Введение в python-A2A и его возможности
В современном мире автоматизация финансовых процессов становится неотъемлемой частью успешного бизнеса. Как же использовать python-A2A для создания и подключения финансовых агентов с помощью протокола Agent-to-Agent (A2A) от Google? Этот инструмент позволяет AI-агентам эффективно взаимодействовать друг с другом, что значительно упрощает интеграцию и обмен данными. В этой статье мы рассмотрим, как реализовать финансовых агентов, которые могут выполнять сложные расчеты, такие как расчет EMI и корректировка суммы с учетом инфляции.
Преимущества использования python-A2A
Протокол A2A предоставляет стандартизированный формат для общения между агентами, что устраняет необходимость в индивидуальной интеграции. Это позволяет:
- Упрощать взаимодействие между различными AI-системами.
- Снижать затраты на разработку и поддержку.
- Увеличивать скорость обработки запросов и получения ответов.
Представьте, что у вас есть два агента: один рассчитывает EMI, а другой корректирует сумму с учетом инфляции. Они могут работать совместно, предоставляя пользователю комплексные финансовые решения.
Шаг 1: Установка зависимостей
Для начала работы с python-A2A необходимо установить библиотеку. Откройте терминал и выполните команду:
pip install python-a2aШаг 2: Создание агентов
В этом примере мы создадим двух агентов: EMI Agent и Inflation Agent.
Создание EMI Agent
Этот агент будет рассчитывать EMI на основе заданной суммы, процентной ставки и срока кредита. Вот пример кода:
from python_a2a import A2AServer, skill, agent, run_server, TaskStatus, TaskState
import re
@agent(
name="EMI Calculator Agent",
description="Calculates EMI for a given principal, interest rate, and loan duration",
version="1.0.0"
)
class EMIAgent(A2AServer):
@skill(
name="Calculate EMI",
description="Calculates EMI given principal, annual interest rate, and duration in months",
tags=["emi", "loan", "interest"]
)
def calculate_emi(self, principal: float, annual_rate: float, months: int) -> str:
monthly_rate = annual_rate / (12 * 100)
emi = (principal * monthly_rate * ((1 + monthly_rate) ** months)) / (((1 + monthly_rate) ** months) - 1)
return f"The EMI for a loan of ₹{principal:.0f} at {annual_rate:.2f}% interest for {months} months is ₹{emi:.2f}"
def handle_task(self, task):
input_text = task.message["content"]["text"]
principal_match = re.search(r"₹?(\d{4,10})", input_text)
rate_match = re.search(r"(\d+(\.\d+)?)\s*%", input_text)
months_match = re.search(r"(\d+)\s*(months|month)", input_text, re.IGNORECASE)
try:
principal = float(principal_match.group(1)) if principal_match else 100000
rate = float(rate_match.group(1)) if rate_match else 10.0
months = int(months_match.group(1)) if months_match else 12
emi_text = self.calculate_emi(principal, rate, months)
except Exception as e:
emi_text = f"Sorry, I couldn't parse your input. Error: {e}"
task.artifacts = [{
"parts": [{"type": "text", "text": emi_text}]
}]
task.status = TaskStatus(state=TaskState.COMPLETED)
return task
if __name__ == "__main__":
agent = EMIAgent()
run_server(agent, port=4737)Создание Inflation Agent
Этот агент будет корректировать сумму с учетом инфляции. Вот пример кода:
from python_a2a import A2AServer, skill, agent, run_server, TaskStatus, TaskState
import re
@agent(
name="Inflation Adjusted Amount Agent",
description="Calculates the future value adjusted for inflation",
version="1.0.0"
)
class InflationAgent(A2AServer):
@skill(
name="Inflation Adjustment",
description="Adjusts an amount for inflation over time",
tags=["inflation", "adjustment", "future value"]
)
def handle_input(self, text: str) -> str:
try:
amount_match = re.search(r"₹?(\d{3,10})", text)
amount = float(amount_match.group(1)) if amount_match else None
rate_match = re.search(r"(\d+(\.\d+)?)\s*(%|percent)", text, re.IGNORECASE)
rate = float(rate_match.group(1)) if rate_match else None
years_match = re.search(r"(\d+)\s*(years|year)", text, re.IGNORECASE)
years = int(years_match.group(1)) if years_match else None
if amount is not None and rate is not None and years is not None:
adjusted = amount * ((1 + rate / 100) ** years)
return f"₹{amount:.2f} adjusted for {rate:.2f}% inflation over {years} years is ₹{adjusted:.2f}"
return (
"Please provide amount, inflation rate (e.g. 6%) and duration (e.g. 5 years).\n"
"Example: 'What is ₹10000 worth after 5 years at 6% inflation?'"
)
except Exception as e:
return f"Sorry, I couldn't compute that. Error: {e}"
def handle_task(self, task):
text = task.message["content"]["text"]
result = self.handle_input(text)
task.artifacts = [{
"parts": [{"type": "text", "text": result}]
}]
task.status = TaskStatus(state=TaskState.COMPLETED)
return task
if __name__ == "__main__":
agent = InflationAgent()
run_server(agent, port=4747)Шаг 3: Создание сети агентов
Теперь, когда у нас есть два агента, мы можем создать сеть для их интеграции:
from python_a2a import AgentNetwork, A2AClient, AIAgentRouter
# Создаем сеть агентов
network = AgentNetwork(name="Economics Calculator")
# Добавляем агентов в сеть
network.add("EMI", "http://localhost:4737")
network.add("Inflation", "http://localhost:4747")
# Создаем маршрутизатор для управления запросами
router = AIAgentRouter(
llm_client=A2AClient("http://localhost:5000/openai"),
agent_network=network
)Шаг 4: Запросы к агентам
Теперь вы можете отправлять запросы к агентам и получать ответы:
query = "Calculate EMI for ₹200000 at 5% interest over 18 months."
agent_name, confidence = router.route_query(query)
print(f"Routing to {agent_name} with {confidence:.2f} confidence")
# Получаем выбранного агента и задаем вопрос
agent = network.get_agent(agent_name)
response = agent.ask(query)
print(f"Response: {response}")
query = "What is ₹1500000 worth if inflation is 9% for 10 years?"
agent_name, confidence = router.route_query(query)
print(f"Routing to {agent_name} with {confidence:.2f} confidence")
# Получаем выбранного агента и задаем вопрос
agent = network.get_agent(agent_name)
response = agent.ask(query)
print(f"Response: {response}")Лучшие практики и частые ошибки
При работе с python-A2A важно учитывать несколько моментов:
- Тщательно проверяйте вводимые данные, чтобы избежать ошибок в расчетах.
- Используйте логирование для отслеживания работы агентов и выявления проблем.
- Регулярно обновляйте библиотеки и следите за изменениями в протоколе A2A.
Заключение
Использование python-A2A для создания финансовых агентов открывает новые горизонты в автоматизации бизнес-процессов. Вы можете легко интегрировать различные AI-системы, улучшая качество обслуживания клиентов и повышая эффективность работы. Начните использовать этот мощный инструмент уже сегодня и посмотрите, как он может изменить ваш бизнес!
