easya2a 0.2
🚀 快速将任何Agent包装为A2A协议服务 - 三步式API设计，一行代码启动
License: MIT
Requires Python: >=3.8
Keywords: a2a, agent, langchain, ai, wrapper, chatbot, assistant, api, microservice, openai, llm, nlp, automation

# EasyA2A - 快速将Agent包装为A2A协议服务

🚀 **一行代码，让你的Agent支持A2A协议！**

EasyA2A是一个强大而简洁的Python库，让你能够快速将任何LangChain Agent包装成符合A2A协议的服务。采用创新的三步式API设计，大幅简化配置过程，让Agent部署变得前所未有的简单。

## ✨ 核心特性

- 🎯 **三步式API** - 初始化 → 链式配置 → 一键启动
- ⚡ **极简使用** - 一行代码即可启动A2A服务
- 🔧 **灵活配置** - 支持技能、能力、提供商等全方位配置
- 🛠️ **深度集成** - 完美支持LangChain生态
- 📡 **自动生成** - 自动创建符合标准的Agent Card
- 🌐 **即插即用** - 无需复杂配置，开箱即用

## 🚀 快速开始

### 安装

```bash
pip install easya2a
```

### 最简使用（一行代码）

```python
from easya2a import A2AAgentWrapper

# 一行代码启动A2A服务
A2AAgentWrapper.set_up(your_agent, "智能助手", "AI助手服务").run_a2a()
```

### 完整示例

```python
from easya2a import A2AAgentWrapper

# 三步式API使用
A2AAgentWrapper.set_up(
    agent=your_langchain_agent,
    name="天气助手", 
    description="智能天气查询服务"
).add_skill(
    "weather_query", "天气查询",
    description="查询全球城市天气信息",
    examples=["北京天气怎么样？", "上海会下雨吗？"]
).add_skill(
    "weather_advice", "穿衣建议", 
    examples=["今天穿什么？", "需要带伞吗？"]
).set_provider(
    "Weather AI Services"
).enable_streaming(
).run_a2a(port=10010)
```

## 🎯 三步式API设计

### 第一步：初始化
```python
wrapper = A2AAgentWrapper.set_up(agent, name, description)
```

### 第二步：链式配置（可选）
```python
wrapper.add_skill("chat", "聊天功能") \
       .set_provider("AI Services") \
       .enable_streaming()
```

### 第三步：启动服务
```python
wrapper.run_a2a(port=10010, host="0.0.0.0")
```

## 📋 API参考

### 核心方法

| 方法 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `set_up(agent, name, desc)` | 初始化包装器 | `A2AAgentWrapper.set_up(agent, "助手", "AI服务")` |
| `add_skill(id, name, ...)` | 添加技能 | `.add_skill("chat", "聊天", examples=["你好"])` |
| `set_provider(org, url)` | 设置提供商 | `.set_provider("AI Corp", "https://ai.com")` |
| `set_version(version)` | 设置版本 | `.set_version("2.0.0")` |
| `enable_streaming()` | 启用流式 | `.enable_streaming()` |
| `enable_history()` | 启用历史 | `.enable_history()` |
| `enable_multimodal()` | 启用多模态 | `.enable_multimodal()` |
| `run_a2a(port, host)` | 启动服务 | `.run_a2a(port=10010)` |

### 配置选项

```python
# 技能配置
.add_skill(
    skill_id="weather",           # 技能ID
    name="天气查询",              # 技能名称  
    description="查询天气信息",    # 技能描述
    examples=["今天天气"],        # 使用示例
    tags=["weather", "query"]     # 技能标签
)

# 提供商配置
.set_provider(
    organization="AI Services",   # 组织名称
    url="https://ai.example.com"  # 组织网站
)

# 输入输出模式
.set_input_modes(["text", "json"])
.set_output_modes(["text", "json"])
```

## 🌟 使用场景

### 🤖 聊天机器人
```python
A2AAgentWrapper.set_up(chat_agent, "聊天助手", "智能对话服务") \
               .add_skill("chat", "对话", examples=["你好"]) \
               .run_a2a()
```

### 🌤️ 天气服务
```python
A2AAgentWrapper.set_up(weather_agent, "天气助手", "天气查询服务") \
               .add_skill("weather", "天气查询", examples=["北京天气"]) \
               .add_skill("advice", "穿衣建议", examples=["穿什么"]) \
               .run_a2a()
```

### 🗺️ 地图服务
```python
A2AAgentWrapper.set_up(map_agent, "地图助手", "地理位置服务") \
               .add_skill("search", "位置搜索", examples=["找餐厅"]) \
               .add_skill("route", "路线规划", examples=["怎么走"]) \
               .run_a2a()
```

## 📊 新旧API对比

| 特性 | 旧API | 新API |
|------|-------|-------|
| 代码量 | ~50行 | ~15行 |
| 配置复杂度 | 高 | 低 |
| 学习成本 | 高 | 低 |
| 嵌套层级 | 4-5层 | 1层 |
| 导入语句 | 4个类 | 1个类 |

### 旧API（复杂）
```python
config = AgentConfig(
    name="助手",
    skills=[AgentSkillConfig(...)],
    capabilities=AgentCapabilityConfig(...),
    # ... 大量配置
)
wrapper = A2AWrapper(agent, config)
wrapper.run()
```

### 新API（简洁）
```python
A2AAgentWrapper.set_up(agent, "助手", "服务") \
               .add_skill("chat", "聊天") \
               .run_a2a()
```

## 🔗 相关链接

- 📡 **A2A协议**: [A2A Protocol](https://a2a.ai)
- 🦜 **LangChain**: [LangChain Documentation](https://langchain.com)
- 📚 **技术文档**: [查看技术说明手册](./TECHNICAL_GUIDE.md)

## 🤝 贡献

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## 📄 许可证

MIT License

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