Cómo crear agentes de IA compatibles con A2A: guía paso a paso🤖

🚀 ¿Qué es A2A y por qué deberías integrarlo?

Agent2Agent (A2A) es el nuevo protocolo abierto de Google diseñado para que diferentes agentes de inteligencia artificial puedan comunicarse y colaborar sin fricciones, aunque hayan sido creados por proveedores distintos o usen arquitecturas diferentes.

¿El resultado? Un ecosistema multiagente interoperable donde los sistemas pueden intercambiar tareas, respuestas, artefactos y mensajes contextuales en tiempo real.

🧱 ¿Qué necesitas para empezar?

Antes de meter manos a la obra, asegúrate de tener:

💻 Conocimientos básicos de desarrollo web (JSON, APIs REST, eventos asíncronos).
🧠 Familiaridad con modelos LLM o agentes conversacionales.
⚙️ Un entorno local o cloud para pruebas (puede ser local, un servidor Flask, Node.js o cualquier entorno API-friendly).
📦 Una librería de manipulación JSON y manejo HTTP (como requests, axios, fetch, etc.).

🛠️ Estructura básica de un agente compatible con A2A

Un agente A2A debe cumplir con dos pilares:

Tener una «tarjeta de agente» (Agent Card) en formato JSON.
Implementar un punto de comunicación HTTP (API endpoint) para recibir y responder tareas.

🔖 1. Crear la Agent Card (en JSON)

Este es el documento que “presenta” tu agente ante otros. Aquí va un ejemplo básico:

🔹 Esta tarjeta debe estar públicamente accesible (por ejemplo, alojada en una URL como https://tudominio.com/myexampleagent.json).

🌐 2. Crear el endpoint A2A

Este es el servicio que escuchará solicitudes de otros agentes (cliente o remotos). Puedes hacerlo con Flask, Express, FastAPI, etc. Aquí va un ejemplo en Python + Flask:

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route(«/a2a-handler», methods=[«POST»])

def handle_task():
data = request.json
task_type = data.get(«task_type»)

if task_type == «weather.query»:
location = data.get(«payload», {}).get(«location», «Madrid»)
response = {
«type»: «artifact»,
«format»: «text/plain»,
«content»: f»Actualmente en {location}, hay 22ºC y cielo despejado.»
}
return jsonify(response)

return jsonify({«error»: «Tipo de tarea no soportado»}), 400

if __name__ == «__main__»:

app.run(port=8080)

Este simple agente responde a solicitudes de clima enviadas como tareas tipo weather.query.

🔄 ¿Cómo se realiza la interacción entre agentes?

El flujo típico se ve así:

Agente cliente revisa las Agent Cards disponibles.
Elige un agente remoto compatible con la tarea que quiere ejecutar.
Le envía una solicitud estructurada con:
- task_type
- payload (con los datos necesarios)
- Opcional: instrucciones contextuales
El agente remoto responde con un artefacto (resultado), un mensaje o incluso nuevas tareas.

💬 Ejemplo de solicitud A2A

🧠 Cómo extender las capacidades de tu agente

Puedes ampliar las funciones agregando más task_type compatibles. Ejemplos:

calendar.schedule: para agendar eventos.
document.summary: para generar resúmenes.
qa.answer: responder preguntas frecuentes.

También puedes usar frameworks como Langchain, Haystack, Rasa o tu propio wrapper sobre modelos de lenguaje como GPT-4 o Claude para que tu agente sea aún más inteligente.

🔒 Seguridad y buenas prácticas

✅ Asegúrate de:

Usar HTTPS en todos tus endpoints.
Validar la entrada del agente cliente (¡no todo lo que llega es confiable!).
Registrar las interacciones para poder auditar el comportamiento.
Documentar bien las tareas que tu agente soporta.

🧪 ¿Dónde puedo probar esto?

Puedes registrar tu agente en un ecosistema controlado o simular llamadas con herramientas como Postman o cURL.
Para trabajar con múltiples agentes, puedes crear un «hub» interno que lea múltiples Agent Cards y los convoque según la tarea.