フレームワークアグノスティックであるAgentic AI ソリューションを設計する方法を学ぶ, LLM Agnostic. 詳しくはブログシリーズをご覧ください。

リファレンスアーキテクチャ

中の記事

AIエージェントの相互運用性についてはこちら:Medium.com

事前リクエスト

1。 Web検索ツールの実装のためにTavily検索を使用して、ここにTavily APIキーを作成します。 2。 フライト検索ツールの実装のためにGoogle SERP APIを使用して、SERP APIキーを作成します。

セットアップコードベース

1. リポジトリをクローンします。

注意: UVパッケージマネージャをお勧めします。

1。 uvパッケージマネージャをインストールします。

1。 uvパッケージマネージャをインストールしたら、仮想環境を作成し、それをアクティブにします。

1。 pythonの依存関係をインストールします。

1. env変数のエクスポート

env 値の修正

1. mcp/acp サーバーを起動します。
2. mcp サーバーの実行を開始するには:

1。 acpサーバーを起動するには、別のターミナルで実行します。

1。 ノートブックを実行するには、[src/notebooks]]ディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します

AI Agents Interoperability Series

Learn how to architect Agentic AI solutions which are framework agnostic, LLM Agnostic. Refer to the Blog series below to learn more.

Reference Architecture

Medium articles

Read more about AI Agents Interoperability here: Medium.com

Pre-requirements

1. I have used Tavily search for the web search tool implementation, create a Tavily API Key here:
2. I have used Google SERP APIs for the flight search tool implementation, create a SERP API key here:

Setup codebase

1. Clone the repo.

   git clone https://github.com/manojjahgirdar/ai-agents-interoperability.git
   

   Note: UV Package manager is recommended.

2. Install the uv package manager.

   pip install pipx
   pipx install uv
   

3. Once the uv package manager is installed, create a virtual environment and activate it.

   uv venv
   source .venv/bin/activate
   

4. Install the python dependencies.

   uv sync
   

5. Export env variables

   cp env.example .env
   

   Fill the env values

6. Launch the mcp/acp servers.

   1. To launch the mcp server run:

      cd src/mcp/mcp-server
      uv run mcp_server.py
      

   2. To launch the acp server, in another terminal run:

      cd src/acp/acp-server
      export REMOTE_MCP_URL=http://127.0.0.1:8000/sse
      uv run acp_server.py
      

7. To run the notebooks, goto src/notebooks directory and run the following command:

   jupyter notebook