A2A 主子 Agent 示例

这个示例包含一个主 agent 和两个可独立运行的 subagent：

• agent_loop.py：主 agent，启动时自动扫描子 agent 索引，读取各自 AgentCard/skills 后再让大模型决定调用谁
• weather_agent.py：天气子 agent，负责查询天气
• news_agent.py：新闻子 agent，负责查询新闻

主 agent 不直接查天气和新闻，而是通过 A2A 协议把任务转给对应 subagent，拿到结果后再回复用户。 它不会在 prompt 里写死“天气找谁、新闻找谁”，而是根据扫描到的子 agent 能力动态生成工具描述。

运行方式

先分别启动两个子 agent：

uv run weather_agent.py
ur run news_agent.py

再启动主 agent：

uv run agent_loop.py

如果你想自定义子 agent 索引，可以在 .env 中设置：

A2A_AGENT_URLS=http://localhost:10002,http://localhost:8005

主 agent 启动时会扫描这些地址；运行过程中输入 refresh 可以重新扫描索引并刷新工具列表。

交互示例

chat> 帮我查一下上海今天天气
chat> 帮我查一下人工智能新闻
chat> 帮我看看北京天气，再给我一条 AI 新闻

说明

• 天气子 agent 使用 Open-Meteo 查询城市天气
• 新闻子 agent 使用 Google News RSS 查询新闻
• 如果问题同时涉及多个能力域，主 agent 可以并行调用多个 subagent
• 新增 subagent 时，只要它在索引里且能返回有效 AgentCard，主 agent 就能自动发现它的能力