a2a-template

# Sistema Multi-Agente de Desarrollo con Protocolo A2A Este proyecto implementa un sistema de desarrollo colaborativo utilizando el protocolo Agent-to-Agent (A2A) de Google. Permite que múltiples agentes especializados trabajen juntos para planificar e implementar una aplicación web, con mínima intervención humana después del prompt inicial. ## Vista General El sistema consta de tres agentes principales que se comunican entre sí a través del protocolo A2A: 1. **Agente Planificador**: - Recibe instrucciones del usuario - Crea un plan detallado (plan.md) para el proyecto - Genera una lista de tareas organizada (tasks.md) dividida en secciones frontend y backend - Coordina el trabajo entre los agentes especialistas 2. **Agente Frontend**: - Especialista en desarrollo frontend - Implementa las tareas de frontend definidas en tasks.md - Marca las tareas completadas con una X - Crea los archivos y directorios necesarios para la interfaz de usuario 3. **Agente Backend**: - Especialista en desarrollo backend - Implementa las tareas de backend definidas en tasks.md - Marca las tareas completadas con una X - Crea los archivos y directorios necesarios para el servidor y la API El sistema utiliza el Desktop Commander MCP para proporcionar a los agentes acceso al sistema de archivos y capacidades de terminal. ## Estructura del Proyecto ``` /home/adria/a2a-agent/ ├── agents/ │ ├── planner/ # Agente para planificación del proyecto │ │ ├── server.py # Servidor A2A del planificador │ │ └── client.py # Cliente para el agente planificador │ ├── frontend/ # Agente para desarrollo frontend │ │ ├── server.py # Servidor A2A del frontend │ │ └── client.py # Cliente para el agente frontend │ └── backend/ # Agente para desarrollo backend │ ├── server.py # Servidor A2A del backend │ └── client.py # Cliente para el agente backend ├── common/ # Código compartido entre agentes │ └── utils.py # Utilidades comunes ├── plan.md # Plan del proyecto (generado por el agente planificador) ├── tasks.md # Lista de tareas (generada por el agente planificador) ├── .env # Variables de entorno (claves API) └── run_agents.sh # Script para iniciar los agentes ``` ## Configuración 1. Crea un entorno virtual de Python: ```bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate # En Linux/Mac venv\Scripts\activate # En Windows ``` 2. Crea un archivo `.env` basado en `.env.example`: ``` OPENAI_API_KEY=tu_clave_api_openai ``` 3. Instala Desktop Commander MCP: ```bash npx @wonderwhy-er/desktop-commander@latest setup ``` 4. Instala las dependencias: ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## Uso El script `run_agents.sh` facilita la ejecución de los diferentes agentes: ```bash ./run_agents.sh ``` Este script proporciona un menú para seleccionar qué agentes ejecutar: 1. Todos los agentes (Planificador, Frontend, Backend) 2. Solo agente Planificador 3. Solo agente Frontend 4. Solo agente Backend 5. Agentes Frontend y Backend ### Flujo de trabajo típico: 1. **Planificación del proyecto**: - Ejecuta el Agente Planificador - Proporciona una descripción del proyecto web que deseas crear - Especifica la ruta donde quieres crear el proyecto (o deja en blanco para usar el directorio actual) - El agente generará archivos plan.md y tasks.md en la ruta especificada 2. **Desarrollo**: - Ejecuta los Agentes Frontend y Backend, pasando la ruta del proyecto como parámetro - Estos agentes analizarán tasks.md y comenzarán a implementar sus tareas respectivas - Los agentes marcarán las tareas como completadas en tasks.md 3. **Iteración**: - Los agentes continuarán trabajando hasta que todas las tareas estén completadas - Puedes hacer ajustes al plan.md o tasks.md manualmente si es necesario ### Especificar la ruta del proyecto Puedes crear el proyecto en cualquier ruta que especifiques: 1. **Con el Agente Planificador**: ```bash python agents/planner/client.py ``` Cuando se te solicite, ingresa la ruta donde deseas crear el proyecto. 2. **Con los Agentes Frontend y Backend**: ```bash python agents/frontend/client.py /ruta/a/tu/proyecto python agents/backend/client.py /ruta/a/tu/proyecto ``` Si no especificas una ruta, se utilizará el directorio actual como ubicación del proyecto. ### Nota sobre comandos npm Los agentes están configurados para ejecutar comandos npm (como npm init, npm install, etc.) dentro del directorio del proyecto especificado. Esto asegura que los archivos de Node.js (como node_modules, package.json, etc.) se creen en el directorio del proyecto y no en el directorio del agente. Si observas que se están creando archivos de Node.js en el directorio del agente, es posible que el agente no esté siguiendo las instrucciones correctamente. En ese caso, puedes eliminar esos archivos y reiniciar el proceso, asegurándote de que el agente reciba las instrucciones adecuadas. ## Cómo funciona el protocolo A2A El protocolo Agent-to-Agent (A2A) de Google define un estándar para la comunicación entre agentes a través de endpoints HTTP: - **Agent Card**: Un documento JSON que describe las capacidades y endpoints de un agente - **API de Tareas**: Endpoints para enviar tareas a los agentes y recibir respuestas - **Formato de Mensaje Estandarizado**: Una estructura consistente para los mensajes intercambiados Cada agente en este sistema implementa el protocolo A2A, lo que permite una colaboración fluida y estandarizada. ## Ejemplo de Uso Ejemplo de interacción con el sistema: 1. **Usuario**: "Necesito una aplicación web para gestionar un inventario de productos, con formularios para añadir/editar productos y una página para ver todos los productos." 2. **Agente Planificador**: - Crea plan.md con la arquitectura (React frontend, Node.js backend, MongoDB) - Genera tasks.md con tareas específicas para frontend y backend 3. **Agente Frontend**: - Implementa componentes React, formularios, páginas, etc. - Marca tareas como completadas 4. **Agente Backend**: - Implementa API REST, modelos de datos, autenticación, etc. - Marca tareas como completadas Al final, tienes una aplicación web funcional creada con mínima intervención humana.