<div id="readability-page-1" class="page"><div id="SE-e436bb42-c6d7-4441-858e-28dd1f676e53">
 안녕하세요 멍개입니다.​지난 시간에 구글이 공개한 A2A를 이용하여 코드생성을 하는 A2A 서버를 만들어 보았습니다.<a href="https://blog.naver.com/pjt3591oo/223840293717" data-linktype="text" data-linkdata="{&quot;id&quot;: &quot;SE-1e9a0ced-ed7e-4b61-ad82-79bc50cc0169&quot;, &quot;link&quot;: &quot;https://blog.naver.com/pjt3591oo/223840293717&quot;}" target="_blank">https://blog.naver.com/pjt3591oo/223840293717</a>
 </div><div id="SE-74792670-9a1a-4b15-871a-6fb3acd7ca57">
 이번 시간은 A2A 서버에게 작업을 요청하는 A2A 클라이언트를 만들어보겠습니다.​· 프로젝트 준비먼저 A2A 코드를 가져옵니다.
 </div><div id="SE-7c71cad4-b7eb-4a31-805e-88205ec7b81e">
 · 필요한 모듈 임포트__main__.py를 만든러 준 후 다음과 같이 모듈을 임포트 합니다.
 </div><div id="SE-d1b1d9da-da83-4815-b20f-ee2d2c248d16">
 여기서는 우리가 앞에서 만든 code_eval A2A Server를 이용하기 위해 http://localhost:10004을 사용합니다.
 </div><div id="SE-363a2bb4-4a82-48ca-a7e2-4653fc942783">
 A2ACardResolver는 a2a 서버 정보를 입력 받습니다. get_agent_card()를 호출하면 a2a server에게 /.well-known/agent.json을 호출하여 AgentCard 정보를 받아옵니다.​A2AClient는 AgentCard 정보를 받아 A2A client 객체를 생성합니다.​그리고 A2A 서버에게 task 전송을 위한 페이로드를 만들어줍니다.​· task/senda2a client가 a2a server에게 작업 요청하기 위해 task/send를 호출해야 합니다. 이를 위해 A2AClient로 생성한 객체에서 send_task_streaming 또는 send_task를 호출할 수 있습니다.​send_task_streaming을 호출하게 되면 A2A 서버에선 task_manager의 on_send_task_subscribe가 호출ㅚ어 _stream_generator가 호출되고 agent의 stream이 호출됩니다.. 그리고 send_task를 호출하게 되면 A2A 서버에선 on_send_task가 호출되어 _invoke가 호출되고 agent의 invoke가 호출됩니다.
 </div><div id="SE-45bac0b2-5edc-4c35-96fd-5b79106084c5">
 ======= Agent Card ========
{'name': 'Code Evaluation Agent', 'description': 'This agent handles the code evaluation(writer, reviewer, refactor) requests.', 'url': 'http://0.0.0.0:10004/', 'provider': None, 'version': '1.0.0', 'documentationUrl': None, 'capabilities': {'streaming': True, 'pushNotifications': False, 'stateTransitionHistory': False}, 'authentication': None, 'defaultInputModes': ['text', 'text/plain'], 'defaultOutputModes': ['text', 'text/plain'], 'skills': [{'id': 'code_eval', 'name': 'Code Evaluation Tool', 'description': 'Helps with the code evaluation(writer, reviewer, refactor) requests.', 'tags': ['code, write, review, refactor'], 'examples': ['perform math addition'], 'inputModes': None, 'outputModes': None}]}
is_streaming: True
========= Send Task ========
Received Agent Event on 'send task': {"jsonrpc":"2.0","id":"ffa8bf7d60934aceae5193559e565dec","result":{"id":"79e920878468472f9e62b4ec625448d7","sessionId":"78d5f84a5e344aeeb1e2f6a76ceea73a","status":{"state":"completed","message":{"role":"agent","parts":[{"type":"text","text":"```python\ndef sum_numbers(nums):\n \"\"\"Calculates the sum of a list of numbers.\n\n Args:\n nums: A list of numbers.\n\n Returns:\n The sum of the numbers in the list.\n \"\"\"\n return sum(nums)\n```"}]},"timestamp":"2025-04-21T08:13:15.324069"},"artifacts":[{"parts":[{"type":"text","text":"```python\ndef sum_numbers(nums):\n \"\"\"Calculates the sum of a list of numbers.\n\n Args:\n nums: A list of numbers.\n\n Returns:\n The sum of the numbers in the list.\n \"\"\"\n return sum(nums)\n```"}],"index":0}],"history":[{"role":"user","parts":[{"type":"text","text":"perform a sum function with python code"}]}]}}
Agent task finished.

========= Send Stream Task ========
Received Agent Event on 'send stream task': {"jsonrpc":"2.0","id":"68c9eff32bf3433c9c7f1125b71814bd","result":{"id":"79e920878468472f9e62b4ec625448d7","status":{"state":"completed","message":{"role":"agent","parts":[{"type":"text","text":"```python\ndef sum_numbers(nums):\n \"\"\"\n This function takes a list of numbers and returns the sum.\n \"\"\"\n return sum(nums)\n\n# Example usage:\nnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]\nsum_result = sum_numbers(numbers)\nprint(\"The sum of the numbers is:\", sum_result)\n```"}]},"timestamp":"2025-04-21T08:13:19.567435"},"final":false}}
Received Agent Event on 'send stream task': {"jsonrpc":"2.0","id":"68c9eff32bf3433c9c7f1125b71814bd","result":{"id":"79e920878468472f9e62b4ec625448d7","artifact":{"parts":[{"type":"text","text":"```python\ndef sum_numbers(nums):\n \"\"\"\n This function takes a list of numbers and returns the sum.\n \"\"\"\n return sum(nums)\n\n# Example usage:\nnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]\nsum_result = sum_numbers(numbers)\nprint(\"The sum of the numbers is:\", sum_result)\n```"}],"index":0,"append":false}}}
Received Agent Event on 'send stream task': {"jsonrpc":"2.0","id":"68c9eff32bf3433c9c7f1125b71814bd","result":{"id":"79e920878468472f9e62b4ec625448d7","status":{"state":"completed","timestamp":"2025-04-21T08:13:19.567762"},"final":true}}
Agent stream finished.
 </div><div id="SE-d2e38b88-bb8d-4a8a-b6a4-bab20e4014bc">
 해당 A2A 서버는 다음과 같이 에이전트가 구성되어 있습니다.​결과를 파싱하는 코드를 적용해보겠습니다.
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삽질하는 멍개씨

안녕하세요 멍개입니다. 지난 시간에 구글이 공개한 A2A를 이용하여 코드생성을 하는 A2A 서버를 만들어 보았습니다. https://blog.naver.com/pjt3591oo/223840293717 이번 시간은 A2A 서버에게 작업을 요청하는 A2A 클라이언트를 만들어보겠습니다. · 프로젝트 준비 먼저 A2A 코드를 가져옵니다. · 필요한 모듈 임포트 __main__.py를 만든러 준 후 다음과 같이 모듈을 임포트 합니다. 여기서는 우리가 앞에서 만든 code_eval A2A Server를 이용하기 위해 http://localhost:10004을 사용합니다. A2ACardResolver는 a2a 서버 정보를 입력 받습니다. get_agent_card()를 호출하면 a2a server에게 /.well-known/agent.json을 호출하여 AgentCard 정.......

[인공지능] 구글이 공개한 A2A를 이용하여 A2A Client 만들기

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