Cómo funciona el Protocolo A2A en Python

Описание: 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