a2a-test

# Proyecto de ejemplo: a2a-test Este proyecto es una prueba de integración y configuración del protocolo A2A (Agente a Agente) de Google, usando Python. Incluye ejemplos para organizar tu código y ejecutar pruebas tanto en Windows (PowerShell) como en WSL/Linux. ## ¿Para qué sirve este proyecto? - Aprender a estructurar un proyecto Python moderno. - Probar el protocolo A2A de Google entre agentes. - Practicar la ejecución y gestión de dependencias multiplataforma (Windows/WSL). ## Estructura del proyecto ```wls pyproject.toml README.md uv.lock docs/ windows_pwsh.md wsl_linux.md src/ a2a_test/ __init__.py agent.py my_project/ agent.py task_manager.py ``` ## Pasos para configurar y ejecutar el proyecto ### 1. Crear los archivos necesarios En Windows PowerShell: ```psh New-Item -Path src\my_project\agent.py -ItemType File New-Item -Path src\my_project\task_manager.py -ItemType File ``` En WSL/Linux: ```wsl touch src/my_project/agent.py touch src/my_project/task_manager.py ``` ### 2. Instalar dependencias Si tienes ` Si tienes `pyproject.toml`: ```wsl uv pip install -e . ``` O si tienes `requirements.txt`: ``` wsl uv pip install -r requirements.txt ``` ### 3. Ejecutar el ejemplo principal ```wsl python src/my_project/agent.py ``` Deberías ver en la terminal: ```wsl Hello from my-project! ``` ### 4. Ejecutar el gestor de tareas (opcional) ```wsl python src/my_project/task_manager.py ``` Deberías ver: ```wsl Task manager running! ``` --- Consulta la carpeta `docs/` para guías detalladas según tu sistema operativo. ## Diferencia entre pyproject.toml y requirements.txt - **pyproject.toml** - Es el estándar moderno para definir la configuración de un proyecto Python. - Permite especificar dependencias, configuración de herramientas de construcción (build), metadatos del proyecto y más. - Es compatible con herramientas como Poetry, PDM, Hatch, uv, y pip (a partir de versiones recientes). - Permite la instalación editable (`uv pip install -e .`) y la gestión avanzada de entornos. - Recomendado para proyectos nuevos y para quienes buscan portabilidad y mejores prácticas. - **requirements.txt** - Es el formato tradicional para listar dependencias de Python, una por línea. - Usado principalmente por pip y herramientas clásicas. - No incluye metadatos del proyecto ni configuración de build. - Sencillo y ampliamente soportado, ideal para proyectos simples o migraciones. **Resumen:** - Si tienes ambos archivos, normalmente `pyproject.toml` es el principal y `requirements.txt` puede usarse para compatibilidad o entornos legacy. - Para proyectos nuevos, se recomienda usar `pyproject.toml`. ## Ejemplo práctico de uso Puedes probar tu proyecto ejecutando el siguiente comando en WSL/Linux o PowerShell: ```wsl python3 src/a2a_test/agent.py Copilot ``` Esto mostrará: ```wsl Hello from Copilot! ``` Si no pasas ningún argumento, mostrará: ```wsl Hello from a2a-test! ``` ## Ejemplo práctico: Simulación de colaboración entre agentes Este ejemplo muestra cómo simular la colaboración entre un Product Manager, un Desarrollador y un Diseñador usando agentes en el proyecto. ### Archivos involucrados - `src/a2a_test/agent_product_manager.py`: Simula la solicitud de una nueva funcionalidad. - `src/a2a_test/agent_developer.py`: Simula la recepción de la solicitud y la petición de diseño. - `src/a2a_test/agent_designer.py`: Simula la creación y compartición del diseño en Figma. ### Cómo probarlo Ejecuta cada agente en la terminal, uno tras otro: ```wsl python3 src/a2a_test/agent_product_manager.py python3 src/a2a_test/agent_developer.py python3 src/a2a_test/agent_designer.py ``` Verás cómo cada agente cumple su rol y colabora en el flujo de trabajo: ```wsl [Product Manager] Solicita al desarrollador: Nueva funcionalidad: Pantalla de login [Desarrollador] Recibe la solicitud y pide diseño al diseñador en Figma. [Diseñador] Crea el diseño en Figma y lo comparte con el equipo. ``` ## Implementación paso a paso del flujo de colaboración entre agentes Este proyecto simula la colaboración entre tres roles clave en el desarrollo de una app móvil: Product Manager, Diseñador y Desarrollador, usando agentes que representan a cada uno. ### 1. Estructura de archivos - `src/a2a_test/agent_product_manager.py`: Simula la solicitud de una funcionalidad al diseñador. - `src/a2a_test/agent_designer.py`: Recibe la solicitud, desarrolla el diseño en Figma y lo comparte. - `src/a2a_test/agent_developer.py`: Recibe el diseño, planifica la implementación y comunica al equipo. ### 2. Flujo de trabajo simulado 1. **El Product Manager solicita una funcionalidad:** - Ejecuta: ```bash python3 src/a2a_test/agent_product_manager.py ``` - Salida esperada: ```wsl [Product Manager] Solicito al diseñador: Por favor desarrolla un diseño en Figma para una pantalla de inicio de sesión de una app móvil con dos roles: usuario y comercio. La autenticación debe ser con Supabase y Google. ``` 2. **El Diseñador recibe la solicitud y crea el diseño:** - Ejecuta: ```bash python3 src/a2a_test/agent_designer.py ``` - Salida esperada: ```wsl [Diseñador] Recibida la solicitud del Product Manager. [Diseñador] Desarrollo en Figma el diseño de una pantalla de inicio de sesión para una app móvil con dos roles: usuario y comercio. [Diseñador] El diseño contempla autenticación con Supabase y Google, y se comparte el enlace de Figma con el equipo. ``` 3. **El Desarrollador recibe el diseño y planifica la implementación:** - Ejecuta: ```bash python3 src/a2a_test/agent_developer.py ``` - Salida esperada: ```wsl [Desarrollador] Recibe el enlace de Figma con el diseño de la pantalla de inicio de sesión. [Desarrollador] Planifica la implementación de la autenticación con Supabase y Google para los roles usuario y comercio. [Desarrollador] Informa al Product Manager y al Diseñador que comenzará el desarrollo. ``` ### 3. Personalización y crecimiento - Puedes modificar los scripts para que los agentes intercambien mensajes automáticamente (por archivos, sockets, etc.). - Integra APIs reales (Figma, Supabase, Google, Slack) para automatizar tareas y flujos. - Agrega lógica de respuesta y validación para simular un flujo de trabajo más realista. --- ## Comunicación real entre agentes usando archivos Este flujo simula la comunicación real entre agentes usando archivos de texto como canal de mensajes. ### 1. El Product Manager envía la solicitud al diseñador ```bash python3 src/a2a_test/agent_product_manager.py ``` Esto crea el archivo `message_to_designer.txt` con la solicitud. ### 2. El Diseñador lee la solicitud y responde al desarrollador ```bash python3 src/a2a_test/agent_designer.py ``` Esto lee `message_to_designer.txt`, muestra la solicitud, y crea `message_to_developer.txt` con el enlace de Figma. ### 3. El Desarrollador lee la respuesta y confirma al equipo ```bash python3 src/a2a_test/agent_developer.py ``` Esto lee `message_to_developer.txt`, muestra el diseño recibido y crea `message_to_pm.txt` con la confirmación de inicio de desarrollo. ### 4. Verifica los archivos de mensajes Puedes abrir los archivos `message_to_designer.txt`, `message_to_developer.txt` y `message_to_pm.txt` para ver el contenido de cada mensaje intercambiado. --- Este flujo puede escalarse para usar sockets, bases de datos o APIs reales para una comunicación más avanzada entre agentes. --- Esta simulación es una base para practicar y escalar la colaboración entre agentes en proyectos reales. La carpeta principal para tus prácticas y ejemplos es ahora `src/a2a_test`. El resto de la documentación y ejemplos hace referencia solo a esta carpeta. ---