zu erstellen. Es unterstützt modulare Agentenkomponenten, LLM-Integrationen und Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten. Mit integrierten Test- und Überwachungsfunktionen beschleunigt A2A die Entwicklung komplexer autonomer Systeme, indem es die Agenten-Orchestrierung, Fehlerbehandlung und Skalierbarkeit vereinfacht.
A2A (Agent-to-Agent Architecture) ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework, das die Entwicklung und Betrieb verteilter KI-Agenten ermöglicht, die gemeinsam arbeiten. Es bietet modulare Komponenten zum Definieren von Agentenrollen, Kommunikationskanälen und gemeinsamem Speicher. Entwickler können verschiedene LLM-Anbieter integrieren, das Verhalten der Agenten anpassen und mehrstufige Workflows orchestrieren. A2A beinhaltet integrierte Überwachung, Fehlerverwaltung und Replay-Funktionen zur Nachverfolgung von Agenteninteraktionen. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Protokolls für Agentenerkennung, Nachrichtenübermittlung und Aufgabenverteilung vereinfacht A2A komplexe Koordinationsmuster und erhöht die Zuverlässigkeit beim Skalieren von agentenbasierten Anwendungen in verschiedenen Umgebungen.
Wer wird A2A verwenden?
KI-Forscher
Softwareingenieure
DevOps-Teams
Unternehmen, die autonome Workflows entwickeln
Wie verwendet man A2A?
Schritt 1: Klonen Sie das A2A-GitHub-Repository.
Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten über pip oder npm.
Schritt 3: Definieren Sie Agentenkonfigurationen und Kommunikationsprotokolle.
Schritt 4: Starten Sie die Agenten, überwachen Sie die Protokolle und iterieren Sie an den Workflows.
Eine Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Plattform, die anpassbare Lieferketten-Simulationsumgebungen anbietet, um KI-Agenten effektiv zu trainieren und zu bewerten.
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