Agent2Agent et Protocole MCP dans l'IA Multi-Agent

Aperçu

Explorez le protocole Agent2Agent de Google et sa compatibilité avec le protocole MCP pour l'utilisation d'outils par les LLMs, mettant en avant une compatibilité inter-écosystèmes avec LangGraph et crew.ai, ainsi que des exemples de code Python et des détails du schéma JSON.

Programme

• Introduction à l'IA multi-agents
Aperçu des systèmes multi-agents
Importance et applications dans l'IA
• Protocole Agent2Agent de Google
Définition et rôle dans les systèmes multi-agents
Architecture et composants clés
Modèles de communication et caractéristiques du protocole
Intégration avec de grands modèles de langage (LLMs)
• Aperçu du protocole MCP
Caractéristiques clés et principes
Comparaison avec le protocole Agent2Agent
Application dans la collaboration multi-agents
• Compatibilité et intégration inter-écosystèmes
Aperçu de LangGraph
Aperçu de crew.ai
Stratégies d'intégration pour Agent2Agent avec le protocole MCP
Assurer la compatibilité entre les systèmes
• Exemples de code Python et implémentations
Exemples de base d'implémentation d'Agent2Agent
Utilisation du protocole MCP avec Python
Communication croisée entre agents utilisant des scripts Python
• Détails du schéma JSON
Comprendre les schémas JSON dans les protocoles
Structurer les données avec JSON pour la communication agent
Exemples pratiques et modèles
• Études de cas et applications réelles
Implémentations réussies d'Agent2Agent et MCP
Leçons tirées des déploiements d'IA multi-agents
• Tendances futures dans les protocoles multi-agents
Technologies émergentes et innovations
Améliorations potentielles dans la conception des protocoles

Sujets

Informatique